W b e b S em e án á t n i t c i a

Transcripción

1 Web Semántica 1

2 Web Semántica Mercado Web 2.0 -> Web Semántica Web Semántica: Búsquedas Web Semántica: Integración Conclusiones

3 The Vision: A Brain for Humanity Tim Berners-Lee has a vision of a semantic web which has machine-understandable semantics of information, and trillions of small specialized reasoning services that provide support in automated task achievement based on the accessible information. => This gives a completely new perspective for the knowledge acquisition, knowledge engineering, and knowledge representation communities. 3

4 Web Semántica 4

5 Web Semántica 5

6 Funding o Primer artículo publicado en 2001 o Mezcla de iniciativas: o Representación de Conocimiento o Lógica o Web o Estados Unidos: oprograma DAML: ~45M USD entre o Europa o FP6: ~100M entre o FP7: ~1000M entre (diferentes SO) 6

7 Take the money! 7

8 Early Stage Apps: STE Supply Chain Partners Competence Company Production Workers CRM Marketing Delivery Providers Customers 8

9 Companies 9

10 Long Tail & Open World 10

11 LD: a Light in the Dunnel 11

12 Common Tag 12

13 Ontologies Formal, explicit specification of a shared conceptualisation machine processable concepts, properties, relations, functions Consensual knowledge Abstract model of some domain 13

14 What s inside an ontology? Classes + class-hierarchy instances slots/values inheritance (multiple? defaults?) restrictions on slots (type, cardinality) properties of slots (symm., trans., ) relations between classes (disjoint, complete) reasoning tasks: classification, verification 14

15 Stack of languages 15

16 Stack of languages XML: Surface syntax, no semantics XML Schema: Describes structure of XML documents RDF: Datamodel for relations between things RDF Schema: RDF Vocabulary Definition Language OWL: A more expressive Vocabulary Definition Language 16

17 Compañía Web Semántica Mercado Web 2.0 -> Web Semántica Web Semántica: Búsquedas Web Semántica: Integración Conclusiones

18 Part of Important Innovations 18

19 Expected Market Growth 19

20 Tipos de aplicaciones de la Web Semántica Public Adm Cultural Application Integration & interoperation Computer Tourism Legal Pharma Finance Reasoning & Problem Solving Semantic index & search Navigation & Visualisation Organization Structuring B2B KM B2C B2E Etc. area 20

22 Web 1.0 vs. Web 2.0 DoubleClick --> Google AdSense Ofoto --> Flickr mp3.com --> Napster Britannica Online --> Wikipedia personal websites --> blogging domain name speculation --> search engine optimization page views --> cost per clicks creen scraping --> web services publishing --> participation content management systems --> wikis directories (taxonomy) --> tagging ("folksonomy") 22

23 The need for tagging 23

24 The need for tagging (but: language) 24

25 The need for tagging (but: standards) Country Person Software 25

26 The need for tagging (but: standards) How to construct an standard for tagging? Syntax formalism: RDF, OWL Upper Models: WordNet, CYC, SUMO, PROTON Domain/Sector Models: ebxml, CRM, egov, etc. Huge effort for Modeling Feeding/Tagging Folksonomies? 26

27 The need for tagging (folksonomy I) 27

28 The need for tagging (folksonomy II) 28

29 The need for tagging (folksonomy II) 29

30 Structured tagging: a success story 30

32 Google Base 32

38 Tipos de aplicaciones de la Web Semántica Public Adm Cultural Application Integration & interoperation Computer Tourism Legal Pharma Finance Reasoning & Problem Solving Semantic index & search Navigation & Visualisation Organization Structuring B2B KM B2C B2E Etc. area 38

39 Global enterprise search & discovery forecast $ million 1,200 1, Source: Ovum Licence revenues expected to reach $1.1 billion by

40 Regional division of revenues Source: Ovum $ million 1,200 1, North America Latin America Western Europe Eastern Europe China/India Asia-Pacific Middle East and Africa Source: Ovum Western Europe accounts for 31% by

41 2004 vendor market share Source: Ovum Estimated/actual software licence revenues by vendor, 2004 ($million) Verity Autonomy FAST Google Microsoft Endeca Inxight Open Text IBM/Lotus Convera Hummingbird Entopia Mercado Tacit Software Entrieva Recommind ISYS Search Software Northern Light Open Road Technologies The top 3 vendors account for almost 40% of the market

42 Cuadrado Mágico de Gartner Information access technology includes and expands on what Gartner previously called "enterprise search technology." 42

43 Motivation 43

44 Motivation 44

45 Buscador Semántico Donde las palabras clave no llegan Cuando buscamos información, y no documentos Como complemento a buscadores tradicionales Para búsquedas concretas en dominios acotados 45

46 Buscador Semántico Ejemplo: PIB de Portugal Buscar documento para extraer el dato Buscador del Real Instituto Elcano Google en el cuarto documento, en PDF Yahoo en el segundo lugar JCC5 Buscar un dato concreto para luego documentarse Buscador Semántico devuelve la ficha de España Enlaza a los documento de fuente, para mas documentación - Documentos externos - Documentos de análisis de Elcano Ejemplo: Dime los partidos políticos en España 46

47 Diapositiva 46 JCC5 DEMO: "PIB de Portugal" en el buscador normal del elcano Jesus Contreras; 11/09/2004

48 Ontología Países (268) Economía: PIB, Deuda, Moneda,.. Ejército: Gasto militar, Edad,.. Sociedad: Idiomas, Población,.. Personas (1644) Organizaciones Partidos Políticos (1266): Abreviatura, Líder Organizaciones Terroristas (86) Relaciones Fronteras Pertenencia (308 afiliaciones a partidos) Responsabilidad (780 ataques) Gobiernos (120) 47

49 Funcionalidades Buscador por Lenguaje (Hazme una pregunta) Ejemplo: PIB de Portugal Fichas de resultados, enlaces a documentos Ortografía relajada Explicación de lo entendido Conectado con el buscador original JCC6 48

50 Diapositiva 48 JCC6 PIB de Portugal en "hazme una pregunta" Jesus Contreras; 11/09/2004

51 Funcionalidades Dime los partidos políticos en España Navegación: Desde los resultados a los documentos - Externos (CIA, MAE, Nationmaster, etc.) - Internos (RIE) JCC8 49

52 Diapositiva 49 JCC8 En Hazme una pregunta: " Dime los partidos políticos en España" Bajar hasta el "Popular Party" y señalar las referencias documentales y pinchar en la primera (...307) -> aparece el documento. -> al final de la transaparencia se pincha la palabra "Iraq" Jesus Contreras; 11/09/2004

53 Funcionalidades Alimentación Automática Nation Master CIDOB CIA World Factbook Supervisión International Policy Institute for Counter-Terrorism 50

54 Knowledge Parser 51

55 Sources 52

56 Sources 53

57 Converts Documents to Semantic Web Content Semantics Driven Population Explicit Wrapping Knowledge Bootstrapping Different Pre-processings NL Processing Layout rendered model XML/DOM Plain text Pluggable Strategies Heuristics Backtracking Greedy, etc. Sectors Applied Cultural Financial International Relations Legal Knowledge Parser Architecture Knowledge Acquisition Framework 54

58 Interideas Visualización, Clasificación Navegación Intranet Ninguna Web Moviles 55

59 New Ways of Visualising Semantic Web Content Exploitation 56

60 57

61 58

62 Trámites Municiapales 59

63 Gestión Ideas 60

64 La aplicación funcionando Instance Messaging Web IuriBot ifaq Seb Service FAQ processing FAQ Repository Legal Ontology 61

65 Objetivo I: Ontologías y Estándares 62

66 Buscador Semántico (demo) Búsqueda Semántica por LN Navegación Semántica Objetivo III: 7 Aplicaciones de Valor Añadido Mapa Interactivo Cruzar Datos con Mapas mediante GPS Filtros Temáticos elearning Tours Interactivos, exámenes. Learning Objects (IMS) Aplicación Turística Rutas y Destinos Interacción con dispositivos GPS Enriquecimiento de Guías Turísticas WikiPedia Semántica de Cantabria Exportar contenido gestionado por navegantes Gestión de Valoraciones Repositorio de actuaciones y valoraciones Razonamiento basado en casos para valoración Acceso Visual 3D y 2D en el portal... y más... (fuera del proyecto) 63

67 KISS 64

69 The Problem (II) 66

70 Success of The Web 500 million users more than 3 billion pages Static WWW URI, HTML, HTTP 67

71 Wave 1: Extension to a Semantic Web of Meaning Serious Problems in - information finding, - information extracting, - information representing, - information interpreting and - information maintaining. Static WWW URI, HTML, HTTP Semantic Web RDF, RDF(S), OWL 68

72 Extension to a Dynamic Web of Services Bringing the computer back as a device for computation Dynamic Web Services UDDI, WSDL, SOAP Static WWW URI, HTML, HTTP Semantic Web RDF, RDF(S), OWL 69

73 Wave 2: Combining Semantics and Dynamics Bringing the web to its full potential Dynamic Web Services UDDI, WSDL, SOAP Intelligent Web Services Static WWW URI, HTML, HTTP Semantic Web RDF, RDF(S), OWL 70

74 Web Services Web Services as a Software Architecture Web services are a new breed of Web application. They are self-contained, self-describing, modular applications that can be published, located, and invoked across the Web. Web services perform functions, which can be anything from simple requests to complicated business processes Once a Web service is deployed, other applications (and other Web services) can discover and invoke the deployed service. IBM web service tutorial 71

75 Web Services 72

76 SSOA Integración Tradicional Application Funct Funct LT LT LT LT Funct Application Application Funct LT LT Funct Application Logic Based Interoperability 73

77 SSOA SOA: Intercambio de datos XML es la solución! UDDI Coste Mantenimiento Descubrimiento (?) Composición (?) Application Application Funct Funct Funct SOAP SOAP SOAP T T T T T T SOAP SOAP Funct Funct Application Intercambio de datos por XML 74

78 SSOA Plataforma Semántica Ontologías para intercambio de datos 75

79 SSOA Propósito: (S)SOA Metodología incremental Vocabulario común Despliegue servicios Modelos complejos Nivel externo Eficiencia Capacidad de Respuesta Adaptabilidad Efecto Red Nivel interno Reduce complejidad Reusabilidad Integración Integración de datos Sistem emas IT Colección de servicios Modelos de procesos 76

80 SSOA Ejemplo de intercambio de datos 77

81 SSOA Ejemplo de descubrimiento automático 78

83 Conclusiones Web Semántica Solo "enabling technology" B2B Web X Quedará Invisible Mínimo repositorio de documentos "Task Delegation" Espacio entre el usuario y la Web Qué será? (Interfaz, Desktops, PCs, Voz,...) Quien será? (MS, Google, Autonomy,...) Cuando? 80