Master Servicios Web, Seguridad Informática y
Aplicaciones de Comercio Electrónico
Módulo
Web Semántica
Representación del Conocimiento
Eduardo Mena
Área de Lenguajes y Sistemas Informáticos
Dpto. de Informática e Ingeniería de Sistemas
[email protected], 976-76 23 40
Despacho D0.17, Edificio Ada Byron
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Departamento de Informática e Ingeniería de Sistemas (Universidad de Zaragoza)
Representación del Conocimiento
Ontologías



Descripciones semánticas
Lenguajes de representación del conocimiento
Práctica: Protégé, OILed
Sistemas Terminológicos



Lógica de descripciones
Ejemplos de sistemas
Práctica: ontología en BACK sobre alimentos y comensales
10 horas (4+6)
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Datos, Metadatos, Conocimiento
Datos

(BD) Hechos, estado de las cosas
Metadatos

Datos sobre los datos
Información

Datos + semántica
Conocimiento

(Epistemología, Chisholm 1977)
 C sabe k  k es cierto  C acepta k  k es evidente para C

(IA) Permite comportamiento inteligente
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Metainformación
Información semántica sobre los datos
Objetivo



Describir contenidos
Separar datos de significado
Permitir comportamiento “inteligente”
Problema

Su generación es difícil de automatizar
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Conocimiento
Es todo lo que se ha aprendido y organizado de acuerdo a
aquellos conceptos, imágenes o relaciones que ha podido
dominar, el conocimiento es una abstracción mental
Supone cierto razonamiento y enjuiciamiento que organiza la
información mediante su comparación y clasificación.
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Información
Es la representación del conocimiento, comunica la estructura del
conocimiento a través de datos, la información es la forma
tangible y comunicable del conocimiento
Las escuelas y universidades tienen como actividad central
propiciar el conocimiento a partir de la información.
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¿Qué es una ontología?
“Especificación de una conceptualización”
(T. Gruber)
También es:



Conocimiento
Descripciones semánticas
Metainformación

¿Base de conocimientos? 

¿Taxonomía? 

¿Jerarquía de clases?
Sistema de gestión del
conocimiento

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



Representación
Expresividad?
¿Lenguaje interrogación ?
¿Capacidades Deductivas ?
Ventajas
Depende del contexto, en sistemas de información:




Mejor consultar una ontología que los depósitos de datos
Visión homogénea de toda la información (heterogénea) disponible
Alto nivel semántico
Conocimiento compartido
Metainformación sobre los datos

Ej. Ontología biblioteca
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Ejemplo: Stanford-I
Biblio-Thing
Conference
Document
Agent
Person
Author
Organization
Technical-Report
Book
Publisher
Miscellaneous-Publication
University
Proceedings
Edited-Book
Thesis
Periodical-Publication
Cartographic-Map
Doctoral-Thesis
Newspaper
Journal
Technical-Manual
Computer-Program
Master-Thesis
Artwork
Multimedia-Document
Magazine
http://www-ksl.stanford.edu/knowledge-sharing/ontologies/html/bibliographic-data/
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Ejemplo 2: subconjunto de WordNet 1.5
Print-Media
Press
Newspaper
Journalism
Publication
Periodical
Magazine
Book
Pictorial
Trade-Book
Brochure
Journals
Series
TextBook
SongBook
Reference-Book
PrayerBook
CookBook
Encyclopedia
Instruction-Book
WordBook
HandBook
Manual
Instructions
Directory
Annual
GuideBook
Bible
Reference-Manual
http://www.cogsci.princeton.edu/~wn/w3wn.html
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Problemas con las Ontologías
Fuerte carga filosófica

No olvidar contexto aplicación
Difícil definición/explotación

Elegir bien el sistema de representación del conocimiento
Ingeniería del conocimiento, no automatizable

Experiencia
Complejidad del sistema

¿realmente necesitamos una ontología?
Tamaño (Ej: Cyc)

Conocimiento distribuido: ontologías especializadas en dominios
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Ontologías Distribuidas vs. Ontología Global
ontología
ontología
ontología
ontología
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Ontología
Global
Construcción de ontologías
Lenguaje (signos + semántica)
Términos (conceptos, atributos), relaciones, reglas, instancias
Representan un punto de vista/dominio
No hay lugar para la redundancia
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Sistemas de Representación del conocimiento
Permiten:

Crear ontologías/bases de conocimiento
Y algunos:

Manipular/interrogar ontologías
Incluso otros:

Introducir/recuperar instancias (datos)
Lenguajes
 Ontolingua, KIF, KQML, DL, DAML, OWL

¿Cuál necesitamos?  ¿qué esperamos de él?
 Expresividad
 Razonadores
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Lenguajes de Representación del Conocimiento
RDF (Resource Description Framework):


XML, herencia de clases (RDF-class, RDF-property)
Expresividad similar a OO
OIL (Ontology Inference Layer)

No XML, API basado en Lisp
DAML (DARPA Agent Markup Language)



RDF+OIL, XML, lógica SHIQ (roles inversos, roles transitivos, cjtos.)
Pensado para Lógica Descriptiva (necesita un razonador)
DAML-S
OWL (Ontology Web Language)




Pensado para la Web Semántica
Nivel Lite (similar RDF), DL (SHIQ), full (autoextensible)
OWL-S
Estándar de W3C (Febrero 2004)
OILed, Protégé: editores de ontologías (RDF, DAML, OWL)
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Sistemas Basados en Lógica Descriptiva
(Sistemas Terminológicos)
Distintas expresividades


Operadores muy expresivos: ALL, jerarquías de roles, roles inversos,
roles transitivos, disjoint
Mundo abierto vs. mundo cerrado
Conceptos y roles
Términos primitivos (cond. necesarias) y definidos (cond. necesarias
y suficientes)
Subsumisión
Mecanismo de clasificación


detección de inconsistencias
simplificación de expresiones
Tbox, Abox
Las preguntas son expresiones (clasificables)
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Ejemplo 1: Familia.pl (BACK)
:- backinit,
backtell(personas:<anything),
backtell(conoce_a:<domain(personas) and range(personas)),
backtell(padre:<conoce_a),
backtell(conocidos:=trans(conoce_a)),
backtell(padre_conocidos:=conocidos.padre),
backtell(conocidos_lejanos:=conocidos and trans(padre)),
backtell(hijos:=inv(padre)).
extension :backtell(edu::personas and conoce_a:(josito and jonni) and padre:papaedu),
backtell(josito::personas and conoce_a:edu and padre:papajosito),
backtell(jonni::personas and padre:papajonni),
backtell(papajonni::personas and conoce_a:edu).
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Ejemplo 2: Proyectos.pl (1/2)
:- backinit,
backstate(verbosity=silent),
backtell(personas:<anything),
backtell(nombre:<domain(personas) and range(string)),
backtell(ocupacion:<domain(personas) and range(string)),
backtell(jefes:=personas and ocupacion:'jefe'),
backtell(proyectos:<anything),
backtell(titulo:<domain(proyectos) and range(string)),
backtell(miembros:<domain(proyectos) and range(personas)),
backtell(superpro:=proyectos and atleast(3,miembros)),
backtell(jefe:=miembros and range(jefes)).
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Ejemplo 2: Proyectos.pl (2/2)
extension :backtell(jonni::personas and nombre:jonni and ocupacion:currito),
backtell(josito::personas and nombre:josito and ocupacion:currito),
backtell(nestor::personas and nombre:nestor and ocupacion:especialista),
backtell(edu::personas and nombre:edu and ocupacion:jefe),
backtell(josemi::personas and nombre:josemi and ocupacion:tirano),
backtell(aims::proyectos and titulo:aims and
miembros:allknown(personas and nombre:(edu or josito or josemi))).
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Ejemplos de Sistemas Terminológicos
Clásicos




CLASSIC
BACK
FaCT
Loom
CICLOP

API en Java, poco expresivo
Utilizados para la Web Semántica


CORBA-FaCT, RACER (servicio web)
Enlace con DAML y OWL
Interoperabilidad


Acceso OWL a través de servicio Web
DIG (Description Logic Implementation Group): interfaz DL en XML
http://www.ida.liu.se/labs/iislab/people/patla/DL/index.html
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Ejercicio práctico:
Uso de sistemas de representación del conocimiento
Utilización de BACK para crear la ontologia “Proyectos” y hacer
inferencias sobre ella
Familiarización con OILed y Protégé para crear una ontología



Grabarla en distintos formatos
Uso de un razonador DL
Comparación entre ambas herramientas
Creación de dos ontologías: 1) alimentos, 2) comensales
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