Knowledge Management Institute 707.009 Foundations of Knowledge Management g g „Broad Knowledge Bases“ Markus Strohmaier Univ. Ass. / Assistant Professor Knowledge Management Institute Graz University of Technology, Austria e-mail: markus.strohmaier@tugraz.at web: http://www.kmi.tugraz.at/staff/markus Markus Strohmaier 2010 1
Knowledge Management Institute Rückblick Homonyme : Mehrdeutige Benennungen (z B Homonyme : Mehrdeutige Benennungen (z.B. Bank) Homophone : Gleichlautende Benennungen (z.B. Mohr, Moor) Homographen : Gleiche Schreibweisen (z.B. „Reale Welt“ Wach(-)s(-)tube) Synonyme : Mehrere Bezeichnungen stehen für Objekt denselben Begriff (Auto, PKW) denselben Begriff (Auto PKW) Antonyme : Gegensätze (z.B. hart - weich) Hyper/Hyponyme : Abstraktere / Spezifischere Sem iotisches Begriffe (z.B. Fahrzeug / PKW) Dreieck Dreieck Formale Begriffssysteme zielen oft darauf ab wenig Raum für Interpretation zu lassen! W ort Begriff Ausdruck – Homonymzusätze (Qualifikatoren) Konzept Sym bol – ( (z.B. „Ring <Schmuckstück>, Ring <Mathematik>) „ g , g ) – Korrekte Zuordnung von Begriffen und Benennungen oft erst aus dem Kontext heraus interpretierbar! Wissen Sprache Markus Strohmaier 2010 2
Knowledge Management Institute Rückblick Ontologie Konzepte Eigenschaften Thesauraus Beziehungen Beziehungen Hie a chie Hierarchie Regeln Äquivalenz Taxonom ie Assoziation Hierarchie I ndex Gehört zu Schlagworte Schlagworte Kl Klassifikation ifik ti Liste Katalog Lexikon Markus Strohmaier 2010 3
Knowledge Management Institute Overview • Knowledge Organization (last lecture) • Broad Knowledge Bases – Ontologies – WordNet WordNet – ConceptNet Systems Perspective – And more • Knowledge Acquisition (next lecture) Based in part on slides prepared by D. Reisinger Markus Strohmaier 2010 4
Knowledge Management Institute Reading the Web Reading the Web NELL: Never Ending Language Learning htt http://rtw.ml.cmu.edu/rtw/ // t l d / t / https://www.nytimes.com/2010/10/05/science/05 http://techcrunch.com/2010/10/09/nell-computer- compute.html?_r=1 t ht l? 1 l language-carnegie-tctv/ i t t / Markus Strohmaier 2010 5
Knowledge Management Institute Konzeptueller Graph und Semantisches Konzeptueller Graph und Semantisches Netz Eine geordnete Zusam m enstellung von Begriffen und Eine geordnete Zusam m enstellung von Begriffen und Bezeichnungen, deren Zusam m enhang über beliebige Beziehungen m iteinander definiert w ird. Graphische Begriffsnetze mit definierter Semantik Sowohl Begriffe als auch Beziehungen sind typisiert und es existiert eine Grammatik für deren Verwendung e e G a at ü de e e e du g Zur Überführung von Information in anwendbares Wissen sind „verwandt-mit“-Relationen nicht mehr ausreichend -> Sprung vom Thesaurus zum semantischen Netz Eingeführt von Linguisten, um die Bedeutung von Wörtern entsprechend ihrer Verwendung darzustellen Markus Strohmaier 2010 6
Knowledge Management Institute Ontologie – Eine Definition "An ontology is a form al, explicit specification of a shared "A t l i f l li it ifi ti f h d conceptualization of a dom ain of I nterest. ... For AI system s, w hat „exists“ is that w hich can be represented„ ( Gruber) Eine Ontologie ist eine formale Beschreibung von Konzepten und Beziehungen, eine abstrakte, Konzepten und Beziehungen, eine abstrakte, vereinfachte Sicht auf die Welt Explicit : festgeschrieben, definiert Formal : formalisierter Aufbau, daher maschinenlesbar F l f li i A fb d h hi l b Shared : Übereinkunft einer Community Domain of Interest : Wissensgebiet Domain of Interest : Wissensgebiet Conceptualisation : Begrifflichkeiten schaffen Markus Strohmaier 2010 8
Knowledge Management Institute Bestandteile von Ontologien Klassen ( Concepts) Relationen Eigenschaften zw ischen Klassen von Klassen Ontologie I nstanzen Regeln Einschränkungen Markus Strohmaier 2010 9
Knowledge Management Institute Begrifflichkeiten • Ontology Engineering : Entwicklung Verwendung und Ontology Engineering : Entwicklung, Verwendung und Instandhaltung von Ontologien • Meta-Ontologie : eine Ontologie, die einer anderen Ontologie zugrunde liegt = abstrahierte Beschreibung von Ontologien d li t b t hi t B h ib O t l i und so die Verknüpfung des Wissens verschiedener Domänen Off Offene-Welt-Annahme : Ontologien sollten potentiell von W lt A h • O t l i llt t ti ll anderen Ontologien verwendbar bzw. einbindbar sein Ontology Mapping : aufeinander Abbilden von Ontologien • • Ontology Merge : Konsolidierung, Zusammenführen von Ontologien Markus Strohmaier 2010 10
Knowledge Management Institute Nutzen • „To share common understanding of the structure of To share common understanding of the structure of information among people and software agents • To enable reuse of domain knowledge • To make domain assumptions explicit To separate domain knowledge from the operational • knowledge knowledge • To analyze domain knowledge“ (Noy, McGuinness) Interoperabilität in heterogenen Landschaften erreichen Informations- und Interaktionsqualität steigern Zeitersparnis Kostensenkung Zeitersparnis, Kostensenkung Markus Strohmaier 2010 11
Knowledge Management Institute Einsatzbereiche Eine unterstützende Technologie des W issensm anagem ents Eine unterstützende Technologie des W issensm anagem ents Wissens-Engineering und -Repräsentation Informationsretrieval Informationsretrieval, -extraktion und -visualisierung extraktion und visualisierung Informationsmodellierung und -integration Künstliche Intelligenz, Entscheidungsunterstützung g , g g Integration von Anwendungssystemen (EAI), Offene Systeme u.v.m Markus Strohmaier 2010 12
Knowledge Management Institute Anwendung: Semantic Web – Warum? Probleme bei herkömmlichen Info-Retrieval am Web Probleme bei herkömmlichen Info Retrieval am Web – Hoher Recall, geringe Precision (Google!) – Suchresultate hängen stark vom in der Anfrage verwendeten Vokabular ab in der Anfrage verwendeten Vokabular ab – Resultate sind einzelne Web-Seiten – Suchergebnisse sind anderen Softwarewerkzeugen nicht zugänglich Softwarewerkzeugen nicht zugänglich Verbesserungen in der Suchtechnologie können Probleme nicht lösen! Die Bedeutung des Web-Inhaltes ist den Suchmaschinen nicht zugänglich! Tim Berners Lee explaining some ideas related to the Semantic Web on Video: http://www.technologyreview.com/video/semantic Markus Strohmaier 2010 13
Knowledge Management Institute Lösungsansätze Möglicher Lösungsansatz Möglicher Lösungsansatz – Die Repräsentation bleibt wie sie ist, aber – wir entwickeln verbesserte Methoden (Künstliche Intelligenz und Computerlinguistik) die es erlauben die das Programme die Bedeutung Computerlinguistik), die es erlauben, die das Programme die Bedeutung der Inhalte verstehen Der Ansatz des Semantic Web – Die Inhalte des Webs werden in einer Form repräsentiert die es Software- Die Inhalte des Webs werden in einer Form repräsentiert , die es Software Werkzeugen leichter erlaubt, die Inhalte zu verarbeiten – Andere “intelligente” Techniken nutzen dies aus, um neuartige Anwendungen zu ermöglichen Gesam theit von über das I nternet zugänglichen Ressourcen, die eine sem antische Struktur besitzen und durch Meta-Daten beschrieben sind. Markus Strohmaier 2010 14
Knowledge Management Institute Semantic Web - Definition „The Semantic Web is an extension of the The Semantic Web is an extension of the current w eb in which information is given a w ell-defined m eaning , better enabling computers and people to work in cooperation ” cooperation.” (Berners-Lee, Hendler, Lassila) “The Semantic Web is a vision: the idea of having data on the web defined and linked in a way that it can be used by machines in a way that it can be used by machines not just for display purposes, but for autom ation, integration and reuse of data across various applications.” (W3C) -> Angleichung der formalen an die natürliche Sprache Markus Strohmaier 2010 15
Knowledge Management Institute RDF / RDF Schema Subjekt Prädikat Objekt Zielsetzung: „say anything about anything“ Bedingung: Definition beliebiger Klassen, Properties, deren g g g , p , Wiederverwendung RDF = „Ressource Description Framework“ RDF-Modell ist ein formal fundiertes grafisches Modell (gerichteter Graph) RDF-Modell ist ein formal fundiertes grafisches Modell (gerichteter Graph) Drei Elemente : Subjekt (Knoten), Prädikat (Kante), Objekt (Knoten): „Tripel“ – Subjekt : Ressource über die eine Aussage getroffen wird Subjekt : Ressource, über die eine Aussage getroffen wird – Prädikat : Art der Beziehung zwischen Subjekt und Objekt – Objekt : „Wert“ der Beziehung Vokabulare können von anderen RDF-Graphen referenziert werden (URIs) Markus Strohmaier 2010 16
Knowledge Management Institute Eine vereinfachte „Napoleon-Ontologie“ p g A f Auf einer Website: i W b it „Thing“ Name „Napoleon ist 1.50 gross und leistete einen Beitrag rdf: subclass rdf: property G b Dt Geb.Dt. zur alten Geschichte.“ Person Größe Klassenebene Klassenebene leistet Beitrag Wissensch. rdf: type rdf: type „Napoleon“ Instanzenebene Instanzenebene Name h http: / / x/ / / / h http: / / x/ / / / hat Adres. leistet Beitrag Napoleon Alte Geschichte Größe „150“ Markus Strohmaier 2010 17
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