Tecnologías X M L y W eb Sem ántica
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- Carla Peralta Aguilar
- hace 5 años
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1 Tecnologías X M L y W eb Sem ántica Departamento de Informática Universidad de Oviedo F undam entos de la W eb Sem ántica Justificación Esquema General Principales Vocabularios Departamento de Informática Universidad de Oviedo 1
2 R eflexiones sobre la W W W Web actual = mayor almacén de información recopilado por personas humanas Características: - Grandes cantidades de información sobre cualquier asunto - Acceso casi instantáneo desde cualquier lugar con conexión a Internet - Sistema no centralizado Cualquier persona puede añadir más información - Plataforma Multimedia (Texto, Imágenes, Vídeo, etc.) - Identificación de recursos unificada (URIs) R eflexiones sobre la W eb Actualmente, estamos en la Web Sintáctica Un conjunto de recursos enlazados entre sí (Grafo dirigido) recurso href href href recurso recurso recurso recurso href href href recurso href recurso href href recurso recurso Los ordenadores realizan la presentación visual (tarea fácil) y las personas navegan e interpretan el contenido (tarea difícil) Sería posible que los ordenadores hiciesen algo más? 2
3 Tareas difíciles en la W eb sintáctica Buscar fotos del profesor de este curso (Labra) Tareas difíciles en la W eb Sintáctica Buscar información sobre la Universidad de Beihang en China... 3
4 Tareas difíciles en la W eb Sintáctica Otras tareas: - Buscar si hubo alguien que se autoproclamó rey de los Estados Unidos - Buscar un ave que utilice el oído para orientarse y que no sea un murciélago Tareas difíciles en la W eb Sintáctica - Búsquedas complejas - Localizar información en almacenes de datos Búsqueda de viajes Comparar Precios de productos - Encontrar y utilizar servicios web - Delegar tareas complejas a agentes de la Web Organizar un viaje en algún lugar con playa no demasiado caro en el que hablen inglés Buscar y comparar noticias que hablen de las últimas elecciones Encargar una comida en el restaurante que no tenga demasiadas calorías 4
5 E l problem a de la W eb Sintáctica <html><head><title>pizzeria Al Capone</title></head> <body bgcolor="blue" text="yellow"> <h1>pizzas del Restaurante Al Capone</h1> <table> <caption>tipos de Pizzas</caption> <tr> <td>barbacoa</td><td>salsa barbacoa, mozzarella, Pollo Bacon, Ternera </td><td>8 </td> </tr>... </body> </html> Las marcas de HTML incluyen información sobre la visualización (tipo de letra, color, etc.) El significado es accesible a las personas pero no es accesible a los ordenadores La información que vemos nosotros... Pizzas del Restaurante Al Capone Tipos de Pizzas Barbacoa E l problem a de la W eb Sintáctica Salsa barbacoa, mozzarella, Pollo, Bacon, Ternera 8... Lo que ve la máquina... <html><head><title> </title></head> <body> <h1> </h1> <table> <caption> </caption> <tr> <td> </td><td> </td><td> </td> </tr>... </body> </html> 5
6 XM L como posible solución? Posible solución: XML. Etiquetas con significado propio <título>pizzas del Restaurante Al Capone</título> <pizza> <nombre>barbacoa</nombre><ingredientes>salsa barbacoa, mozzarella, Pollo, Bacon, Ternera </ingredientes><precio>8 </precio></pizza>... La máquina vería... <título> & </título> <pizza><nombre> </nombre><ingredientes> ❻❻ </ingredientes> <precio> </precio></pizza>... XM L como posible solución? Problema: Si se cambia de contexto, se definen nuevas etiquetas? <ave><nombrecomún>lechuza Común</nombreComún> <nombre>tyto alba</nombre> <clasificación>orden Estrigiformes, familia Titónidos. </clasificación> <características>33-39 cm g. </características... Pero la aplicación que trabaja con Pizzas no entendería las nuevas etiquetas ❷ ❶❻ ❺⓿ ❷ ⓿ ⓿ Problema: Las etiquetas no tienen un significado compartido 6
7 Cómo compartir etiquetas? Posibilidad: Acuerdo global sobre el significado de las anotaciones Ejemplo: Dublin Core Especifica etiquetas globales de anotación de recursos. Por ejemplo: dc:creator Problemas: Inflexibilidad Limita el número de cosas que pueden expresarse Cómo compartir etiquetas? Otra posibilidad: Utilización de Ontologías Definen el significado de las anotaciones Los términos nuevos pueden formarse a partir de otros anteriores El significado se define formalmente Pueden especificarse relaciones entre términos de varias ontologías... Pizza Animal Ingredientes Ave Mamífero Bacon Ternera Pollo Gallina Lechuza Vaca Cerdo 7
8 La Web semántica (Tim Berners-Lee) es una visión: W eb Semántica disponer datos en la Web definidos y enlazados de forma que puedan ser utilizados por las máquinas no solamente para visualizarlos sino también para: automatizar tareas, integrar y reutilizar datos entre aplicaciones W eb Semántica Características de la Web que deben tenerse en cuenta... No centralizada: problemas para garantizar integridad de la información) Información Dinámica: puede cambiar la información e incluso el conocimiento sobre esa información Mucha información: El sistema no puede pretender acaparar toda la información Es abierta: Muchos sistemas anteriores usaban la Closed World Assumption 8
9 V isión de la W eb Sem ántica Reglas Confianza Docum. autodescrito Datos Demostración Datos Lógica Ontologías RDF + RDF Schema Firmas digitales XML + Namespaces + XML Schema Unicode URI A ntecedentes R epresentación del Conocimiento Árbol de la naturaleza y de la lógica Ramón Llull ( ) 9
10 A ntecedentes L ógica Orígenes: Aristóteles (-342 a. de C.) Desarrollo de la Lógica formal a finales s. XIX (De Morgan, Fregge) Lógica computacional (Hilbert, Church, Turing, Herbrand, Tarski, ) Lógica proposicional Lógica de Predicados de Primer Orden x( elefante(x) mamífero(x) ) x( mamífero(x) lactante(x)) x( elefante(x) númeropatas(x,4) ) x( elefante(x) sellema(pipo)) x ( lactante(x)) Premisas Conclusión Razonamiento A ntecedentes Sistemas de R azonam iento Sistema de razonamiento: Conjunto de Axiomas + Reglas de Inferencia Propiedades Expresividad: Capacidad de representar un problema Consistencia: Todo lo que se deduce es correcto Completud: Todo lo que es correcto puede deducirse Decidibilidad: Existe un algoritmo para decidir si se cumple una conclusión Tratabilidad: El algoritmo de decisión tiene una complejidad razonable Clases de complejidad P NP PSPACE EXPTIME NEXPTIME EXPSPACE 10
11 A ntecedentes R edes Semánticas Redes Semánticas (Quillian, 68): Grafos dirigidos donde los vértices son conceptos y los enlaces son relaciones entre conceptos 2 tipos especiales de relaciones: is-a (pertenencia) y ako (inclusión) Sí tienepelo mamífero Sí lactante Gris color ako ako 4 elefante patas is-a e1 trompa 1 perro 4 patas sonido ladra is-a e2 3 patas nombre pipo nombre pluto A ntecedentes Fram es Desarrollados en los años 70 para estructurar el conocimiento de las redes semánticas Un frame o marco = colección de atributos (slots) que describen una entidad Puede representar un concepto (o clase) y un individuo (o instancia) Clase: Mamífero tienepelo: Sí lactante: Sí Clase: Elefante ako: Mamífero patas: 4 trompa: 1 color: gris Clase: Perro: ako: Mamífero patas: 4 sonido: ladra Individuo: e1 isa: Elefante patas: 3 nombre: Pipo Individuo: e2 is-a: Perro nombre: Pluto 11
12 A ntecedentes D iagramas E ntidad-r elación Diagramas Entidad-Relación (Chen, 1976): Representaciones gráficas utilizadas para capturar modelos de dominio. Utilizados en el desarrollo de Bases de Datos Elefante trabajaen Circo nombre patas dueño A ntecedentes M apas de Tópicos (Topic M aps) Mapas de tópicos ( Estándar de definición de índices XTM es un vocabulario para mapas de tópicos basado en XML <topic id="pizzas"/>... <occurrence> <instanceof> <topicref xlink:href="#barbacoa"/> </instanceof> <scope> <topicref xlink:href="#pizza"/> </scope> <resourceref xlink:href="barbacoa.jpg"/> </occurrence>... </topic> 12
13 A ntecedentes M odelos O rientados a O bjetos Modelos Orientados a Objetos: Especificación de herencia y jerarquía de objetos Lenguajes de modelado. UML incluye diagramas de clase que describen la estructura de objetos, atributos, operaciones, etc. R D F 13
14 Reglas Confianza Docum. autodescrito Datos Datos Demostración Lógica Ontologías Firmas digitales RDF + RDF Schema XML + Namespaces + XML Schema Unicode URI RDF (Resource Description Framework) R D F Mecanismo para describir recursos Recurso: Cualquier cosa que pueda nombrarse mediente una URI Propiedad: Característica o atributo de un recurso Tiene asociada una URI y un significado concreto Puede relacionarse con otras propiedades Enunciado: Asocia el valor de una propiedad a un recurso 14
15 R D F RDF define un modelo (= Grafo dirigido) Nodos Orígen = URIs Arcos = URIs Nodos destino (URIs o literales) Amarillo Se podría representar como: ( "Amarillo") ( R D F El modelo RDF se puede representar en sintaxis XML (serialización) Amarillo <rdf:rdf xmlns:rdf=" xmlns:s=" xmlns:dc= > <rdf:description about= <s:tienecolor>amarillo</s:tienecolor> <dc:creator resource= /> </rdf:description> </rdf:rdf> 15
16 Sintaxis abreviada <rdf:description rdf:id="piolin"> <s:tienecolor>amarillo</s:tienecolor> <rdf:type resource="#canario" /> </rdf:description> Si las propiedades no se repiten, pueden incluirse como atributos <rdf:description rdf:id="piolin s:tienecolor= Amarillo > <rdf:type resource="#canario" /> </rdf:description> La declaración de type puede incluirse en la etiqueta <rdf:canario rdf:id="piolin s:tienecolor= Amarillo /> Sintaxis A breviada N otación 3 N3 es una sintaxis RDF no XML Facilita la representación/manipulación humana de tripletas Objetivo: Legibilidad por desarrolladores Utilizada por : dc: rdf: s: < :piolin dc:creator < :piolin s:tienecolor "Amarillo". 16
17 R D F : Contenedores Tipos Bag: Conjunto no ordenado (permite duplicados) Seq: Lista ordenada (permite duplicados) Alt: Valor único alternativo (elección de un elemento del contenedor) Los elementos se indican con <li> Pueden tener ID (pero no about) Pueden aplicarse propiedades a los elementos con abouteach <rdf:description rdf:id="película"> <dc:title>el canario peleón</dc:title> <m:personajes> <rdf:bag ID= ps1 > <li resource= /> <li resource= /> </rdf:bag> </m:personajes> </rdf:description> <rdf:description abouteach= #ps1 > <dc:creator resource= /> </rdf:description> R D F : R eificación Permite definir sentencias sobre sentencias (orden superior) Ej. El sitio Web de la EUITIO dice que Labra es el profesor de Lógica (WebEUITIO, dice, s1) (s1, Subject, labra) (s1, Predicate, esprofesorde) (s1,object, lógica) Una descripción define implícitamente un Bag de sentencias RDF define automáticamente las sentencias como recursos y las incluye en un Bag Las sentencias se representan con el tipo predefinido rdf:statement Los atributos de rdf:statement son: rdf:subsect rdf:predicate rdf:object Es posible añadir otros atributos a las sentencias 17
18 R D F : Tipos de D atos Es posible utilizar tipos de datos En general se utilizan os tipos de XML Schema Podrían utilizarse otros tipos de datos Se usa la notación ^^ <rdf:description rdf:about="949318"> <uni:nombre>jose Labra</uni:nombre> <uni:cargo>profesor Titular</uni:cargo> <uni:edad rdf:datatype="&xsd:integer">35<uni:age> </rdf:description> Existen varios editores visuales (Ejemplo IsaViz) Creación de R D F 18
19 Consultas sobre RD F SPA RQL Los ficheros RDF pueden considerarse bases de datos de tripletas SPARQL (W3C, 2004) es un lenguaje de consulta para datos RDF Similar a SQL... <rdf:description about= <s:tienecolor>amarillo</s:tienecolor> <dc:creator resource= /> </rdf:description>... PREFIX dc: < SELECT?c WHERE ( < dc:creator?c ) A plicaciones de R D F R SS RSS 1.0 es un vocabulario de RDF Creación de resúmenes de sitios Web (syndication) NOTA: Existe RSS 0.92, 0.93 y 2.0 que nose basa en RDF 19
20 FOAF = Friend of a Friend ( Vocabulario para definir páginas Personales: redes sociales FOAFNaut: Usa RDF, SVG, SMIL, etc. A plicaciones de R D F F O A F A plicaciones de R D F XM P Adobe XMP (extensible Metadata Platform) Incluir meta-información en ficheros multimedia: imágenes, vídeos, etc. 20
21 R D F Schem a R D F Schem a M otivación RDF es un modelo universal que permite describir recursos definidos en ciertos vocabularios RDF no asume ni define ningún tipo de semántica de un dominio concreto En RDF Schema pueden definirse: Clases y propiedades Jerarquías y herencia entre clases Jerarquías de propiedades 21
22 R D F Schem a Clases e individuos Hay que distinguir entre: Cosas concretas (individuos) del dominio. Ej. "Jose Labra", "Lógica" Clases o conceptos = Conjuntos de individuos que comparten algunas propiedades (rdfs:class) Ej. "Profesor", "Asignatura", "Estudiante",... Los individuos que pertenecen a una clase también se llaman instancias La relación entre un individuo y la clase se define mediante rdf:type R D F Schem a Clases El uso de clases permite declarar restricciones y evitar enunciados que no tienen sentido: Restricciones de Rango Ej. Juan da clase de Pepe La propiedad "da clase de" se asigna a asignaturas Restricciones de Dominio Ej. Álgebra da clase de Cálculo La propiedad "da clase de" se aplica a profesores 22
23 R D F Schem a Jerarquías Las clases pueden organizarse en jerarquías subclassof define que una clase es una subclase de otra A es una subclase de B si todo individuo de A pertenece a B Entonces, B es una superclase de A Una clase puede tener múltiples superclases Animal Ave Mamífero Elefante Perro Gallina R D F Schem a Jerarquía de Propiedades Jerarquías entre propiedades subpropertyof Ej. Ser padre es una subpropiedad de ser progenitor Si P es una subpropiedad de Q entonces, P(x,y) se cumple sólo si Q(x,y) esprogenitor espadrede esmadre 23
24 rdfs:subclassof rdf:type Canario Amarillo Animal R D F Schem a Sintaxis XM L rdfs:subclassof Perro rdf:type Piolin Pluto <rdf:rdf xmlns:rdf=" xmlns:s=" <rdf:description rdf:id="piolin"> <s:tienecolor>amarillo</s:tienecolor> <rdf:type resource="#canario" /> </rdf:description> <rdf:description rdf:id="canario"> <rdf:subclassof rdf:resource="#animal"/></rdf:description> <rdf:description rdf:id="pluto"><rdf:type rdf:resource="#perro" /></rdf:description> <rdf:description rdf:id="perro"><rdf:subclassof rdf:resource="#animal" /></rdf:description> <rdf:description rdf:id="animal" /> </rdf:rdf> R D F Schem a R estricciones Propiedades básicas: type: indica pertenencia (el valor debe ser instancia de class) subclassof: relación de subconjunto entre 2 clases Relación transitiva Una clase puede ser subclase de más de una clase (herencia múltiple) Una clase no puede ser subclase de sí misma Resource Class Resource Class Property ConstraintProperty Literal Property type subclassof subpropertyof comment label seealso isdefinedby ConstraintProperty range domain 24
25 R D F Schem a Otras propiedades seealso: Especifica un recurso que puede proporcionar más información isdefinedby: Subpropiedad de seealso que permite indicar un recurso autor comment: Asocia un comentario a un recurso label: Asocia una etiqueta a un recurso Restricciones ConstraintResource: Recurso que permite definir restricciones ConstraintProperty: Propiedad que expresa una restricción range: Se aplica a una propiedad. El valor debe ser una clase domain: Se aplica a una propiedad. El valor debe ser una clase domain range Cosa Color O ntologías L enguaje O W L 25
26 Reglas Confianza Docum. autodescrito Datos Datos Demostración Lógica Ontologías Firmas digitales RDF + RDF Schema XML + Namespaces + XML Schema Unicode URI O ntologías El término Ontología se utiliza en filosofía como una disciplina que estudia la naturaleza y organización de la realidad En Aristóteles (Metafísica, IV, 1) se define como la ciencia del ser En Informática, se utiliza como un artefacto que define: Un vocabulario compartido que describe un determinado dominio Un conjunto de supuestos sobre los términos de dicho vocabulario, generalmente se utiliza un lenguaje formal manipulable automáticamente. 26
27 Ejemplos de O ntologías Cyc ( Conceptos de sentido común para Inteligencia Artificial Utiliza lógica de predicados mediante lenguaje CycL Frame Ontology y OKBC Ontology Disponibles en Ontolingua ( Utiliza KIF (Knowledge Interchange Format) Ontologías en campos concretos: Lingüística: WordNet ( Medicina: GALEN ( etc. E jem plos de O ntologías D ublin Core Dublin Core Metadata Initiative ( Utilizado para la catalogación de documentos Espacio de nombres: Conjunto de elementos básicos cuyo significado es compartido Contenido: Coverage, Description, Type, Relation, Source, Subject, Title Propiedad Intelectual: Contributor, Creator, Publisher, Rights Instanciación: Date, Format, Identifier, Language Cada elemento básico admite una serie de cualificadores Refinamiento de elementos Ejemplo: Date.created, Description.tableOfContents Esquema de codificación Ejemplos: Identifier.URI, Date.DCMIPeriod 27
28 E volución de las O ntologías para la W eb SHOE (Simple HTML Ontology Extensions) Univ. Maryland, 1996 Permite definir ontologías en documentos HTML Objetivo = Facilitar búsquedas y anotaciones de documentos OIL (Ontology Inference Layer) Sintaxis RDF(S) y primitivas de representación del conocimiento en marcos Se basa en el uso de description logics DAML (DARPA Agent Markup Language) Proyecto americano de creación de lenguaje para ontologías DAML-OIL. Proyecto conjunto que será la base de OWL OWL (Web Ontology Language) desarrollado en W3C (2004) O W L OWL (Web Ontology Language) Desarrollado por el consorcio W3C (2004) 3 niveles: OWL Full. Unión de sintaxis OWL y RDF (sin restricciones) No se garantiza la eficiencia ni siquiera la decidibilidad OWL DL (Description Logics). Limita la expresividad intentando conseguir decidibilidad Se pierde compatibilidad con RDF(S) OWL Lite. Subconjunto de OWL DL más fácil de implementar (y se espera que más eficiente) 28
29 OWL DL se basa en Lógica Descriptiva (Description Logics) En realidad equivale al formalismo SH O IN (D n) Características Semántica bien definida Propiedades formales (decidibilidad, complejidad) Algoritmos de razonamiento conocidos Varios Sistemas que lo implementan (ej. Racer, Fact, etc.) Incluye tipos de datos primitivos de XML Schema O W L Lógica D escriptiva La lógica descriptiva consiste en: Conceptos (o clases) Ejemplo: Padre, Madre, Persona Propiedades (o roles): Relaciones entre conceptos Ejemplo: tienehijo, espadrede Individuos: Elementos del dominio Ejemplo: Juan, Sergio, 29
30 Lógica D escriptiva La base de conocimiento contiene 2 partes TBox (Términos): Descripción de conceptos Ejemplo: Padre Persona tienehijo Persona Orgulloso Persona tienehijo ReciénNacido ReciénNacido Persona ABox (Aserciones): Descripción de individuos Ejemplo: ReciénNacido(Sergio) tienehijo(jose,sergio) Persona(Jose) Lógica D escriptiva D efinición de Conceptos Definición de conceptos Equivalencia: C D Ejemplo: Asturiano NacidoEnAsturias Subclase: C D (C está incluido en D ó D subsume a C) Ejemplo: Asturiano Español Intersección: C D Ejemplo: Mujer Persona Femenino Unión: C D Ejemplo: Persona Hombre Mujer Complemento: C Ejemplo: Masculino Femenino Concepto vacío: Clases Disjuntas: C D 30
31 Lógica D escriptiva Cuantificadores Descripción de Propiedades Existencial ( R C) x pertenece a R C si existe algún valor y C tal que R(x,y) Ejemplo: Madre Mujer tienehijo Persona Universal ( R C) x pertenece a R C si para todo y, si R(x,y) entonces y C Ejemplo: MadreFeliz Madre tienehijo Sano Una Madre es feliz si todos sus hijos están sanos NOTA: Si no tuviese hijos, también se cumpliría Lógica D escriptiva R estricciones Cuantitativas Restricciones cuantitativas Cardinalidad (P = n) x pertenece a (P = n) si existen n y C tales que R(x,y) Ejemplo: Elefante Animal tienepatas = 4 Cardinalidad mínima (P n) x pertenece a (P n) si existen n ó más y C tales que R(x,y) Ejemplo: BuenEstudiante Estudiante tieneaprobada 3 Cardinalidad máxima (P n) x pertenece a (P n) si existen n ó menos y C tales que R(x,y) Ejemplo: MalEstudiante Estudiante tieneaprobada 3 31
32 Lógica D escriptiva Atributos de las propiedades Inversa: P es inversa de Q P(x,y) Q(y,x) Ejemplo: daclasede es inversa de tieneprofesor SubPropiedad: P es subpropiedad de Q si siempre que P(x,y) entonces Q(x,y) Ejemplo: eshijode es subpropiedad de esdescendientede Transitividad. Si P(x,y) y P(y,z) entonces P(x,z) Ejemplo: antepasado Simetría. Si P(x,y) entonces P(y,x) Ejemplo: hermano Lógica D escriptiva Atributos de las propiedades Propiedad Funcional. Como mucho tiene un valor para cada objeto. Si P(x,y) y P(x,z) entonces y = z Ejemplo: edad Propiedad Funcional inversa. Dos objetos diferentes no pueden tener el mismo valor. Si P(x,y) y P(z,y) entonces x = z Ejemplo: dni 32
33 Lógica D escriptiva R azonamiento A partir de una base de conocimiento Σ se ofrecen varios mecanismos de inferencia: 1.- Satisfacibilidad de conceptos: De Σ no se deduce que C Ejemplo: Orgulloso ReciénNacido 2.- Subsunción: Deducir si un concepto está incluido en otro Σ C D Ejemplo: Orgulloso Padre Padre Persona tienehijo Persona Orgulloso Persona tienehijo ReciénNacido ReciénNacido Persona Padre ReciénNacido ReciénNacido(Luis) tienehijo(jose,luis) Persona(Jose) 3.- Instanciación: Σ a C Ejemplo: Orgulloso(Jose) 4.- Recuperación de Información Dado un concepto C, obtener a tales que a C Ejemplo:? Orgulloso Jose 5.- Realización/Comprensión (realizability). Lógica D escriptiva R azonamiento Dado un elemento a, obtener concepto más específico C tal que a C Ejemplo:? jose Orgulloso Padre Persona tienehijo Persona Orgulloso Persona tienehijo ReciénNacido ReciénNacido Persona Padre ReciénNacido ReciénNacido(Luis) tienehijo(jose,luis) Persona(Jose) 33
34 OWL se basa en RDF (utiliza sintaxis XML de RDF) También existen otras formas sintácticas más sencillas Las ontologías comienzan por owl:ontology <owl:ontology rdf:about=""> <rdfs:comment>ejemplo de Ontología</rdfs:comment> <owl:priorversion rdf:resource=" <owl:imports rdf:resource=" <rdfs:label>ontología de la Universidad</rdfs:label> </owl:ontology> O W L Sintaxis XM L owl:imports es una propiedad transitiva Clases en O W L Las clases se definen mediante owl:class owl:class es una subclase de rdfs:class Clases equivalentes mediante equivalentclass <owl:class rdf:id="profesor"> <owl:equivalentclass rdf:resource="#personaldocente"/> </owl:class> owl:thing es la clase más general owl:nothing es la clase vacía Las clases disjuntas se definen mediante owl:dijointwith <owl:class rdf:about="#profesorasociado"> <owl:disjointwith rdf:resource="#catedrático"/> <owl:disjointwith rdf:resource="#titular"/> </owl:class> 34
35 Propiedades en O W L Hay 2 tipos de propiedades Propiedades de Objetos relacionan un objeto con otro objeto. ej. "daclasede" <owl:objectproperty rdf:id="eshijode"> <owl:domain rdf:resource="#persona"/> <owl:range rdf:resource= "#Persona"/> <rdfs:subpropertyof rdf:resource="#esdescendientede"/> </owl:objectproperty> Propiedades de tipos de datos relacionan un objeto con valores de tipos de datos (enteros, literales, etc.), ej. "edad" Habitualmente, se utilizan los tipos de datos de XML Schema <owl:datatypeproperty rdf:id="edad"> <rdfs:range rdf:resource=" </owl:datatypeproperty> Propiedades en O W L Clases como restricciones de propiedades Se puede declarar que la clase C satisface ciertas condiciones (todos sus individuos deben satisfacerlas) Es lo mismo que decir que C es una subclase de C' donde C' incluye todos los objetos que satisfacen dichas condiciones <owl:class rdf:about="#personaldocente"> <rdfs:subclassof> <owl:restriction> <owl:onproperty rdf:resource="#daclasede"/> <owl:somevaluesfrom rdf:resource="#asignatura"/> </owl:restriction> </rdfs:subclassof> </owl:class> 35
36 Propiedades en O W L R estricciones allvaluesfrom ( ) indica que todos los valores deben ser de un tipo NOTA: Los que no tiene ningún valor, también cumplen la condición somevaluesfrom ( ) Al menos un valor de la propiedad debe tener un tipo Ejemplo: Un estudiante es una persona que cursa al menos una asignatura hasvalue Al menos uno de los valores tiene un valor mincardinality, maxcardinality restringen el número máximo/mínimo de valores Combinaciones booleanas complementof, unionof, intersectionof <owl:class rdf:id="personasuniversidad"> </owl:class> <owl:unionof rdf:parsetype="collection"> </owl:unionof> Propiedades en O W L Combinaciones booleanas <owl:class rdf:about="#personaldocente"/> <owl:class rdf:about="#estudiantes"/> <owl:class rdf:about="#pas"/> 36
37 oneof permite realizar enumeraciones Propiedades en O W L E num eraciones <owl:oneof rdf:parsetype="collection"> <owl:thing rdf:about="#lunes"/> <owl:thing rdf:about="#martes"/> <owl:thing rdf:about="#miércoles"/> <owl:thing rdf:about="#jueves"/> <owl:thing rdf:about="#viernes"/> <owl:thing rdf:about="#sábado"/> <owl:thing rdf:about="#domingo"/> </owl:oneof> Individuos en O W L Se declaran igual que en RDF <rdf:description rdf:id= jose"> <rdf:type rdf:resource= "#profesor"/> </rdf:description> <personaldocente rdf:id= jose"> <uni:edad rdf:datatype="&xsd;integer">35<uni:edad> </personaldocente> 37
38 O tras Características de O W L No se asume nombres únicos Si 2 individuos tienen nombre diferente no quiere decir que sean diferentes Ej. Si se declara que cualquier curso sólo tiene un profesor y que un curso tiene 2 profesores, entonces se infiere que ambos profesores son el mismo. Para indicar que son diferentes, hay que declararlo explícitamente mediante "differentfrom", "distinctmembers" OWL admite los tipos de datos predefinidos de XML Schema pero no trabaja con los tipos definidos por el usuario Información de versiones O W L H erramientas Existen varias herramientas de manipulación de documentos OWL OILED, Triple20 (Prolog), SWOOP (Java), Protègè Protègè ( es una herramienta para creación de ontologías desarrollada en Stanford (se basa en Frames) Arquitectura que facilita el desarrollo de plugins Plugin para edición de documentos OWL Swoop: Herramienta inspirada en un visualizador web con la posibilidad de editar ontologías 38
39 O W L H erramientas O W L Sistemas de Inferencia CWM. Desarrollado por Tim Berners Lee en Python Incluye sistema de inferencia Sintaxis n3 y RDF Euler. Sistema de inferencia Admite n3 SWISH (Semantic Web Inference System in Haskell) JENA. API Java para RDF. Incluye sistema de inferencia SwiProlog. Incluye librerías de Prolog y el sistema Triple20 que permite editar OWL MetaLog. Basado en Prolog, permite sintaxis en pseudo-lenguaje natural RACER. Sistema de inferencia implementado en Lisp Funciona como un servicio http 39
40 N uevos R etos Sistema de módulos N uevos R etos L im itaciones de O W L Mecanismo de importación primitivo (sin ocultación de información) Valores por defecto La adopción de Open World Assumption puede limitar capacidad de razonamiento No asunción de nombres únicos (individuos con diferentes nombres no tienen porqué ser diferentes) Algunos razonadores no la incluyen (ej. Racer) 40
41 N uevos R etos Inclusión de R eglas Además de Lógica Descriptiva, existen otros subconjuntos de lógica: Cláusulas Horn Las Cláusulas Horn son la base de la programación lógica Existen implementaciones eficientes C. Horn vs. L. Descriptiva Algunas propuestas de simplificar OWL (ej. OWL Flight) para alcanzar Programación Lógica Descriptiva SWRL (Semantic Web Rule Language) es una propuesta de creación de un lenguaje de reglas que añada reglas tipo Prolog a OWL Orígenes: RuleML (Iniciativa internacional) progenitor(?x,?y) hermano(?x,?z) tío(?z,?y) N uevos R etos Lógicas M onótonas vs. no monótonas Lógica Descriptiva = Lógica Monótona Al añadir nueva información, la información existente se mantiene Problema: Un vendedor on-line quiere hacer un descuento especial si es cumpleaños del cliente Solución 1 R1. Si cumpleaños entonces descuento R2. Si no cumpleaños entonces no descuento Qué ocurre si una persona no declara cuándo es su cumpleaños? R2'. Si no se sabe si es cumpleaños entonces no descuento R2' no está en lógica de primer orden, se basa en información incompleta. 41
42 N uevos retos Servicios W eb Semánticos Reto: Descripción de servicios Web mediante tecnologías de Web Semántica WSDL describe la interfaz...pero es necesario otro tipo de descripciones: Descubrimiento automático Composición e interoperación entre servicios Monitorización de servicios Procesos Calidad de Servicio - etc. Propuesta de vocabulario: OWL-S N uevos R etos E l futuro de la W eb Sem ántica La Web Semántica está de moda.puede ser un problema Compromiso Expresividad vs Eficiencia Razonamiento con individuos limitado Complejidades exponenciales Aplicaciones de muestra rudimentarias Necesidad de una Killer Application Generación de meta-información Representación de meta-información Depuración de ontologías Y la confianza? Inclusión de Técnicas de certificación Explicación de Respuestas (D. McGuiness) 42
43 Selección de E nlaces Página del consorcio: SemanticWeb: Directorio de Ontologías: Ontologías: Dublin Core: Darpa Markup Language: Open Directory Project: OntoWeb: Topic Maps: Fin de la Presentación 43
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