Semantic Web:
Orígenes,
Tendencias y
Perspectivas
Dr. Héctor G. Ceballos
[email protected]
CIICI 2012
2
Nov/2012
Resumen
La Web Semántica surge de la incapacidad de la web tradicional para explotar toda la
información que se encuentra disponible en ella. Pasar de una web de documentos a
una web de datos se convierte ahora en la meta dorada de la iniciativa de Tim Berners
Lee y que es liderada actualmente por el World Wide Web Consortium (W3C). Sin
embargo la tarea no era fácil y el título de Web 2.0 le es arrebatado por las
comunidades en línea que crean dinámicamente su propio contenido. Sin embargo la
apuesta por la semántica no decae, sino que se reconfigura en este nuevo escenario.
Por ejemplo, Facebook y Google confían en que las búsquedas semánticas pueden
ayudar a los usuarios a encontrar lo que realmente quieren, y a dirigir mejor sus
campañas de publicidad por supuesto. La Wikipedia concentra una gran cantidad de
conocimiento que eventualmente se constituirá en un repositorio de información
semánticamente estructurada. Y las compañías que desarrollan sistemas de información
y bases de datos empresariales también están pendientes de esta tecnología: de
alguna manera habrá que migrar la información actual. Sin embargo aún hay varios
pendientes antes de que la Tecnología Semántica alcance su plena madurez.
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Perspectivas
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Nov/2012
Contenido
 El
origen de la Web Semántica
 Tendencias
 Tecnología Semantic Web
 Aplicaciones actuales
 Perspectivas
 Conclusiones
 Buzzwords
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Perspectivas
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Nov/2012
El origen de la Web
Semántica
•
•
•
¿Qué es?
W3C
Lenguajes y protocolos
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Perspectivas
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¿Qué es la Web Semántica?

En el año 2000, Tim Berners Lee propone una
nueva versión del Web:





Una web entendible por personas y por
máquinas.
Una Web de datos, no sólo de documentos
Información anotada con etiquetas, ligas o
estructuras complejas.
Que permitan encontrar inequívocamente lo
que se busca.
Donde agentes realicen operaciones por
nosotros.
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World Wide Web Consortium
 Define
los estándares para describir y
relacionar contenidos.
 La actividad de W3C se define alrededor
de Grupos de Trabajo temáticos (Working
Groups) compuestos por miembros de la
académicos y de la industria.
 Estos grupos generan recomendaciones
que se adoptan como estándares de
facto.
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Tecnologías, estándares,
formatos y lenguajes
 Definir
propiedades y
relaciones en la
información.
 Conectar
componentes
web.
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Resource Description
Framework
 Todo
es un objeto, identificado por un URI.
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Vocabularios
(Ontologías OWL)
 Clases
y propiedades
 Herencia (taxonomía de clases)
 Restricciones de clases y de propiedades.

Ej. Propiedades transitivas (part-of)
 Individuos
descritos en términos de
tripletas: <Sujeto> <Predicado> <Objeto>
 Modelado de dominios específicos.
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Entendimiento común
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Dean Allemang and Jim Hendler. Semantic Web for the working ontologist. 2008. Morgan Kaufmann.
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Tendencias
•
•
•
•
Semántica suave
Redes sociales y social tagging.
Estandarización de vocabularios
Linked Data
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Semántica suave
 Es
prácticamente imposible anotar todo
el contenido actual de la web.
 Contextos semánticos: relaciones
probabilísticas entre términos.


Mesa – Silla – Librero: Mueblería (85%)
Mesa – Platillo – Mesero: Restaurante (90%)
 ¿Volver
a la incertidumbre?
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Redes Sociales






La información es directa o indirectamente
etiquetada por los usuarios.
Ej. Personas, lugares y fechas en fotos de
Facebook.
Cantantes y canciones en YouTube.
Identificadores de personas (@) y temas (#)
en Twitter.
Los comentarios más valiosos son elegidos por
la comunidad (Likes o retweets).
Objetivo: mejorar ganancias en publicidad.
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Social tagging
 Ha
sido el primer paso para etiquetar
contenido masiva y colectivamente.

Wisdom of the crowds
 Folksonomies:
sistema colectivo de
etiquetas (Tags).

Sinónimos, homónimos, polisemia 
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¿Una nueva torre de Babel?
 Múltiples

ontologías de dominio.
Fragmentación, falta de portabilidad de
datos, limitada interoperabilidad.
 Estandarización
sectores.

de vocabularios por
Ej. Biomedicina:
 The
 Mapeo
Gene Ontology
de ontologías.
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Repositorios de vocabularios
 TONES

http://owl.cs.manchester.ac.uk/repository/
browser
 W3C

Ontology Repository
Ontology repositories
http://www.w3.org/wiki/Ontology_repositori
es
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Linked Data
 Mejores




prácticas para:
Publicar información en RDF
Ligar contenido entre sitios
Navegar información
Buscar e indexar
 Un
paso firme hacia la construcción de la
Web Semántica.
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Nov/2012
Tecnología Semantic Web
Editores, Generación de vocabulario, Visualización
y análisis, Mapeo, Almacenamiento masivo,
Razonadores, Suites de integración
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https://courses.washington.edu/info431/SP2012/overview.shtml
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Editores
Altova SemanticWorks
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Generación de vocabulario
AlchemyAPI
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Nov/2012
Visualización y análisis
Cytoscape
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Nov/2012
Mapeo de ontologías
Agreementmaker
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Almacenamiento Masivo
OpenLink
Virtuoso
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Inferencia
 Razonadores


de Conceptos
Sistemas de lógica de Primer Orden
Pellet, Racer Pro, etc.
 Aproximaciones

Redes Bayesianas, Lógica Difusa
 Extracción

probabilísticas
y razonamiento modular
Large Knowledge Collider (LarKC).
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Suites de integración
TopBraid Suite
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Administradores de Contenido
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Lin Clark. http://www.youtube.com/watch?feature=endscreen&NR=1&v=VvEVoY0sl6o
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Aplicaciones actuales
SAPHIRE, BioPortal, DBPedia, Metadata
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SAPPHIRE
The University of Texas Health Science
Center at Houston (2004).
 Monitoreo y evaluación de situaciones de
riesgo en salud pública.
 Integración de información de hospitales
del área de Houston.
 Control de epidemias después de Katrina.

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BioPortal




Stanford
University
School of
Medicine
National Center
for Biomedical
Ontology (2005)
Investigación
biomédica y
práctica clínica
18.1 Millones
2010-2015
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DBPedia
 Free
University of Berlin and University of
Leipzig (2007)
 Anotación de Wikipedia:

Linked data + RDF
 3.64

M de cosas anotadas
1.83 consistentes
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Linking Open Data
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Microdata – Rich snippets
 Google,


Yahoo y Bing (2011)
Vocabularios estándar para anotar
páginas: schema.org (Microformats)
Clases y propiedades de Personas, Lugares,
Eventos, Organizaciones, etc.
 Google
está empezando a explotar los
microdatos: Rich snippets.
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Marbles
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Perspectivas
•
•
•
•
10 años de desarrollo por delante
En organizaciones grandes
Aplicaciones futuras
Jugadores clave
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10 años de desarrollo
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Perspectivas
Hype Cycle for Web Computing, 2012 (Gartner)
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En organizaciones grandes

Extraer conocimiento de su propiedad
intelectual.


Análisis de investigaciones previas para
aprender a partir de la experiencia.


Representación de conocimiento y datos no
estructurados.
Administración de conocimiento.
Proveer acceso a memorias corporativas
para la toma de decisiones.

Organizaciones inteligentes.
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Aplicaciones futuras

Interoperabilidad entre aplicaciones y sitios
web.


Descubrimiento automático de
conocimiento.


Ej. identificar patrones de consumo.
Encontrar resultados relevantes en un
contexto dado.


Ej. Reservaciones de vuelos y hoteles.
Ej. Comida vegetariana en una ciudad que visito.
Búsqueda semántica de información.

Ej. Películas filmadas después de 1990 y
nominadas al Oscar.
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Empresas clave
(Gartner, 2011)
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Tecnología Semántica para
Organizaciones Inteligentes
 Tecnológico
de Monterrey (2012)
 Asociado a la Cátedra de Investigación
en Sistemas Inteligentes.
 2 profesores y 4 tesistas
http://web2.mty.itesm.mx/temporal/siip/
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Perspectivas
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Integración semántica de
información
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Perspectivas
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Nov/2012
La investigación del Tec como un
gran grafo navegable e indexable
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Perspectivas
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Recomendaciones de
colaboración científica
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Perspectivas
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Conclusiones







Semantic Web está en la etapa de la adolescencia.
La Web 2.0 (Redes Sociales y Wikis) está dando paso
a la Web Semántica.
Empiezan a surgir aplicaciones más aterrizadas
como el MicroData y Drupal 7.
Los formatos de representación se han simplificado
(Linked Data).
Boom de ontologías y herramientas.
Las nuevas aplicaciones: KM, Data integration,
Search engines.
Aún hay problemas cuya solución deberán
desarrollarse en los próximos 10 años.
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Perspectivas
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Buzzwords
Academia
 Description
Empresas
Logics
 Ontologies
 Knowledge
Engineering
 Knowledge
Management
 Semantic
Web
 Conceptual
models
 Unstructured data
 RDF Stores
 Corporate memory
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Para más información







Tim Berners-Lee, James Hendler and Ora Lassila. The Semantic Web.
Scientific American, May 2001.
Shadbolt, N., Berners-Lee, T. and Hall, W. (2006) The Semantic Web
Revisited. IEEE Intelligent Systems, 21 (3). pp. 96-101. ISSN 1541-1672.
W3C. Semantic Web Activity.
http://www.w3.org/standards/semanticweb/
OWL Premier. www.w3.org/TR/owl2-primer/
Markus Krötzsch, Frantisek Simancik and Ian Horrocks. A Description
Logic Primer. arXiv:1201.4089v1 [cs.AI] 19 Jan 2012.
http://arxiv.org/abs/1201.4089v1
OpenStructs Wiki. Ontology Tools.
http://techwiki.openstructs.org/index.php/Ontology_Tools.
Gene Phifer. Hype Cycle for Web and User Interaction
Technologies, 2011. Gartner. http://www.gartner.com/id=1752215
Bizer, C., Heath, T., and Berners-Lee, T. Linked Data – The Story so far.
International Jouornal on Semantic Web and Information Systems
(IJSWIS).
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Perspectivas
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Nov/2012
Preguntas y comentarios
Dr. Héctor G. Ceballos ([email protected])
http://hgceballos.wordpress.com
http://web2.mty.itesm.mx/temporal/siip/
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Perspectivas
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