Seminar: Neue Ansätze der Künstlichen Intelligenz Ulf Schneider Neue Ansätze der Künstlichen Intelligenz: OIL Ontology Interference Layer Folien verfügbar unter: http://www.nef.wh.uni-dortmund.de/~ulf/KI Ulf Schneider 02. Juli 2002 Seite 1 Seminar: Neue Ansätze der Künstlichen Intelligenz 0. Kapitelübersicht 1. Motivation 2. Vorstellung der AG OIL 3. Die 3 Wurzeln von OIL 1. Websprachen: RDF 1. Beispiel: RDF 4. OIL Language 1. 2. Meta Ebene (DC) 2. 1. Meta Ebene (OIL) 3. OIL-Beispiel 5. Literatur Ulf Schneider 02. Juli 2002 Seite 2 Seminar: Neue Ansätze der Künstlichen Intelligenz 1. Motivation • Ein Wort kann mehrere Bedeutungen haben – „Netzwerk“ • Kontext: Computer • Kontext: Geschäftsbeziehungen – Suchmaschine • Suche nach beispielsweise nach „christlichen Kaufmännern“ bei google durch Eingabe von „christ“ „Kaufmann“ als Schlagwörter Ulf Schneider 02. Juli 2002 Seite 3 Seminar: Neue Ansätze der Künstlichen Intelligenz Ulf Schneider 02. Juli 2002 Seite 4 Seminar: Neue Ansätze der Künstlichen Intelligenz 1. Motivation • Problem: – Erstes Suchergebniss: Christ Kaufmann, wie in google eingegeben – Aber: Ergebniss Geburtsjahr von Christ Kaufmann, kein Bericht über christliche Kaufmänner Ulf Schneider 02. Juli 2002 Seite 5 Seminar: Neue Ansätze der Künstlichen Intelligenz 1. Motivation • Lösung: – Hilfsmittel, das dem Computer/Suchmaschine/ Programm die Unterschiede zw. den einzelnen semantischen Inhalten erklärt. Ulf Schneider 02. Juli 2002 Seite 6 Seminar: Neue Ansätze der Künstlichen Intelligenz 2. Vorstellung der AG OIL • Teil der Projektgruppe On-To-Knowledge – http://www.ontoknowledge.org • Hauptarbeit von On-To-Knowledge ist die Entwicklung von OIL – Ontology Interference Layer – http://www.ontoknowledge.org/oil Ulf Schneider 02. Juli 2002 Seite 7 Seminar: Neue Ansätze der Künstlichen Intelligenz 3. Die 3 Wurzeln von OIL Description Logics (Beschreibungslogik ): Formale Semantik & maschin. Überprüfung Frame-based Systems: Erkenntnistheoretische Modellierungsgrundlagen OIL Web Sprachen: XML- und RDF basierte Syntax Ulf Schneider 02. Juli 2002 Seite 8 Seminar: Neue Ansätze der Künstlichen Intelligenz 3. Die 3 Wurzeln von OIL • Description Logics – Formalismen für Wissen – Bestehend aus Klassen und Beziehungen • Klassen: bestehend aus Eigenschaften • Beziehungen: Verhalten von Objekten (die zu einer Klasse gehören) untereinander (binär) • Frame-based Systems – Modellierung nach: Prädikaten-Logik – Fokus auf: Beziehungen von Objekten (vgl. Objektorientierung) • Vererbung von Klassen und Relationen • Web Sprachen Ulf Schneider 02. Juli 2002 Seite 9 Seminar: Neue Ansätze der Künstlichen Intelligenz 3.1. Websprachen: RDF • Entwickelt vom W3C als Erweiterung von XML • Grundlage für standardisierten Austausch von Metadaten von zugehörigen Dokumenten • Trennung zwischen eigentlichem Dokument und Semantik • Erweiterung: RDFS – Resource Description Framework Schema Ulf Schneider 02. Juli 2002 Seite 10 Seminar: Neue Ansätze der Künstlichen Intelligenz 3.1.1 Beispiel: RDF <? xml version="1.0" ?> <RDF xmlns = http://w3.org/TR/1999/PR-rdf-syntax-19990105# xmlns:DC = "http://purl.org/DC#" > <Description about = "http://dstc.com.au/report.html" > <DC:Title> The Future of Metadata </DC:Title> <DC:Creator> Jacky Crystal </DC:Creator> <DC:Date> 1998-01-01 </DC:Date> <DC:Subject> Metadata, RDF, Dublin Core </DC:Subject> </Description> </RDF> Ulf Schneider 02. Juli 2002 Seite 11 Seminar: Neue Ansätze der Künstlichen Intelligenz 4. OIL Language • 3 Ebenen: – Objekt Ebene – 1. Meta Ebene: Klassen- und Relationsdefinition – 2. Meta Ebene: Dublin Core Meta Element Set (V.1.1) Ulf Schneider 02. Juli 2002 Seite 12 Seminar: Neue Ansätze der Künstlichen Intelligenz 4.1. 2. Meta Ebene (DC) •title (≥1) •creator (≥1) •subject (≥0) •description (=1) .release (=1) •publisher (≥0) •contributor (≥0) •date (≥0) •type (≥1) Ulf Schneider •format (≥0) •identifier (≥1) •source (≥0) •language (≥1) •relation (≥0) •coverage (≥0) •rights (≥0) 02. Juli 2002 Seite 13 Seminar: Neue Ansätze der Künstlichen Intelligenz 4.2. 1. Meta Ebene (OIL) •import (≤1) •rule-base (≤1) •definition (≥0) •class-expression (≥1) – name – slot-constraint – class-expression (boolsch verknüpft) •class-def – – – – – Ulf Schneider type (≤1) name documentation (≤1) subclass-of (≤1) slot-constraint (≥0) 02. Juli 2002 Seite 14 Seminar: Neue Ansätze der Künstlichen Intelligenz 4.2. 1. Meta Ebene (OIL) • slot-constraint (≥0) – – – – – – Ulf Schneider • slot-def (≥0) – – – – – – – name has-value (≤1) value-type (≤1) max-cardinality (≤1) min-cardinality (≤1) cardinality (≤1) 02. Juli 2002 name documentation (≤1) subslot-of (≤1) domain (≤1) range (≤1) inverse (≤1) properties (≤1) Seite 15 Seminar: Neue Ansätze der Künstlichen Intelligenz 4.3. OIL - Beispiel ontology-container title “African animals” creator “Ian Horrocks” subject “animal, food, vegetarians” description “A didactic example ontology describing African animals” description.release “1.01” publisher “I. Horrocks” type “ontology” format “pseudo-xml” format “pdf” identifier “http://www.cs.vu.nl/~dieter/oil/TR/oil.pdf” source “http://www.africa.com/nature/animals.html” language “OIL” language “en-uk” relation.hasPart “http://www.ontosRus.com/animals/jungle.onto” Ulf Schneider 02. Juli 2002 Seite 16 Seminar: Neue Ansätze der Künstlichen Intelligenz ontology-definitions slot-def eats class-def defined carnivore inverse is-eaten-by subclass-of animal slot-constraint eats value-type animal slot-def has-part inverse is-part-of properties transitive class-def defined herbivore class-def animal class-def plant subclass-of animal slot-constraint eats value-type plant OR (slot-constraint ispart-of has-value plant) subclass-of NOT animal class-def tree subclass-of plant class-def branch slot-constraint is-part-of has-value tree class-def herbivore subclass-of NOT carnivore class-def leaf slot-constraint is-part-of has-value branch Ulf Schneider 02. Juli 2002 Seite 17 Seminar: Neue Ansätze der Künstlichen Intelligenz class-def giraffe subclass-of animal slot-constraint eats value-type leaf class-def lion subclass-of animal slot-constraint eats value-type herbivore class-def tasty-plant subclass-of plant slot-constraint eaten-by has-value herbivore, carnivore Ulf Schneider 02. Juli 2002 Seite 18 Seminar: Neue Ansätze der Künstlichen Intelligenz 5. Literatur • The Ontology Inference Layer OIL – von: I. Horrocks, D. Fensel, J. Broekstra, S. Decker, M. Erdmann, C. Goble, F. van Harmelen, M. Klein, S. Staab, R. Studer, and E. Motta • An Idiots Guide to the Resource Description Framework – von: Reanto Iannella Ulf Schneider 02. Juli 2002 Seite 19