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Ontologías y Web Semántica. Agentes Inteligentes 2002-03 Jesús Barrasa Rodríguez.

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Presentación del tema: "Ontologías y Web Semántica. Agentes Inteligentes 2002-03 Jesús Barrasa Rodríguez."— Transcripción de la presentación:

1 Ontologías y Web Semántica. Agentes Inteligentes Jesús Barrasa Rodríguez

2 La web semántica Introducción general

3 Índice Qué es la web semántica? Permitir el proceso automático. La web actual / La web semántica Making the web more semantic. Resources

4 Qué es la web semántica? (I). Evolución de la web actual en la que el contenido es procesable automáticamente (machine-processable) a escala global. Objetivos: – Permitir tanto a humanos como a máquinas encontrar, compartir y combinar información de manera sencilla y automatizando ciertas tareas tediosas. Ejemplos en los que la web podría mejorar: – Buscar información: Situación: Voy a una conferencia. Mrs. Cook es la ponente. Problema: Encontrar información acerca de la señora Cook para ir documentado.Dificultad: Muchos resultados de búsqueda inútiles.

5 Qué es la web semántica? (II). Situación: Quiero regalar un disco de Boston y no conozco su discografía. Problema: Buscar información sobre la banda Boston. Dificultad:Boston la ciudad? o Boston la banda? – Compartir información: Situación: Quiero añadir a mi agenda la lista de asistentes a una reunión. Dificultad: Debo hacerlo manualmente: X asistentes, Y datos por asistente (nombre, apellido, empresa, teléfono trabajo, teléfono personal, FAX, , calle, ciudad, código postal, etc..) X*Y operaciones de copiar y pegar! – Combinar información: Situación: El sitio web A tiene críticas literarias. El sitio web B tiene precios de libros. Problem: Combinar críticas y precios. Difficulty: Tengo que hacerlo manualmente.

6 Permitir el proceso automático. Clave del problema: La web actual representa la información utilizando lenguaje natural con muy poca estructura (html) gráficos... Ok para ser comprendido por humanos pero complejo para ser procesado automáticamente. Alternativas: – Máquinas más inteligentes: Enseñar a las computadoras a comprender el significado de la información que hay en la web (Procesamiento de lenguaje natural, reconocimiento de imágenes, etc...) – Información más inteligente: Representar la información de modo que sea sencilla de comprender a las máquinas (Expresar contenidos en un formato procesable automáticamente. Ejemplo: metainformación.)

7 The current web / The semantic web.

8 Hacer la web más semántica. Problemas clave: Ambigüedad y complejidad de los formatos de representación de la información. – Ambigüedad: Necesitamos identificar de manera única las cosas. Qué cosas? Recursos web -> URLs Recursos no web. – Físicos ->convertirlos en URIs – Conceptos abstractos -> Ontologías (También URIs.).

9 Ontologías Introducción general

10 Índice Introducción histórica. Qué es una ontología. Tipos de ontologías. La web actual / La web semántica Making the web more semantic. Resources

11 Introducción histórica 1991: ARPA Knowledge Sharing Effort. – Se pueden construir KBS a partir de componentes reutilizables en lugar de empezar de cero cada vez. – Desarrolladores de sistemas centrados en la parte específica. – Reutilización de vocabularios comunes por plataformas software heterogéneas Nuevos KBS = DK + PSM (Problema de la interacción) – DK: Conocimiento Declarativo. Ontologías. Conocimiento estático acerca del dominio. – PSM: Métodos de resolución de problemas. Conocimiento acerca de procesos de razonamiento

12 Qué es una ontología? (I) Definiciones descriptivas – Neches (91): Vocabulario acerca de un dominio: Terminos + Relaciones + Reglas de combinacion para extender el vocabulario. – Gruber (93): Especificacion explícita de una conceptualización. – Borst (97): Gruber+ Especificación formal, Conceptualización compartida. – Studer: Conceptualización=Modelo abstracto. Explícita=Los conceptos y restricciones del modelo están definidos explícitamente, Formal = Machine-Readable, Compartida=Captura conocimiento consensuado.

13 Qué es una ontología? (II) Definiciones basadas en el proceso de construcción: – Bernaras: Medio para describir explícitamente la conceptualización subyacente al conocimiento representado en una KB. (bottom-up) – Swartout: Conjunto de términos estructurados jerárquicamente para describir un dominio que puede ser utilizado como esqueleto de una KB. (top-down) Uschold-Jasper: Puede tomar muchas formas pero necesariamente incluirá un vocabulario de terminos y una especificación de su significado (definiciones e interrelaciones entre conceptos) que impone estructura al dominio y restringe las posibles interpretaciones. Las ontologías tratan de capturar conocimiento consensuado en un modo genérico y formal de tal manera que puedan ser reutilizadas y compartidas por distintas aplicaciones SW y grupos de personas. Las ontologías tratan de capturar conocimiento consensuado en un modo genérico y formal de tal manera que puedan ser reutilizadas y compartidas por distintas aplicaciones SW y grupos de personas.

14 Tipos de ontologías (I) Atendiendo a la riqueza de su estructura interna: – Vocabularios controlados: Lista de términos. Catálogo. – Glosarios: Terminos y su significado en lenguaje natural. – Thesauri: Añade semántica. Relaciones de sinonimia. No hay jerarquía explícita. – Jerarquía informal: No es is-a estricto. – Jerarquía formal: Necesaria para explotar la herencia. – Jerarquías formales con instancias. – Marcos: Clases y propiedades... – Restricciones sobre valores de propiedades. – Restricciones lógicas generales: Las más expresivas. LPO.

15 Tipos de ontologías (II) Atendiendo al asunto que conceptualizan: – De representación del conocimiento: Capturan primitivas usadas para formalizar el conocimiento según un paradigma de KR. Ej: Ontologías Frame y OKBC. – Generales o comunes, Metaontologías: Representan conocimiento de sentido común reutilizables en diferentes dominios. Vocabularios relacionados con eventos, tiempo, espacio, causalidad... – De alto nivel o Top-Level: Describen conceptos muy generales. Dependen del criterio de clasificación. SUO. – De dominio: Vocabularios de conceptos en un dominio específico. Especializaciones de conceptos definidos en ontologías de alto nivel. – De tarea: Vocabularios de conceptos relacionados con una tarea o actividad genérica. Términos utilizados para resolver problemas. – De tarea de dominio: – De método: Especifican procesos de razonamiento. – De aplicación: Extensión y especialización de los anteriores para una aplicación determinada.

16 Ejemplo práctico Anotación de páginas del departamento SIA.

17 Índice Una página web. Una ontología. Anotación. Resultado.

18 Una página web Una pagina web estándar (HTML). Contenidos semánticos: – Información personal – Información sobre actividades – Información sobre organizaciones – Relaciones entre personas/organizaciones

19 Una ontología (I) Sobre la publicación en el campo de la informática. – Jerarquía de conceptos – Relaciones – Instancias Lenguaje formal (comprensible por máquinas) – DAML+OIL (Basado en RDF, escrito en XML) – Otros (Ontolingua, OWL)

20 Una ontología (II)

21 Anotación Jesús Barrasa Rodríguez...at the Technical University of Madrid and I work...

22 Resultado La página tiene contenido semántico comprensible y procesable automáticamente. Contenido estático. Generación dinámica.

23 Aplicaciones SW (I) Semantic Web calendar agent. – Interoperabilidad entredescripciones de agendas basadas en RDF existentes en la web y sistemas PIM (Personal Information Manager Ej: Microsoft's Outlook.) – Las agendas y los eventos están descritos en la web conRDF, basados en ontologías existentes como la Hybrid iCal-like o la Dublin Core y pueden estar enlazadas con la información personal por ejemplo en la página web.

24 Aplicaciones SW (II) Navegadores: Mozilla Infrerencias (Razonamientos)

25 Referencias Estas transparencias: lides/Intro_Sem_Web.ppt Documentos de interés: – The Semantic Web Artículo introductorio de Tim Berners-Lee, James Hendler, Ora Lassila. The Semantic Web – The Semantic Web: An Introduction Sean B. Palmer. The Semantic Web: An Introduction


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