Semantic Web

Idee und Realisierung des Internet der Zukunft
Ein Vortrag von Lucia Tietz und Manuel Kaess
“Das Web wird sein volles Potenzial erst dann
ausschöpfen, wenn es zu einer Umgebung wird, in der
Daten nicht nur von Menschen, sondern auch von
automatischen Werkzeugen getauscht und verarbeitet
werden können.”
Web-Miterfinder Tim Berners-Lee
Die Anfänge des World Wide Web
Die Anfänge des World Wide Web
• Seiten werden von Autoren erstellt (statisch)
• Hyperlinks erlauben das Navigieren zwischen Seiten
und zu Email-Adressen
• Aufkommen von mehr und mehr Seiten im Web
macht Suchmaschinen notwendig
• Verschlagwortung von Webseiten mit keywords und
anderen Meta-Tags
Derzeitiger Trend: Web 2.0
Derzeitiger Trend: Web 2.0
 Interaktion mit dem Betrachter
 Unterhaltungen / Soziale Aspekte
 Ständig wechselnde Inhalte der Seiten
 Leistungsfähigere Suchmaschinen
 Nutzung von Multimedia
 Blogs, Podcasts, Wikis, Chats, Foren, Videoportale,
online Betriebssysteme, …
Derzeitige Problematik
•
•
•
•
•
Unendlich viele Seiten im Web vorhanden
Alle Information liegt irgendwo im Web verborgen
Suchmaschinen liefern viele Ergebnisse
Problem: Auffinden und Aussortieren des Wichtigen
Wunsch:
• Suchmaschinen, die bestehendes Wissen im Web
durchforsten und genau die Informationen liefern, die
gesucht werden
• Leistungsfähige Agenten für vielfältige Aufgaben (z.B. Reise
buchen)
• Verwertung des bisher gesammelten Wissens zu Erzeugung
neuen Wissens
Lösung: Semantic Web
• Wissen soll in Taxonomien und Ontologien abgebildet
werden
• Dadurch sind Maschinen in der Lage Inhalte von
Webseiten zu „verstehen“ und Schlüsse zu ziehen
• Agenten können so das Web durchsuchen und
Informationen anzeigen oder erschließen
• Erfordert das Erstellen von maschinenlesbarem Code
Grundlagen: Taxonomien
 Klassifikation einfacher hierarchischer Strukturen –
monohierarchisch
 Baumstruktur
 von Wurzel zu Blatt nimmt der Informationsgehalt zu
Grundlagen: Ontologien
 Wissensrepräsentation von Begriffen und Relationen
 Regeln zur Schlussfolgerung und Gültigkeit
 Netzwerk von Informationen mit logischer Gliederung
 Instanzen - repräsentieren das Wissen
 Relationen - Beziehungen zwischen Instanzen
 Vererbung von Instanzen und Relationen
 Axiome - Aussagen, die immer wahr sind, werden
repräsentiert (nicht ableitbares Wissen)
Techniken: Dublin Core
 Metadatenschema zur Beschreibung von Elementen
im Internet
 erstellt von „Dublin Core Metadata Initiative“ (DCMI)
 Beschreibung für 15 verschiedene Elemente
(Identifier, Format, Type, Language, Title, Subject,
Coverage, Description, Creator, Publisher,
Contributor, Rights, Source, Relation, Date)
Techniken: RDF
 formale Sprache zur Erstellung von Metadaten im
Internet
 grafisches Modell sowie XML-Syntax
 Sprachelemente:
 Ressourcen - (Subjekt)
- Eigenschaften - (Prädikat)
- Objekte
- Verweise auf externe Namespaces (z.B. Dublin Core,
...)
Techniken: RDF
 Angabe von Sprachelement-Tripeln
(N3 Notation von Berner Lee):
<http://de.wikipedia.org/wiki/Resource_Description_Framework> has
<http://purl.org/dc/elements/1.1/title>"Resource Description
Framework" .
<http://de.wikipedia.org/wiki/Resource_Description_Framework> has
<http://purl.org/dc/elements/1.1/publisher> "Wikipedia - Die freie
Enzyklopädie"
Techniken: RDF
 Vorhergehende Tripel in XML-Syntax:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<rdf:RDF xmlns:rdf="http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#"
xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/">
<rdf:Description
rdf:about="http://de.wikipedia.org/wiki/Resource_Description_Framework">
<dc:title>Resource Description Framework</dc:title>
<dc:publisher>Wikipedia - Die freie Enzyklopädie</dc:publisher>
</rdf:Description>
</rdf:RDF>
Techniken: RDFS
 RDF-Schema vergleichbar mit DTD bei XML
 Klassen und Eigenschaften werden mit Dublin Core
repräsentiert
Projekte mit RDF
 FOAF:
Friend of a Friend - soziale Beziehungen werden
semantisch dargestellt.
 DAOC:
Description of a Career - Darstellung von
Lebensläufen in RDF.
 Relationen zwischen Personen und Fähigkeiten
können einfach verknüpft werden.
Beispiel DOAC
<foaf:Person>
<foaf:name>Ramon Antonio Parada</foaf:name>
<foaf:mbox rdf:resource="mailto:[email protected]" />
<foaf:homepage rdf:resource="http://ramonantonio.net/" />
<doac:experience>
<doac:WorkExperience>
<doac:title>Website Mantainer</doac:title>
<doac:organization>Equus Zebra</doac:organization>
<doac:start-date>2000-06-15</doac:start-date>
<doac:end-date>2000-06-15</doac:end-date>
</doac:WorkExperience>
</doac:experience>
<doac:education>
<doac:Degree>
<doac:title>Systems Engineer</doac:title>
<doac:organization>University of a Corunha</doac:organization>
<doac:start-date>2000-06-01</doac:start-date>
<doac:end-date>2000-06-15</doac:end-date>
</doac:Degree>
</doac:education>
Beispiel DOAC
<doac:skill>
<doac:LanguageSkill>
<doac:language>es</doac:language>
<doac:reads rdf:resource="http://ramonantonio.net/doac/0.1/#nativelevel"/>
<doac:writes rdf:resource="http://ramonantonio.net/doac/0.1/#nativelevel"/>
<doac:speaks rdf:resource="http://ramonantonio.net/doac/0.1/#nativelevel"/>
</doac:LanguageSkill>
</doac:skill>
<doac:skill>
<doac:LanguageSkill>
<doac:language>en</doac:language>
<doac:reads rdf:resource="http://ramonantonio.net/doac/0.1/#highlevel"/>
<doac:writes rdf:resource="http://ramonantonio.net/doac/0.1/#highlevel"/>
<doac:speaks rdf:resource="http://ramonantonio.net/doac/0.1/#highlevel"/>
</doac:LanguageSkill>
</doac:skill>
</foaf:Person>
Techniken: OWL
 Steht für Web Ontology Language
 Weiterentwicklung von RDF um prädikatenlogische
Aspekte und Mengenrelationen
 Beschreibung von Dingen der realen Welt in
Maschinenlesbare Sprache
 Erstellung von Relationen zwischen den Objekten der
einzelnen Klassen
 Verschieden mächtige ausprägungen: OWL Lite, OWL
DL und OWL Full
Techniken: OWL
<owl :Class rdf: ID="Wine">
<rdfs : subClassOfrdf:resource="&food ; PotableLiquid "/><rdfs:subClassOf>
<owl :Restriction>
<owl :onProperty rdf:resource="#madeFromGrape"/>
<owl :minCardinality rdf:datatype="&xsd ; nonNegativeInteger">1
</owl :minCardinality>
</owl :Restriction>
</rdfs:subClassOf>
...
</owl :Class>
Techniken: OWL
Ein Beispiel:
an der Universität
von Stanford
entwickelter
Wine Agent
Ausblick
 Noch keine „Killerapplikation“ verfügbar
 Haupteinsatzgebiet bisher: Forschung, Wissenschaft
 Viele ungeklärte Fragen
Datensicherheit?, Richtigkeit der Daten?, Vertrauen in
Maschine?
 Bisher wenige grafische Tools
 Akzeptanz der Nutzer wird entscheiden
Vielen Dank für das Interesse!