ONTOLÓGIA Oktatási segédlet Sántáné-Tóth Edit

Méret: px
Mutatás kezdődik a ... oldaltól:

Download "ONTOLÓGIA Oktatási segédlet Sántáné-Tóth Edit"

Átírás

1 ONTOLÓGIA Oktatási segédlet Sántáné-Tóth Edit Napjainkban egyre kevesebb az egyedi, a világtól elzárt üzemő számítógép: a gépek döntı többsége az információcsere és az üzleti tranzakciók világhálózatának végpontjai. A számítógépes technológiában kulcskérdésekké váltak mára az adat-, az információ- és a tudás-csere. Ehhez biztosítani kell az elosztott módú és azonos módon érthetı párbeszéd lehetıségét az emberek, illetve az emberek és gépek közötti kommunikáció különbözı tárgyterületein. A mesterséges intelligencia (MI) egy napjainkban felfutó ágának, az ontológiának célja éppen az információ és a tudás megosztásának és újrafelhasználásának a támogatása. Emellett az ontológia, mivel jelentéssel, vagyis tartalmi, szemantikai kérdésekkel foglalkozik, lehetıséges biztosít szöveges információk ún. tartalom-orientált feldolgozására is; ez az Internet eddigi lehetıségeit minıségében megváltoztatja. Az ontológia divatos kifejezéssé vált mára az ismeretalapú rendszerek építésénél, a természetes nyelv feldolgozásban, az együttmőködı információrendszerek kidolgozásánál, az intelligens információ-integrálásnál és tudásmenedzsmentben. A világhálón sokhelyütt találkozhatunk ontológiák alkalmazásával a Web-oldalak taxonómiai kategorizálásától (pl. Yahoo) kezdve a kereskedelmi termékek jellemzı tulajdonságaik szerinti kategorizálásáig (pl. Amazon.com). Példák jól ismert ontológiákra, ontológia-leíró nyelvekre: a bibliográfiai adatokra tárgyterület-specifikus módon kidolgozott Dublin Core fogalomgyőjtemény ( XML, RDF és HTML támogatással), a molekuláris biológia ontológiája, a XOL nyelve ( a BioOntology Core Group XML-szintaxisú, keretalapú reprezentációval bıvített nyelve), a ma létezı legnagyobb orvosi fogalomrendszer, a fogalmat tartalmazó SNOMED (Systematized Nomenclature of Human and Veterinary Medicine, [Price&Spackman 2000]), a WWW Consortium (W3C) Web-lapok tartalmi keresésére alkalmas RDF (Resource Description Framework) nyelve ([Brickely&Guha 1999]), a DARPA és a W3C által ágensek interakciójával bıvített RDF nyelve, a DAML (DARPA Markup Language, [Hendler&McGuinness 2000]) és a termékek és szolgáltatások terminológiájának leírására alkalmas UNSPSC ontológia, amelyet a B2B tranzakciók egyes területeire dolgozott ki a United Nations Development Program keretében a Dun & Bradstreet ( 1. Jelen összeállítás a forrásmunkák jegyzékében található anyagok felhasználásával rövid áttekintést nyújt az ontológia kutatások helyzetérıl a teljesség igénye nélkül. Elıször szó lesz az ontológia meghatározásáról (a filozófiában, a többi tudományterületen majd kiemelten a mesterséges intelligenciában). Ez után szó lesz az ontológia és a taxonómia viszonyáról, az információrendszerek ontológiáinak problémáiról, majd vázoljuk a jelentés szerinti (szemantikai) kezelés iránti Webigényeket és a szemantikus Web irányzat eddigi eredményeit. Végezetül különbözı részletességgel ismertetünk néhány nevezetesebb ontológia-modellezı nyelvet, úgymint a CycL, KIF, Ontolingua, F- logika, leíró logikákat és az OIL nyelveket, valamint a szemantikus világháló leíró eszközeként kidolgozott OWL ontológianyelvet (OWL: Web Ontolgy Language). Megemlítjük, hogy az 1995 év ontológia-projektjeit a dolgozat ismerteti, míg az évezred elejének ontológia-projektjeirıl a luigic/on-to/on-to_files/right.html dolgozat ad egy 8 oldalas beszámolót. A szemantikus világháló elméleti és gyakorlati kérdéseivel részletesen foglalkozik 2005-ben megjelent [Szeredi 2005] könyv. 1 További szabványos ontológiák az elektronikus kereskedelemben pl. a B2C tranzakciókat támogató Content Europe ( és a hardver-szoftveripar RosettaNet ( vertikális ontológiája. Sántáné-Tóth E.: Ontológia oktatási segédlet 1

2 ELTE IK Ontológia Az ontológia Arisztotelész idejében a filozófia egyik ága volt (a lételmélet), majd szemléletmódja és módszerei fokozatosan megjelentek a többi tudományterületen. Jelenleg az MI-n belül az ontológia az egyik legintenzívebben mővelt részterület. 1.1 Ontológia a filozófiában és a többi tudományterületen Az ontológia megnevezést a filozófia hosszú története során elıször a lételméleten belül használták. Az ontológia eredetileg a filozófia egyik ágazata, a lételmélet ( a létezı dolgok tudománya), amely a létezı dolgok szisztematikus számbavételével foglalkozik. Az ontológia jellemzıen kvalitatív, minıségi jellegő, szemben a többi tudománnyal, amelyek kvantitatívak, mennyiségekkel foglalkoznak. Ezek mérhetı dolgokkal foglalkoznak, pl. azzal, hogy egy bizonyos osztály tulajdonságainak mérhetı viselkedése hogyan kapcsolódik egy másik osztály tulajdonságainak viselkedéséhez. Továbbá, definíció szerint, csak az érdeklıdési területükbe esı kategóriákkal (az adott terület alapvetı formáival és viszonyaival) foglalkoznak. A filozófia ontológusa nem a mérhetı világgal, hanem a mértékek ontológiájával, a kategóriákon túli kapcsolatokkal foglalkozik beleértve a különbözı tudományterületek eltérı tartományainak kategóriái közötti kapcsolatokat, valamint a hétköznapi gondolkodásban elıforduló fogalmakat, objektumokat. Összegezve: egy tudományterület ontológiája az adott területre jellemzı kategóriákat (fogalmakat, objektumokat, kifejezéseket), illetve a köztük fennálló kapcsolatokat írja le jelentésükkel együtt. Minden ontológia megad egy olyan kommunikációs szövegkörnyezetet (domain of discourse 2 ), amelyben az adott terület fogalmai vitathatók, egyértelmően elemezhetık. Ebben van az ontológiák alkalmazásának erıssége. 1.2.Ontológia a számítástudományban, ezen belül a mesterséges intelligenciában Az MI meghatározó egyénisége, McCarthy egy korai mővében már említi az ontológia fogalmát a köznapi gondolkodás kezelésével kapcsolatban ([McCarthy 1980]). Az MI-ben jelenleg elfogadott meghatározás szerint egy adott tárgyterület vonatkozásában az ontológia a fogalomalkotás explicit specifikációja: egy tárgyterület fogalmainak és az azok között fennálló kapcsolatoknak formális specifikációja, amelyhez általában természetes nyelvő leírás is társul ([Gruber 1993a]). Egy adott tárgyterület ontológiája egy olyan reprezentációs szójegyzék ( nevezéktan ), amely a tárgyterület leírandó fogalmairól és objektumairól, azok tulajdonságairól és kapcsolatairól szól. Tartalmazza azok olvasható formában leírt megnevezését, a nevek jelentését (interpretációját) és jellemzését (pl. az interpretációs korlátozásokat). Gyakorlatilag ez azt jelenti, hogy egy ontológia egy formális fogalomgyőjtemény definícióinak halmaza, amely osztályok, relációk, függvények stb. definícióiból áll. A tudásmegosztás szempontjából fontos, hogy e definíciók az olvasótól és az alkalmazás kontextusától szemantikailag függetlenek legyenek. Azonos tárgyterületen dolgozó közösség az ontológia közvetítésével azonos módon legyen képes értelmezni és használni a közösen használt fogalmakat, objektumokat, tulajdonságaikat és relációikat. Ezt úgy is mondjuk, hogy minden ilyen közösség tagjai az ontológia által specifikált elméletre nézve konzisztens esetleg nem teljes szótárhasználatra vonatkozó ontológiai elkötelezettséget (egy ilyen értelmő szerzıdést ) vállalva dolgoznak: Egy ontológiai egyezség az egy olyan szerzıdés, amely az ontológia által specifikált elméletre nézve konzistens (de nem teljes) szótárhasználatra vonatkozik pl. kérdésfeltevésnél, állítások megfogalmazásánál. Egy (szoftver-)ágenst úgy kell megépíteni, hogy az adott tárgykörben ontológiai elkötelezettséget vállaljon, míg ontológiák tervezésénél az a cél, hogy segítse az ágensek egymásközti tudás-cseréjét (ld. [Gruber 1993a]). 2 Domain of discourse: a filozófia egyes ágaiban az a kommunikációs szövegkörnyezet, amelyben az adott filozófiai iskola fogalmai nézetei, tézisei vitathatók amelyben más iskolák fogalmai esetleg egyáltalán nem értelmezhetık, hiszen nem azonos fogalmi alapon és ezért nem azonos vita-alapon állnak. (Az ontológia végül is a tudásról szóló tudás: én azt hiszem, hogy ı azt gondolja, hogy ) 2 Sántáné-Tóth E.: Ontológia oktatási segédlet

3 A közös ontológiákat arra használjuk, hogy arra nézve ontológiai kötelezettségvállalást írjunk le ágensek egy halmazára nézve úgy, hogy ezen ágensek anélkül tudjanak kommunikálni, hogy egy globálisan megosztott, közös elmélet fölött mőködnének. Nem kell tehát osztozniuk egymás ismeretbázisában! Mindegyik ismerhet olyan dolgokat, amit a másik nem, és egyik számára sem kötelezı válaszolni a megosztott fogalomgyőjteményt használó összes kérdésre (ezt jelenti a nem teljes szótárhasználat ). Az MI esetében egy ontológia a következıket tartalmazza: a kommunikációs szövegkörnyezet ún. entitásainak nevéhez kapcsolt, e nevek jelentését megadó, ember által olvasható definíciókat (egy entitás lehet osztály, reláció, függvény stb.), az interpretációk körét korlátozó formális axiómákat, valamint az elıbbi definíciókból és axiómákból képezett jólformált szövegeket, formulákat. Formálisan: egy ontológia egy logikai elmélet leírása. Az ontológia megjelenési formái: leíró szótár, típushierarchia (leírásokkal bıvített taxonómia) stb. Az ontológia fokozatai: informális (pl. szójegyzék 3 ), félig-formális, formális (ontológia-nyelvő leírás). Az ontológia-kutatás céljai: 1. olyan köztes nyelv definiálása, amely több tárgyterülethez tartozó szoftver leírását és együttmőködését támogatja, 2. ontológiák tervezését és kiértékelését támogató eszközök és módszerek kifejlesztése, 3. ontológia-könyvtárak létrehozása. Utóbbi egységes, újrafelhasználható és elosztott ontológiák kidolgozását és ezek elérésének biztosítását jelenti. Ennek elıfeltétele az ontológiák specifikálásának és cseréjének szabványosítása. A legkorábban ilyen céllal kidolgozott ontológia-könyvtár KSL Ontology Server; errıl és néhány jelentısebb ontológia modellezı nyelvrıl a késıbbiekben lesz szó. Az egyes szakterületi ontológiák fejlesztésének céljai ([Noy&McGuiness 2001]): 1. Emberek és/vagy szoftver-ágensek által elérhetı, elosztott információ struktúrájának és jelentésének azonos értelmezése. Pl. különbözı Web-oldalak tartalmaznak orvosi információt, mások e-kereskedelmi szolgáltatásokat. Felhasználói kérésre ezekbıl közös értelmezhetıség esetén kigyőjthetık és összesíthetık hasznos orvosi-kereskedelmi információk. 2. Szakterületi ismeretek újrafelhasználásának biztosítása. Pl. sok szakterület leírása igényli az idı kezelését. Amennyiben az idıkezelés ontológiáját hozzáértı kutatók kidolgozzák és rendelkezésre bocsátják, azt már nem kell szakterületenként külön-külön (és eltérı módokon) kidolgozni. 3. Adott szakterületrıl szóló feltételezések, korlátozások explicit megfogalmazása. Amennyiben e feltételezések, korlátozások változnak, csak ezeket kell módosítani, nem kell a programkódban megkeresni a vonatkozó részeket (amelyek módosítása rendszerint kemény munka). Ráadásul egy ilyen explicit leírás jól hasznosítható az új munkatársak betanításánál/betanulásánál is (ugyanis ennek révén a betanulási idı lényegesen lerövidíthetı). 4. A szakterületi ismeretanyagnak a mőködtetı ismeretektıl való elkülönítése. Ha pl. ezen igénnyel, szakterülettıl független módon dolgoznak ki egy konfiguráló rendszert (amely tehát komponenseibıl adott korlátozások figyelembevételével konstruál meg egy objektumot), akkor az a szakterületi ismeretanyag cseréjével alkalmazható PC-k, emelıgépek stb. konfigurálására is. (Az ismeretalapú technológia alapértelmezésben ilyen jellegő!) 5. A szakterületi ismeretanyag elemzése. Az elemzés deklaratív specifikációk esetében formális módon történhet, ami segíti mind az újrafelhasználást, mind pedig a továbbfejlesztést. 3 Ontológiák definíciójának, elosztásának és összekapcsolásának módszereirıl és technikáiról szóló jegyzetekre példa Sowa ontológiája: Sántáné-Tóth E.: Ontológia oktatási segédlet 3

4 ELTE IK Ontológia és taxonómia A taxonómia a logikának az a része, amely az ismeretek rendszerezésével foglalkozik. Egy taxonómia tulajdonképpen rendszertan, pontosabban valamely leíró tudománynak az ismereti anyagot a saját rendszerezı elvei alapján rendszerbe foglaló része (gondoljunk az állat- vagy növény-rendszertanra). Bármely tudományos vizsgálódás azzal szokott kezdıdni, hogy valamilyen rendbe szervezik, osztályozzák a megfigyelés alatt álló fogalmakat és objektumokat, kiépítve az adott terület fogalomhierarchiáját, taxonómiáját. Adott tárgyterületen belül egy meghatározott osztályozási szempont szerint kidolgozott taxonómiát leggyakrabban hierarchikus fával ábrázolnak. Egy szakterületi ontológia, elsı közelítésben, kategóriákból álló olyan táblázat, amely táblázat minden egyes sorának entitástípusa egy hierarchikus gráf (irányított ciklusmentes gráf, fa) valamely csomópontjához kapcsolódik. Fogjuk látni, hogy nem feltétlenül csak egy taxonómia, hanem taxonómiák jól szervezett családja állhat egy ontológiát reprezentáló táblázat mögött. (Azt már most leszögezhetjük, hogy egy ontológia jellemzıen bıvebb egy taxonómiánál, mivel egyben a fogalmak, objektumok leírását is tartalmazza.) Mármost nem minden taxonómia lehet alapja egy ontológiának; annak jól-formáltnak kell lennie. Egy taxonómia jól-formáltságának három követelménye [Smith 2002] szerint: 1. Egy taxonómiát matematikai értelemben irányított ciklusmentes gráffal, fával lehet leírni. Egy ilyen fa csomópontjai reprezentálják a kategóriákat, a legfelsı, legáltalánosabb kategóriáktól kezdve az egyre kevésbé általános felé haladva, szigorú alá-és fölérendeltségben. Utóbbi azt jelenti, hogy ha két kategória példányai átfedik egymást, akkor az egyik a másik alkategóriája kell, hogy legyen. A ciklusmentesség (más néven trapézmentesség) elve azon alapul, hogy a taxonómia által adott osztályozás kétszeres beszámítást nem tartalmazhat. Például, ha a közút egy pontján megfigyeljük az áthaladó kocsikat, és (külön) megszámoljuk a piros kocsikat és a Chevrolet-eket, akkor a piros Chevroleteket nem számolhatjuk hozzá mindkét osztályhoz. A probléma itt az, hogy a tekintett két csomópont között nincs természetes kapcsolat: két külön osztályozás a szín és a típus szerinti osztályozás! A természettudományok, pl. az állattan, a növénytan vagy a kémia kielégítik (legalább is ideálisan) a ciklusmentesség követelményét, azonban a valós életben nagyon sok az ellenpélda. Olykor hasznos fa-szerkezettıl eltérı taxonómiát alkalmazni, ahol is egy adott kategóriát szimultán számos független ágra vághatunk oly módon, hogy minden ágból öröklıdik az információ. Így pl. egy adott vírus lehet RNA típusú vírus, amely még hozzá van társítva bizonyos nyirokszövet daganathoz. Az ilyen kereszt-osztályozások két cél keverésével jönnek létre. Az egyik cél szigorúan taxonómiai: a fa minden levele egymást páronként kizárva együttesen kimerítik a tekintett tárgyterületet (a taxonómia kidolgozásának adott szemcsézettségi szintjén). A másik cél annak biztosítása, hogy egy kategória példányairól szóló ismereteket egy másik fa egy adott csomópontjához rendeljük hozzá. 2. Egy taxonómia építésének alapelve az, hogy a legalacsonyabb kategóriákat reprezentáló, vagyis az alkategóriával nem rendelkezı (levél-)csomópontok száma minimális legyen. Ez a vektortereknél alkalmazott elvhez hasonlít. Ez a szabály azt garantálja, hogy a fa legalsó szintje kimerítı módon megadja a maximális számú elemi kategóriát; ha pl. a nemes gázok esetén ezek a hélium, neon, argon, kripton, xenon és radon. Ez a szabály egyben azt is biztosítja, hogy minden közbülsı csomópont csak a minimális számú csomópont kombinációja lehet. 3. Egy taxonómia egyesíthetı legyen abban az értelemben, hogy kell lennie egy legfelsı vagy maximális csomópontnak, amely a maximális kategóriát reprezentálja. Ez a maximális kategória magába foglalja (általánosítja) a fa összes alsóbb csomópontja által reprezentált kategóriát. Ezen elv azt jelenti, hogy két maximális csomóponttal rendelkezı taxonómiának rendelkeznie kell egy extra, még magasabb szintő, e két (maximális) kategória egyesítését reprezentáló csomóponttal. Ha nincs ilyen még maximálisabb csomópont, akkor két elkülönülı, egymással versengı taxonómiánk van. 4 Sántáné-Tóth E.: Ontológia oktatási segédlet

5 A taxonómia legfelsı szintő, maximális kategóriáját megcímkézhetjük egyetlen termmel, mint entitással; ezt általában thing, object, item, element, existent névvel látják el. A gyakorlatban egy ontológiát jól-formált faként ábrázolni nem mindig lehet. Ennél erısebb állítás is igaz: a fenti három szabály teljesítése egyszerre általában nem realizálható. Ráadásul, egy ontológia nem egy fa, hanem fák családja, amelynek minden tagja az adott szakterületet specifikus szempontból veszi szemügyre különbözı szemcsézettségi (pl. mikro-, közép- vagy makro-) szinten. Az egyetlen fával történı ábrázolás ellen szól az is, ha elvárjuk, hogy az alsóbb szintek fogalmai a felsıbb szintek fogalmaiból származnak. Ha minden ontológiát egyetlen fával ábrázolnánk, mi lenne a legfelsıbb szintő kategória? Egy ilyen fa esetlegesen lehetne rendezett és ismétlések és kihagyások lennének benne. (Megjegyezzük, hogy a filozófiai ontológiát bonyolulttá teszi még az is, hogy a valóság vizsgálatához nem csak taxonómiát, hanem szervezeti hierarchiát, partonómiát is alkalmaz. Utóbbi azt jelenti, hogy számba veszi az entitások adott típusú részeit. E két dolog nem tévesztendı össze: a nyúl kategóriája részkategóriája az emlıs állatok kategóriájának, azonban a nyúl lába része a nyúlnak. 3. Az információrendszerek ontológiájának problémái Az információrendszerek ontológiájának problémáit nagyon jól jellemzi a [Smith 2002] dolgozat; jelen fejezet ennek alapján készült. A filozófus-ontológusokat elvileg egy cél vezérli: a valóságról megszerezni az összes igazságot, miközben arra keressük a választ, hogy mi az, ami létezik. Az információrendszereknél, ezzel ellentétben, egy ontológia egy olyan szoftverrel vagy formális nyelven leírt mőalkotásról szól, amelyet valamely számítógépes környezet specifikus használatára terveztek. Egy ontológia a gyakorlati életben olykor nem más, mint amit az ügyfél megrendel(!): specifikus igények kielégítése specifikus környezetben, specifikus források felhasználásával. Új információrendszerek ontológiájának készítése során a legfontosabb feladat megbirkózni az adatbázisok Bábel tornyának problémájával. Történeti, kulturális és nyelvi okokból az adat- és ismeretbázisú rendszerek építıinek különbözı csoportjai saját egyéni jellemzı szokásaik szerint dolgozták (és dolgozzák) ki rendszerük információ-reprezentációját: ugyanazt a fogalmat másképpen nevezik, ill. ugyanazt a szót más fogalom megnevezésére használják. Az ilyen jellegő információ mennyisége egyre nı; ennek megosztása és közös használata átfordítás nélkül lehetetlen. 3.1 Közös ontológiák kidolgozása Korán felismerték annak szükségességét, hogy valamiféle szisztematikus módszert kellene találni a terminológiai és a fogalmi inkompatibilitás feloldására. Elıször konkrét esetenként próbálták ezt megoldani, majd rájöttek, hogy egy közös hivatkozási taxonómia ebben nagy segítséget nyújtana. Késıbb ezt ontológiának kezdték nevezni; ebben az esetben ez egy olyan szótár, amelyben a fogalmak kanonikus, hitelesnek elismert szintaxissal vannak leírva, és közösen elfogadott definícióval rendelkeznek. Ez egy lexikális és taxonómiai keretet jelent a különbözı információrendszerközösségek számára az ismeretek reprezentációjára. Már csak egy lépés ehhez képest az, hogy ez olyan formális elmélet legyen, amely megfelelı axiómákkal van megtámogatva (ahol az axiómák implicit definíciókkal vagy értelmezésre vonatkozó korlátozásokkal lehetnek adottak). Ez egyfajta ontológiai eszperantó nyelv lenne, amelynek jószolgálati értéke nyilvánvaló. A közös ontológia megalapozását adó ezen Nagy Enciklopédiának két része lenne: T-Box: terminológiai komponens (fogalmak, objektumok leírása, fogalomhierarchia, pl.: az anya nınemő és van gyermeke) az adatbázis közösség számára, A-Box: állításokat (assertions) tartalmazó komponens, amelynek állításai a terminológiai komponens entitásairól szóló ismeretek, róluk szóló tudásunk (pl. Margit anya). Egy következtetı rendszer szemszögébıl: az ismeretbázis a két doboz együtt, ahol a T-Box (az elsırendő predikátumkalkulusnál gyengébb eszközökkel) a rész (is-a) kapcsolatokat ábrázolja, a többi információt pedig az A-Box tartalmazza. (Elvégezhetı következtetések pl.: egy fogalom egy másik általánosítása, egy objektum egy fogalom példánya, ellentmondások felfedezése stb.) Guarino az információrendszer-ontológia legfıbb alakja, aki a FOIS (Formal Ontology and Information Systems) konferencia-sorozat elindítója. Arisztotelésztıl kezdve több filozófiai ontológus Sántáné-Tóth E.: Ontológia oktatási segédlet 5

6 ELTE IK volt rá hatással. Olyan általános (tárgyterület-független) kategóriákat keres, mint: idı, tér, beletartozás, példányosítás, azonosság, anyag, ok, mérték, mennyiség, funkcionális függıség, folyamat, esemény, attribútum, határ stb. Szerinte ([Guarino 1998]) az információrendszerek ontológiája Egy ontológia egy mérnöki mőalkotás, amely egy bizonyos realitás leírását adó specifikus szójegyzék, továbbá a szójegyzékben szereplı szavakra vonatkozó explicit feltételezések halmaza. A legegyszerőbb esetben egy ontológia a tartalmazási relációt feltüntetı fogalomhierarchia. Bonyolultabb esetben ehhez megfelelı axiómák is tartoznak, amelyek a fogalmak közötti relációkat, valamint a lehetséges interpretációs megszorításokat fejezik ki. A Guarino által javasolt ontológia-építés módszere egyrészt az adatbázis-kezelı rendszereknél alkalmazott módszerekbıl, másrészt a logikában és az analitikus filozófiában használt (pl. axiomatikus) módszerekbıl származik. A már meglévı taxonómiákból, adatbázis szótárakból indult ki, amelyeket különbözı korlátozásokkal egészített ki (pl. terminológiai konzisztencia és hierarchikus jól-formáltság), de származtatott elemeket a nyelvi győjteményekbıl, így a WordNet 4 -bıl is. Munkatársaival a WordNet szinonima halmazából a tartalmazási reláció révén hierarchikus szerkezeteket hoztak létre ( an x is a kind of y alapon), majd ezt felhasználva elıállítottak egy (taxonomikus szabályok gyenge változata által kielégített) ontológiát. Azonban az elıbb látott ontológia-kiterjesztés akadályokba ütközik; az a valós probléma, hogy az adatbázisok integrálását megoldjuk, sajnos óriási mérető. Hasonló ez a világtörténelem közös ontológiájának kidolgozásához, ahol egy semleges és közös keretben kellett (volna) a már megtörtént összes történelmi tényt, jogi és politikai rendszert, törvényt, hiedelmet, erıforrást stb. leírni ráadásul eltérı eredető források felhasználásával ([Lenat & Guha 1990]). A kiterjesztés elıbbi problémáját még tetézi az elfogadás szintjének problémája. Egy ily módon kidolgozott, igen nagyszámú kifejezés hitelesnek elismert definícióját tartalmazó ontológia bármennyire semleges, és a különbözı adatkezelı közösségek bármennyire is megegyeztek korábban benne, a gyakorlatban nagyarányú ellenérdekeltség, ütközés van a semlegességi korlátozás, valamint a széleskörőség és az erıteljesség követelményei között. Egy lehetséges megoldás itt az lehet, hogy az ontológiaépítést két részfeladatra bontjuk: 1. Általános szintő ontológiára (amely több szakterületen alkalmazható), valamint 2. Szakterület-specifikus vagy regionális ontológiára, pl. orvosi, földrajzi ontológiára. E két ontológia közötti kapcsolat hasonlít az elméleti és az alkalmazott matematika kapcsolatára: az elméleti matematika alapjait mindenütt ugyanúgy alkalmazzák, míg az egyes szakterületek a maguk specifikus alkalmazott matematikai jelölésrendszerében dolgoznak. Egyetlen ontológiát (ráadásul egy legmagasabb szintőt) készíteni, majd azt széles körben felhasználni ez volt a Cyc alkalmazóinak vágya (ld. késıbb), amelyet végül is feladtak. Ennek oka egyrészt az, hogy egy ontológia építése sokkal bonyolultabb, mint kezdetben gondolják (ez a filozófiai ontológusok számára már 2000 éve bebizonyosodott). Másrészt az információrendszerek világa maga eléggé szubjektív és gyakran pl. kereskedelmi környezetben rövidtávú horizonttal rendelkezik. Az ontológiafejlesztés során a lehetséges osztályozásokra koncentrálunk, azonban a korábban kidolgozott taxonómiák és definíciók korlátozásai eleve nem láthatnak elıre. Az eljárások leírásának magas szintő pontosságához automatizálás szükséges; az ontológia egy olyan mechanizmus, amely ebben tud segíteni. A (tárgyterület-specifikus) terminológiai szabványok kidolgozásának kísérletei egyre fontosabbak az olyan szakterületeken, mint az orvostudomány vagy a közlekedésirányítás még akkor is, ha a közös ontológia eredeti célja többek között e területek megtámogatása. Az ontológia jelen van a következı megnevezésekben (még ha a név nem is utal erre): az adatbázis fogalmi sémája, a szoftverfejlesztésben az alkalmazási terület modellje, az objektumorientált szoftvertervezésben az osztály modellje. 4 WordNet: (A WordNet készítıi nem gondoltak ontológiára, azonban mivel a győjtemény sok tárgyterületet ölel fel, tekinthetı a benne szereplı fogalmak ismeretreprezentációjaként.) 6 Sántáné-Tóth E.: Ontológia oktatási segédlet

7 3.2 A zártvilág feltételezés problémája Az ontológiával kapcsolatban beszélnünk kell még a jól ismert zártvilág feltételezés problémájáról is. Ez (adatbázisoknál, Prolog programoknál stb.) azon alapul, hogy feltételezzük: programunk a tárgyterület objektumairól szóló összes pozitív információt tartalmazza amit nem tartalmaz, az tehát hamis információ. A zártvilág feltételezés nem csak azt jelenti azonban, hogy csak azok az entitások léteznek, amelyeket reprezentáltunk, hanem hogy ezek az objektumok csak olyan tulajdonságokkal rendelkeznek, amelyeket reprezentáltunk a rendszerben. Egy személyektıl szóló adatbázis minden személyrıl csak véges számú tulajdonságot reprezentál (név, nem, születési dátum stb.), több tulajdonságról nem is beszélhetünk a rendszeren belül (mint ahogy Hamlet hajának színérıl sem beszélhetünk, hisz errıl nem tesz említést a szerzı ) A zártvilág feltételezés alapján megfogalmazott modellek mind egyszerőbbek a valós világtól. Ha a mindig változó valós világ ontológiáját szeretnénk kidolgozni a maga hús-vér mivoltában, el kell vetnünk a zártvilág feltételezést (a szoftverfejlesztés sokkal nehezebb lesz). Ezek a problémák nyilvánvalóan fontosak az orvosi informatikában; pl. ha egy beteg rekordjában nincs reprezentálva a cukorbetegség, ez nem hatalmazza fel a rendszert arra, hogy kijelentse, hogy a beteg nem cukorbeteg! 3.3 Valós és adminisztratív területek ontológiái Az információrendszerekkel kapcsolatban fontos kétféle ontológiát megkülönböztetnünk: létezı (,már korábban is létezett) valós tárgyterület reprezentálását, ahol szisztematikusan meg lehet feleltetni az ontológiai kategóriákat valós entitásoknak, és adminisztratív információs rendszerek reprezentálását, ahol is semmi más realitás nincs, csak amit a rendszerbe beépítettünk. Egy ilyen rendszer, értelemszerően, korrekt. Tekintsük a banki szférát. Itt csak azok a mőveletek léteznek, amelyeket a programba beépítettek. Egy on-line üzleti rendszerben csak az az üzlet létezik, amelyet a rendszer kezelni tud: az üzleti világ a rendszeren belül létezik, az a rendszeren belüli eseménysorozattal reprezentálható. Egy banki ügyfél definíciójára is fennáll ez. Ezeket tehát inkább operációs rendszereknek nevezhetnénk. Ha most egy ilyen információrendszer-ontológia környezete továbbfejlıdik (pl. e-kereskedelem), ezt a program köteles követni ahhoz, hogy a rendszer generálni/kezelni tudja az új entitásokat. Eközben a rendszer a valós világban létezı ügyfelek számára szolgáltatásokat nyújt, gyakran hibákkal, zavaros dolgokkal terhelten. Robusztus és konzisztens ontológiai hierarchiát nehéz megalkotni itt; az elméletellenes, pragmatikus lesz mindig. Hasonló áll a nyelvi győjtemények esetére. 3.4 Példák ontológiák alkalmazására az informatikán belül Ontológiai szempontból vizsgáljunk most meg néhány specifikus informatikai területet: Az adatbázis-fejlesztık gyakran szembesülnek a különbözı forrásokból származó adatok összehozásának problémájával. Ontológiai módszerek szükségesek a metaadatok szabványainak formalizálásához, amely metaadatok célja: rendszerezett módon információt adni a felhasznált adatokról, azok minıségérıl, eredetérıl, természetérıl és felhasználási módjáról. Ontológiai módszerek szükségesek a szoftverfejlesztéseknél is; e nélkül baj van a különbözı rendszerek integrálásával. Ontológiai módszerek alkalmazhatók az orvosi vagy tudományos irodalom nagymérető könyvtáraiban való információkinyerésnél, vagy az Interneten való navigálásnál, nem is beszélve a késıbb említendı szemantikus Web-rıl. Utóbbi célja az, hogy eszközként szolgáljon az Internet tartalmak forrásainak mérhetetlen sokféleségének megzabolázásában ; ennek elınyeit mind az információt adó közösségek, mind a felhasználó érezni fogja majd. Ontológiai módszerek szükségesek a természetes nyelvek fordításának területén, pl. az elemzés és a kétértelmőségek feloldása esetében. Megemlítjük az ontológiai szemantika módszert [Nierburg 2001], amelyet az automatizált természetes nyelv feldolgozásban fognak alkalmazni. Az ontológiát arra használják, hogy természetes nyelvő szövegekbıl kivonják (és reprezentálják) annak jelentését, következtessenek a szövegbıl kinyert ismeretek alapján, valamint hogy szövegeket generáljanak a jelentés reprezentációjából. (Ld. a jelen század elejének nyelvtechnológiáról szóló [Prószéky 2003] áttekintést.) Sántáné-Tóth E.: Ontológia oktatási segédlet 7

8 ELTE IK Az információrendszerek világában intenzíven mővel terület az ontológiák automatikus generálása és különbözı ontológiák automatikus integrálása. Ilyen pl. a nyelvészet statisztikai korpuszainak felhasználásával történı szabványos szójegyzék majd ontológia generálása. Az üzleti, banki szféra is egyre jobban kezdi alkalmazni az ontológiát (pl. [Ushold et al. 1998], [Obrst et al. 2001]). Egy nagy nemzetközi bank esetében, amelynek a világ számos helyén vannak fiókjai, az információk integrálása létkérdés. Egy közös, a különbözı világrészben mőködı fiókok pénzügyi, hitelügyi, biztonsági stb. világait tartalmazó ontológia kell ehhez. Példa: az USA a GAAP, Európa az IASC szabvány szerint bonyolítja a tranzakciókat, a költségeket viszont az országok eltérı adótörvényei miatt másként kell számítani a két országban stb. Az információrendszer-ontológusok jelenleg kénytelenek automatikus konverziót alkalmazni a bevétel vagy a mérleg meghatározásakor. A két rendszer egyesítésekor pontosan meg kell adni azok kapcsolatát: pl. a kereskedelmi tranzakciókét, valamint hogy ugyanazt a dolgot a két rendszer hogyan dolgozza fel. Ebben az esetben egy közös információrendszer-fejlesztés azzal kezdıdik, hogy kidolgoznak egy közös ontológiát. Általában is igaz, hogy átfogó információrendszerek fejlesztését közös ontológia kidolgozásával, a meglévı ontológiák egyesítésével célszerő kezdeni! 4. Tartalom szerinti feldolgozás igénye a Web-en A Web 1999-ben már közel 300 millió statikus objektumot tartalmazott, amely becslések szerint a világhálón elérhetı aktuális információnak csak a 20%-a. Az MI erıs hagyományokkal rendelkezik az információ és az ismeretek strukturálását illetıen; alkalmazni kell ezeket az információ-források szemantikájának számítógéppel feldolgozható reprezentációjára. Az MI-technikák alkalmazásához természetesen szükség van a Web-források magyarázó jegyzettel (meta-adatal) való ellátására. Tartalom, jelentés szerinti feldolgozásra van szükség, ha a kívánt információ megtalálásánál többet akarunk elérni. Nagymennyiségő félig-strukturált információ feldolgozása négyféle problémát vet fel: Információ keresés: a jelenlegi kulcsszavas keresés eredményezhet a tárgyhoz nem tartozó eredményt, amennyiben egy szót különbözı jelentéssel használunk, továbbá a keresés információvesztéssel járhat, amennyiben a kívánt jelentésre különbözı szavakat használunk. Információ kivonatolás: a jelenlegi automatikus számítógépes ágensek, mivel egyrészt nem rendelkeznek az (emberi) köznapi gondolkodás képességével, nem alkalmasak szövegek kivonatolására, másrészt kudarcot vallanak a különbözı szöveg-forrásokban szétszórtan elhelyezkedı információ integrálásánál. (Egy hazai példa: a Morphology cég üzleti rövid hírek tartalmi kivonatolására alkalmas szoftvert fejleszt.) Karbantartás: gyengén strukturált, nagymérető szövegforrások karbantartása bonyolult és idıigényes tevékenység. Ilyen együttesek/győjtemények konzisztenciája, korrektsége, naprakészsége csak úgy biztosítható, ha a szövegek szemantikájának, valamint az anomáliák felismerését támogató korlátozások reprezentációjának feldolgozására számítógépes mechanizmusok állnak rendelkezésre. Automatikus dokumentáció-generálás: jó lenne, ha olyan adaptív Web-oldalak állnának rendelkezésre, amelyeket a felhasználó profilja vagy más fontos szempontok alapján dinamikusan lehetne átkonfigurálni. Ez azonban csak akkor lehetséges, ha ezen infomációforrások szemantikájának van számítógéppel hozzáférhetı és kezelhetı reprezentációja. A fenti célt két alternatív, egymást kiegészítı stratégiával lehet elérni: deklaratív módon: az információ-forrásokat számítógéppel kezelhetı, magyarázó jegyzetekkel (meta-adatokkal) történı ellátásával, procedurális módon: olyan programok (szőrık, kivonatoló programok) írásával, amelyek az információ-forrásokból kivonják a szemantikát (ld. [Kushmerik 1997]). A fenti feladatok megoldását célozza az RDF sémán alapuló szemantikus Web, amely egy következtetéseket elısegítı infrastruktúra az Interneten (ld. [Schwartz 2003], [Szeredi 2005]). Nézzük meg most röviden ennek kialakulási folyamatát. Vegyük tehát sorra az 1999-tıl megjelenı Web- 8 Sántáné-Tóth E.: Ontológia oktatási segédlet

9 szabványokat, ill. webes ontológianyelveket, kizárólag ontológiai szerepvállalásuk feltüntetésével ([Fensel&Horrocks 2000], [Szeredi 2005]): XML (extendible Markup Language): statikus információforrásokat definiáló nyelv, amelyben fastruktúrákat lehet lineáris szintaxissal leírni. DTD (Document Type Definition): XML dokumentumok szerkezetének és építı elemeinek ( tag s) definíciójára alkalmas nyelv. XSL (extensible Style Language): az XML-be dinamikát bevivı nyelv: az XML forrásdokumentumok egyes osztályait reprezentáló szabályokat adó stílusok leíró nyelve. Szemantikát nem lehet vele leírni információ átvitel esetén külön egyeztetni kell! RDF (Resource Description Framework): dokumentumok transzformálására és lekérdezésére szolgáló nyelv, amellyel a dokumentumokhoz szemantikát lehet adni. Pontosabban: URI-val azonosított erıforrásokból hármasok képzésével meta-adatokat lehet kapcsolni (URI: Universal Resource Identifier), így az átvitt információ egyértelmő lehet a felek számára. RDF sémák: lehetıséget adnak saját, alkalmazás-specifikus osztályok és tulajdonságok definiálására, ezen osztályok és tulajdonságok egymás közti hierarchikus viszonyainak, egyéb jellemzıinek megadására. OIL (Ontology Inference Layer) és DAML-ONT (DARPA Agent Markup Language), majd DAML+OIL: leíró logika alapú ontológianyelvek, az alábbi OWL nyelv alapjai. OWL (WEB Ontology Language): az RDF séma nyelvének kibıvítése, amely (az RDF és az RDF séma nyelvekkel együtt) 2004 február óta hivatalos W3C ajánlás. Az OWL (mint az RDF-séma) rendelkezik a nyílvilág-feltételezéssel: egy bárki által definiált osztályhoz bárki más mondhat további tulajdonságokat. A szemantikus web-szolgáltatások leírásához OWL nyelvő ontológiákat használnak. Ismertetése: [Szeredi 2005] 5. Ismertebb ontológia modellezı nyelvek Elıször az elsırendő predikátumlogikai nyelvekrıl, a CycL és KIF nyelvekrıl, majd a keretalapú (frame-based) közelítésekrıl, az Ontolingua és a Frame Logic nyelvekrıl lesz szó (elsısorban a [Fensel & Horrocks 2000] dolgozat alapján). Ez után szó lesz a leíró logikákról (DL: Description Logics), az OIL (Ontology Inference Layer) nyelvrıl, valamint az OWL (World Ontology Language) nyelvekrıl. (A KIF nyelvrıl részletesen az elıadáson hallgatói beszámoló hangzik el.) 5.1 CycL (Cyc Language) ([Lenat & Guha 1990]); Cél: a hétköznapi józan ész ontológiájának specifikálása nagymérető ismeretalapú rendszerek számára. Jóllehet messze nem érték el a célt, 2000-ben ez volt a világ legnagyobb mérető formalizált ontológiája. A CycL az elsırendő predikátumkalkulusból származó, másodrendő fogalmakkal kiegészített nyelv (predikátumok, függvények, argumentumok és formulák is kvantifikálhatók). A kifejezésekben a predikátumok konstansként kezelıdnek. Egy CycL-ismeretbázis CycL-mondatokból álló halmaz. Érdekes konstrukció a mikroelmélet vagy kontextus: mindegyik az ismeretbázisban lévı formulák egy halmaza. Minden formula legalább egy kontextusba tartozik, de egy rá vonatkozó állítás csak ahhoz az egyetlen kontextushoz, amelyben az állítás elhangzott. A mikroelméletek CycL formulákból állnak, azonban egy mikroelmélet lehet valamely CycL formula része is. Minden formulához igazságérték rendelhetı (mikroelméletenként). Öt igazságérték van: default true, monotonically true, default false, monotonically false, unknown. A CycL által támogatott bizonytalanságkezelési modellek: CycL Bayes (Bayes-modell és -hálók), valamint (ettıl elkülönítve) a fuzzy-modell. Minden CycL-rendszer legalább egy true és legalább egy false értéket kell támogasson. A két leggyakoribb true-érték: monoton igaz (monotonically true): kivétel nélkül igaz. Minden változóillesztés esetén igaz, és ez az érték nem hatálytalanítható. alapértelmezetten igaz (default true): igaz, de van kivétel. Bizonyos (fontos) kontextusokban igaz, de ez az érték hatálytalanítható (a nélkül, hogy ezt a felhasználó kezdeményezné). Sántáné-Tóth E.: Ontológia oktatási segédlet 9

10 ELTE IK Öszegezve: a Cycl predikátumlogikát alkalmaz, kiegészítve típusokkal és helyettesítéssel (reification). A predikátumok és a formulák termek, a termek formulákban alkalmazott kifejezések, a mikroelméletek pedig a formulák igazságértékeinek kontextusai. Végezetül megemlítjük azt a híres Cyc projektet, melynek célja a világtörténelem ontológiájának kidolgozása, az összes történeti tény semleges leírási keretének kidolgozásával. A Cyc mikroelméletei alkalmasak lennének erre a célra, azonban az egységes, semleges leírási keret kidolgozása nem igazán sikerült. Például a napóleoni jogi struktúrát leíró mikro-elmélet a francia és a spanyol struktúra alapján áll, míg az elmélet struktúrája a (közös) Anglo-Saxon struktúra alapján készült. Mindezen mikro-elméletek, valamint a megfelelı jogi szójegyzékek a Cyc kódban egymás mellett foglalnak helyet; nem tettek kísérletet arra, hogy bármelyik kettıt egyesítsék, egyiket a másikra átfordítsák, vagy integrálják azokat. A világtörténelem Cyc-ontológiája, egyszerően csak nı és nı, mint ahogyan a szılı ágai elburjánzanak. 5.2 KIF: Knowledge Interchange Format ([Genesereth 1991], [Genesereth & Fikes 1991]); A KIF fejlesztésének célja az ismeretek elosztásának és integrálásának támogatása; különbözı számítógépes rendszerek közötti ismeret-cserét támogató nyelv. A megcélzott rendszerek különbözı idıben, nyelven, különbözı programozók által megírt rendszerek, melyek felhasználói felülete igen eltérhet. A KIF emellett ontológiák cseréjére is alkalmazható. A KIF jellemzıi: deklaratív szemantika, logikai értelemben széleskörő/átfogó: ez azt jelenti, hogy tetszıleges logikai mondat megfogalmazására alkalmas. Ebben különbözik a relációs adatbázis nyelvektıl (pl. SQL) és a logikai programoktól (pl. Prolog) is, a tudásról szóló tudás reprezentálására alkalmas: a felhasználó explicit módon írhatja le az ismeret reprezentálására vonatkozó döntéseit, és bevezethet új reprezentációs szerkezeteket. A KIF-ben történı fogalomalkotás kétféle halmazelméleti objektum megadásával történik: a (modellezendı valós) világot reprezentáló objektumok (mint a kommunikációs szövegkörnyezet), valamint a tulajdonságokat, relációkat és függvényeket leíró, rendezett n-esek halmaza. A KIF nyelv néhány logikai jellegzetessége: négyféle konstanst kezel (objektum-, függvény-, reláció- és logikai konstans); a konstansokat szintaktikailag nem különbözteti meg; állításokról szóló állításokat lehet benne megfogalmazni; a kvantifikált mondatok tartalmazhatnak szabad változókat. 5.3 Ontolingua: Ontology Intechange Language (ld. pl. [Gruber 1993]); Az Ontolingua célja ontológiák tervezésének és specifikációjának támogatása tiszta logikai szemantikával, a KIF-re alapozva. Biztosítani kíván nagy kifejezı erejő, deklaratív, tárgyterület-független, köztes nyelvet, a tárgyterületi implementálás lehetıségét biztosító fordítóprogramot korlátozott kifejezı erejő, következtetést is biztosító, specializált reprezentációk nyelvére történı fordításhoz, könnyő kiterjeszthetıséget és jó kifejezıképességet. Nem egy konkrét reprezentációs nyelv (nem is reprezentációk szabványosítása), hanem közös ontológiák 5 hordozhatóságát célzó, (de facto) szabványos rendszer, amely konkrét ontológiák kidolgozásában ad segítséget a fogalmi tervezés során. Az Ontolingua a KIF-et modularizálási lehetıséggel bıvíti: az axiómákat ontológiai jelentıségüknek megfelelı definíciós alakban leírt, intuitív módon lehet benne modularizálni. A nyelv szerver-bıvítése 6 támogatja ilyen modulok összeállítását, kiterjesztését és finomítását. A nyelv Frame Ontológiát ad objektumorientált és keret-(frame-)nyelvi elemek számára. Ez tárgyterület- 5 Közös ontológia hagyományos szoftver-könyvtárak globális típusdeklarációi + a modulok ki/bemenetére elıírt megszorítások, megkötések. 6 A Stanford Egyetem Knowledge Systems Laboratory által létrehozott és gondozott szerver: KSL Ontology Server ([Farquhar et al., 1997] vagy 10 Sántáné-Tóth E.: Ontológia oktatási segédlet

11 független, újrafelhasználható primitívek (osztályok, példányok, rekeszek, korlátozások, relációk, függvények, halmazok, listák) jól-dokumentált, axiomatizált leírását teszi lehetıvé. Az Ontolingua definíciói Lisp-stílusúak: a KIF-mondatokból álló halmazok kulcsszavakkal vannak címkézve. Egy ontológia leírása osztályokból, relációkból, függvényekbıl, megkülönböztetett objektumokból és ezekhez kapcsolódó axiómákból áll. Teljes körően axiomatizáltak az osztályok és példányaik, a rekeszek (slots) és rekesz-korlátozások, az osztály- és reláció-specializálások, a relációk inverze, és kompozíciója, valamint az osztály-partíciók. Minden termnek megfelel egy természetes nyelvő megjegyzés (mint informális értelmezés) és egy KIF-nyelven leírt axióma (mint formális értelmezés). Informális példa [Gruber 1993]: All writers are misunderstood by some reader. forall?w (=> (writer?w) (exists (?R?D) (and (reader?r) (document?d) (writes?w?d) (reads?r?d) (not (understands?r?d)))) ahol writer és reader relációkonstans, writers bináris reláció, míg az utolsó sor egy korlátozás (constraint) megfogalmazása. Egy példa a Frame Ontology könyvtárból (define-class AUTHOR (?author) "An author is a person who writes things. An author must have created at least one document. In this ontology, an author is known by his or her real name." :def (and (person?author) (= (value-cardinality?author AUTHOR.NAME) 1) (value-type?author AUTHOR.NAME biblio-name) (>= (value-cardinality?author AUTHOR.DOCUMENTS) 1) (<=> (author.name?author?name) (person.name?author?name)))) lehetséges lekérdezés (amennyiben a kérdezı ontológiai kötelezettséget vállal): (ask?x (author.documents?x society-of-mind)) Egy lehetséges válasz?x értékére: Marvin Minsky. Az AUTHOR fenti osztály-definíciójának KEE (Knowledge Enginnering Environment) fordítása: Unit: AUTHOR Comment: "An author is a person who writes things. An author must have created at least one document. In this ontology, an author is known by his or her real name." Superclasses: PERSON Member Of: CLASSES Member slot: AUTHOR.NAME ValueClass: (MEMBER.BIBLIO-NAME) Min.Cardinality: 1 Max.Cardinality: 1 Member slot: AUTHOR.DOCUMENTS Min.Cardinality: 1 Member slot: PERSON.NAME from Person Az Ontolingua rendelkezik egy olyan fordítóprogrammal, amely biztosítja több reprezentációs nyelv felé a kompatibilitást. Emiatt az Ontolingua nyelven megírt ontológiák hordozhatók, és multiágens rendszerekben elosztott módon felhasználhatók. A fordítóprogram a teljes KIF-nyelvet elfogadja, de a konkrét tárgyelvek adta megszorítások miatt a Frame Ontology csak a KIF egy résznyelvét használja (hiányoznak pl. a metaszintő operátorok és a felhasználó által definiált másodrendő relációk). Sántáné-Tóth E.: Ontológia oktatási segédlet 11

12 ELTE IK Frame-logika vagy F-logika [Kiefer et al. 1995] Objektumorientált adatbázisok, keretalapú rendszerek és logikai programok specifikálására alkalmas nyelv. A fogalmi modellezés szerkezeteit (osztályok, attribútumok, értelmezési tartományok és értékkészletek megszorításai, öröklıdés, axiómák) összefüggı logikai keretbe foglalja. Biztosítja osztályok, attribútumok (értelmezési tartomány- és értékkészlet-megszorításokkal), részosztályok halmaza és többszörös attribútum-hierarchiát megengedı is-a hierarchiák, ontológia-elemek és példányaik között fennálló további relációk jellemzésére alkalmas axiómák leírását. Mind az Ontolingua, mind a Frame-logika logikai alapokra épít, azonban eltérnek a keretalapú primitívek logikai megvalósításában: míg az Ontolingua a kereteket a logika nyelvének axiómáival jellemzi, addig a Frame-logika a kereteket szemantikájuk explicit definiálásával adja meg 5.5 Leíró logikák (DL: Description Logics) [Brachman & Schmolze 1985]; A leíró logikák vagy terminológiai logikák a logika-alapú ismeretreprezentációs nyelvek fontos és erıteljes osztályát képezik (ld. pl. a népszerősítı célú [Bognár 2000] ismertetést). Kutatásuk a korai szemantikus háló kutatásokból indult ki, formális és operációs szemantikát adva azoknak. A kutatók az elsırendő logika egy olyan fragmentumát keresték, amely magas kifejezı erıvel rendelkezik, de (még) adható hozzá eldönthetı és hatékony következtetı eljárás. Az ismertebb DL-implementációk: BACK, CLASSIC, CRACK, FLEX, K-REP, KL-ONE, KRIS, LOOM és YAK 7. A leíró logikák alapvetı elemei a fogalmak, a szerepek és az egyedek: a fogalmak (concepts) az egyedek valamely összességének közös sajátosságait írják le, és az egyedek halmazaiként értelmezett unáris predikátumnak tekinthetık, míg a szerepek (roles) egyedek közötti bináris relációk ( tulajdonságok, attribútumok). Egy szerep felfogható olyan függvényként, amelynek elsı argumentuma a fogalom (mint független változó), a második a tulajdonság (mint függı változó). (Az olyan leíró logikákban, ahol a szerepek aritása nincs kettıre korlátozva, ez a függvényanalógia nem használható.) Minden leíró logika tartalmaz olyan nyelvi szerkezeteket (metszet, unió, szerep-kvantifikáció stb.), amelyek segítségével új fogalmakat és szerepeket képezhetünk. A leíró logikák jellegzetessége az, hogy az osztályok (fogalmak) intenzionálisan 8 definiálhatók az objektumok tulajdonságait az adott fogalomhoz tartozó módon specifikálva. E logikák összetett leírások képzését is megengedik beleértve a szerepek bináris relációira vonatkozó megszorításokat. A CLASSIC nyelv legegyszerőbb eleme a primitív fogalom; ez egyszerő, bár nem szükségképpen atomi. Minden primitív fogalomnak van legalább egy (nála általánosabb) szülıje kivéve a legfelsı, legáltalánosabb fogalmat, a THING-et (melynek üres a szülıje). Példa a kocsi definíciójára: (PRIMITIVE THING car) Ez azt mondja, hogy van valami (itt) nem specifikált különbség a kocsi és a THING között. A primitívek rendelkezhetnek nem-triviális szülıkkel is. Így a sportautók definiálhatók mind az autók, mind a drága dolgok részfogalmaként: (PRIMITIVE (AND CAR EXPENSIVE-THING) sportcar). A primitívek szükséges (necessary) feltételeket specifikálnak: ha Corvette egy sportkocsi, akkor kocsi is és drága dolog is (nincs elégséges feltétel specifikálva a primitív fogalmakra!). A CLASSIC a hagyományos szemantikus adatmodellek szokásos IS-A hierarchiáitól lényegesen eltér: itt konstruktorokkal lehet az objektumok szerkezetét megadni, amelyek következtetés útján determinált osztálybatartozás-relációt jelentenek. Ilyen konstruktorok az értékmegszorítások (value restrictions), a számosság vagy kardinalitás megkötése (cardinality bound) és az egymásra hivatkozás korlátozása (co-reference constraints) Intenzionális jellegőek az olyan meghatározások, amelyek egy adott fogalom jellemzı tulajdonságaira épülnek anélkül, hogy az ezekkel a tulajdonságokkal rendelkezı egyedekre hivatkoznának. Extenzionális jellegőek azok a meghatározások, amelyek a fogalomhoz tartozó egyedek felsorolásán alapulnak. 12 Sántáné-Tóth E.: Ontológia oktatási segédlet

13 A CLASSIC nyelvben egy fogalom jelentése annak szerkezetével van meghatározva; emiatt a fogalmak között bizonyos relációk a fogalmak definíciója alapján állnak fenn. Így lehetséges, hogy számos eltérı fogalom-kifejezés ugyanazt az osztályt jelöli, így pl.: (AND (ALL thing-driven CAR) (ALL thing-driven EXPENSIVE-THING)) ugyanazt jelöli, mint (ALL thing-diven (AND CAR EXPENSIVE-THING)). Vizsgálják a nyelv kiterjesztéseinek kifejezıerejét, valamint a fogalmak és egyedek közötti is-a reláció számítási bonyolultságát. A leíró logikák kifejezı ereje csekély (más logikákkal, konkrétan az elsırendő logikával összehasonlítva), ezért azonban kárpótol a következtetési feladatok eldönthetısége, illetve sok esetben a kezelhetısége. (Vagyis létezik a probléma eldöntésére olyan algoritmus, amely bizonyosan terminál, illetve ez a kérdés polinimiális idıben eldönthetı.) A nyelv primitívjeibıl álló mag hatékony implementálását adja a FaCT rendszer OIL (Ontology Inference Layer) ([Fensel & Horrocks 2000]); Az OIL három alappillére három, különbözı közösség által létrehozott nyelv/szemléletmód: 1. formális szemantika és hatékony következtetés biztosítása mint pl. a Leíró Logika (DL). 2. gazdag modellezı primitívek mint pl. a keretalapú (frame-based) rendszerek, 3. szabványos javaslat szintaktikus információ-csere jelölésre XML- és RDF-alapú szintaxis. Az OIL sokban hasonlít az OKBC 10 (Open Knowledge Base Connectivity) nyelvre. Ez a keretalapú rendszerek létezı, szabványos ontológiacserére alkalmas nyelve (amely igazából egy alkalmazói programfelület, API). Az OKBC ismeretmodellje támogatja a legáltalánosabban használatos keretalapú reprezentációs rendszereket, objektumalapú adatbázisokat és relációs adatbázisokat. Miért nem Ontolingua? Az Ontolingua nyelvvel az a baj, hogy bár kifejezıereje nagy, de nem ad hozzá ellenırzı eszközt. Nem meglepı, hogy nincs hozzá következtetı támogatás. Az OIL az ellenkezı oldalról indul, egy nagyon egyszerő és korlátozott nyelvi magból. Két szabványkialakítási stratégia ismeretes (mindkettı vezethet sikerre): 1. A modellezı primitíveknek egy kis halmazát kell definiálni, melyre van közös megegyezés az adott közösségen belül, és amelyhez megfelelı szemantika tartozik. 2. A modellezı primitívek meghatározásánál figyelembe vesszük a közösség összes igényét (bizonyos szempontból) kielégítı nagy halmazokat, majd e halmazokat összeragasztjuk. Az elsı stratégia vezérelte a HTML (HTML 5. verzió, XHTML és XML) kidolgozását és ez vitte sikerre is. A másodikra példa az UML stratégiája: induláskor az adott közösség által igényelt összes modellezı primitíveket bevették. Ez redundanciához vezetett, és gyakran hiányzott a precíz szemantika. Ennek ellenére az UML-t elfogadta a szoftveripar, tehát ez a stratégia is hozhat sikert. Az OIL az elsı stratégiát követi, mivel különbözı tárgyterületi elméleteknek kíván számítógéppel kezelhetı szemantikát adni következtetı támogatással együtt (Cél: a. szemantikus Web). Az OIL nyelvrıl röviden Egy OIL ontológia több komponensbıl álló struktúra sok közülük maga is struktúra, egyesek opcionálisak, míg vannak ismétlıdı komponensek. Az OIL ontológia leírásoknak három szintje van: 1. tárgyterületi szint: az ontológia konkrét példányainak leírását tartalmazza. Ezen alkalmazás-specifikus információk cseréjével az OIL jelenlegi változata nem foglalkozik. 9 horrocks/softeatr.html A FaCT (Fast Classification of Terminology) egy leíró logikai osztályozó, amelyet a modális és egyéb logikáknál konzisztencia-ellenırzésre használnak. Ez egy Java-alapú projekt, az EER séma-integráló eszköz része ([Calvanese et al., 1999]). A FaCT jól volt alkalmazható pl. a GALEN projektben kidolgozott nagy orvosi terminológiai ontológiánál ([Rector et al., 1993]). Itt az összes (pontosan 2.740) osztály konzisztenciaellenırzését elvégezte, és a teljes osztályhierarchiát meghatározta 60 mp alatt (450 Mhz-es Pentium III. gépen) okbc Sántáné-Tóth E.: Ontológia oktatási segédlet 13

1. Történeti vonatkozások - Tudásalapú eszközök piaca. 1. Történeti vonatkozások - MI kutatási területek ter. (folyt) Tudásalapú eszközök piaca

1. Történeti vonatkozások - Tudásalapú eszközök piaca. 1. Történeti vonatkozások - MI kutatási területek ter. (folyt) Tudásalapú eszközök piaca MI kutatási területek ter. Tematika ELTE TTK (visszaidézés) ÁSZT, 2002/2003 tanév 1. Történeti vonatkozások mesterséges élet 2. Elméleti alapok (tudásrepr., bizonytalanságkez.) 3. Ismeretalapú szakértő

Részletesebben

Szemantikus Web Semantic Web A szemantikus web alkalmas megközelítés, illetve megfelel nyelvekkel, eszközökkel támogatja az intelligens információs

Szemantikus Web Semantic Web A szemantikus web alkalmas megközelítés, illetve megfelel nyelvekkel, eszközökkel támogatja az intelligens információs Szemantikus Web Semantic Web A szemantikus web alkalmas megközelítés, illetve megfelel nyelvekkel, eszközökkel támogatja az intelligens információs rendszerek fejlesztését az elosztott információs környezetben.

Részletesebben

Szemantikus Web Semantic Web A szemantikus web alkalmas megközelítés, illetve megfelel nyelvekkel, eszközökkel támogatja az intelligens információs

Szemantikus Web Semantic Web A szemantikus web alkalmas megközelítés, illetve megfelel nyelvekkel, eszközökkel támogatja az intelligens információs Szemantikus Web Semantic Web A szemantikus web alkalmas megközelítés, illetve megfelel nyelvekkel, eszközökkel támogatja az intelligens információs rendszerek fejlesztését az elosztott információs környezetben.

Részletesebben

matematikus-informatikus szemével

matematikus-informatikus szemével Ontológiák egy matematikus-informatikus szemével Szeredi Péter Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Számítástudományi és Információelméleti Tanszék ➀ Mi az ontológia, mire jó, hogyan csináljuk?

Részletesebben

Szemantikus világháló a BME-n

Szemantikus világháló a BME-n Szemantikus világháló a BME-n Lukácsy Gergely Szeredi Péter Budapesti Mûszaki és Gazdaságtudományi Egyetem ßÐÙ Ý Þ Ö Ð º Ñ º Ù Számítástudományi és Információelméleti Tanszék ➀ Szemantikus technológiák

Részletesebben

Fülöp Csaba, Kovács László, Micsik András

Fülöp Csaba, Kovács László, Micsik András Rendszerek Osztály Metaadatsémák nyilvántartása szemantikus web alapon Fülöp Csaba, Kovács László, Micsik András MTA SZTAKI Bemutatás A CORES az európai közösség projektje a Szemantikus Web témakörben

Részletesebben

A szemantikus világháló oktatása

A szemantikus világháló oktatása A szemantikus világháló oktatása Szeredi Péter Lukácsy Gergely Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Számítástudományi és Információelméleti Tanszék ➀ A szemantikus világháló... c. tárgy ➁ A tananyag

Részletesebben

Név: Neptun kód: április

Név: Neptun kód: április Név: Neptun kód:.. 2019. április 2. 8.15-9.15 Integrációs és ellenőrzési technikák zárthelyi Rendelkezésre álló idő: 60 perc ZH maximális pontszám: 40 + 8 IMSC pont Megfelelt szint: 16 pont Teszt kérdések

Részletesebben

VII. Keretalapú ismeretábrázolás

VII. Keretalapú ismeretábrázolás Collins és Quillian kísérlete VII. Keretalapú ismeretábrázolás Tud-e a kanári énekelni? 1.3 mp Képes-e a kanári? 1.4 mp Van-e a kanárinak bőre? 1.5 mp A kanári egy kanári? 1.0 mp A kanári egy madár? 1.2

Részletesebben

Ontológiák, 1. Kooperáció és intelligencia, BME-MIT

Ontológiák, 1. Kooperáció és intelligencia, BME-MIT Ontológiák, 1. Elmélet Mechanizmusfeltáró elmélet prediktív (jósló) modell Tartalomelmélet deskriptív (leíró) modell - ontológia objektumok, objektumok tulajdonságai objektumok közötti relációk Arisztotelész

Részletesebben

Ismeretalapú modellezés XI. Leíró logikák

Ismeretalapú modellezés XI. Leíró logikák XI. Leíró logikák 1 eddig volt nyílt internetes rendszerekben miért van szükség ismeretalapú re ontológia készítés kérdései ontológiák jellemzői milyen ontológiák vannak most jön mai internetes ontológiák

Részletesebben

Modellinformációk szabványos cseréje. Papp Ágnes, Debreceni Egyetem EFK

Modellinformációk szabványos cseréje. Papp Ágnes, Debreceni Egyetem EFK Modellinformációk szabványos cseréje Papp Ágnes, agi@delfin.unideb.hu Debreceni Egyetem EFK Tartalom MOF, UML, XMI Az UML és az XML séma MDA - Model Driven Architecture Networkshop 2004 2 Az OMG metamodell

Részletesebben

Fogalmi modellezés. Ontológiák Alkalmazott modellező módszertan (UML)

Fogalmi modellezés. Ontológiák Alkalmazott modellező módszertan (UML) Fogalmi modellezés Ontológiák Alkalmazott modellező módszertan (UML) Fogalom képzés / kialakítás Cél: Példák: A fogalom képzés segít minket abban, hogy figyelmen kívül hagyjuk azt, ami lényegtelen idealizált

Részletesebben

A tartalomelemzés szőkebb értelemben olyan szisztematikus kvalitatív eljárás, amely segítségével bármely szöveget értelmezni tudunk, és

A tartalomelemzés szőkebb értelemben olyan szisztematikus kvalitatív eljárás, amely segítségével bármely szöveget értelmezni tudunk, és Tartalomelemzés A tartalomelemzés szőkebb értelemben olyan szisztematikus kvalitatív eljárás, amely segítségével bármely szöveget értelmezni tudunk, és végeredményben a szöveg írójáról vonhatunk le következtetéseket.

Részletesebben

Emerald: Integrált jogi modellező keretrendszer

Emerald: Integrált jogi modellező keretrendszer Emerald: Integrált jogi modellező keretrendszer Förhécz András Szőke Ákos Kőrösi Gábor Strausz György Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Multilogic Kft, Budapest Networkshop 2011 2011. április

Részletesebben

Adatbázisok MSc. 12. téma. Ontológia és SPARQL

Adatbázisok MSc. 12. téma. Ontológia és SPARQL Adatbázisok MSc 12. téma Ontológia és SPARQL Igény az automatikus tudáskezelése Az adat és tudáskezelés szintjei adatok összesítő adatok domain leírása következtetések tudás kontexus ismerete RDBMS OLAP

Részletesebben

Adatbázis rendszerek. dr. Siki Zoltán

Adatbázis rendszerek. dr. Siki Zoltán Adatbázis rendszerek I. dr. Siki Zoltán Adatbázis fogalma adatok valamely célszerűen rendezett, szisztéma szerinti tárolása Az informatika elterjedése előtt is számos adatbázis létezett pl. Vállalati személyzeti

Részletesebben

Szoftver-technológia II. Szoftver újrafelhasználás. (Software reuse) Irodalom

Szoftver-technológia II. Szoftver újrafelhasználás. (Software reuse) Irodalom Szoftver újrafelhasználás (Software reuse) Irodalom Ian Sommerville: Software Engineering, 7th e. chapter 18. Roger S. Pressman: Software Engineering, 5th e. chapter 27. 2 Szoftver újrafelhasználás Szoftver

Részletesebben

Szoftver újrafelhasználás

Szoftver újrafelhasználás Szoftver újrafelhasználás Szoftver újrafelhasználás Szoftver fejlesztésekor korábbi fejlesztésekkor létrehozott kód felhasználása architektúra felhasználása tudás felhasználása Nem azonos a portolással

Részletesebben

Adatstruktúrák, algoritmusok, objektumok

Adatstruktúrák, algoritmusok, objektumok Adatstruktúrák, algoritmusok, objektumok 2. Az objektumorientált programozási paradigma 1 A szoftverkrízis Kihívások a szoftverfejlesztés módszereivel szemben 1. A szoftveres megoldások szerepe folyamatosan

Részletesebben

Tudásalapú információ-kereső rendszerek elemzése és kifejlesztése

Tudásalapú információ-kereső rendszerek elemzése és kifejlesztése Tudásalapú információ-kereső rendszerek elemzése és kifejlesztése 1 Tudásalapú információ-kereső rendszerek elemzése és kifejlesztése Természetes nyelv feldolgozás 2 Tudásalapú információ-kereső rendszerek

Részletesebben

Internet of Things 2

Internet of Things 2 Az Internet jövıje Internet of Things Dr. Bakonyi Péter c. Fıiskolai tanár 2009.09.29. Internet of Things 2 2009.09.29. Internet of Things 3 2009.09.29. Internet of Things 4 2009.09.29. Internet of Things

Részletesebben

S0-02 Típusmodellek (Programozás elmélet)

S0-02 Típusmodellek (Programozás elmélet) S0-02 Típusmodellek (Programozás elmélet) Tartalom 1. Absztrakt adattípus 2. Adattípus specifikációja 3. Adattípus osztály 4. Paraméterátadás 5. Reprezentációs függvény 6. Öröklődés és polimorfizmus 7.

Részletesebben

Bánki Zsolt István Csáki Zoltán Petőfi Irodalmi Múzeum Könyvtár és Informatika. Networkshop 2014 Pécs

Bánki Zsolt István Csáki Zoltán Petőfi Irodalmi Múzeum Könyvtár és Informatika. Networkshop 2014 Pécs Bánki Zsolt István Csáki Zoltán Petőfi Irodalmi Múzeum Könyvtár és Informatika Networkshop 2014 Pécs A szemantikus web építőelemeinek számító terminológiákat (Linked Open Data ajánlásoknak) megfelelő formátumban

Részletesebben

Ontológia nyelvek (Szemantikus Világhálótól...)

Ontológia nyelvek (Szemantikus Világhálótól...) Ontológia nyelvek (Szemantikus Világhálótól...) XML XML, DTD RDF Tudásreprezentáció Univerzális kifejező erő Szintaktikai interoperabilitás Szemantikai interoperabilitás RDFS DAML+OIL OWL OWL-Lite OWL-DL

Részletesebben

UML (Unified Modelling Language)

UML (Unified Modelling Language) UML (Unified Modelling Language) UML (+ Object Constraint Language) Az objektum- modellezés egy szabványa (OMG) UML A 80-as, 90-es években egyre inkább terjedő objektum-orientált analízis és tervezés (OOA&D)

Részletesebben

Predikátumkalkulus. 1. Bevezet. 2. Predikátumkalkulus, formalizálás. Predikátumkalkulus alapfogalmai, formalizálás, tagadás, logikailag igaz formulák.

Predikátumkalkulus. 1. Bevezet. 2. Predikátumkalkulus, formalizálás. Predikátumkalkulus alapfogalmai, formalizálás, tagadás, logikailag igaz formulák. Predikátumkalkulus Predikátumkalkulus alapfogalmai, formalizálás, tagadás, logikailag igaz formulák. 1. Bevezet Nézzük meg a következ két kijelentést: Minden almához tartozik egy fa, amir l leesett. Bármely

Részletesebben

OOP. Alapelvek Elek Tibor

OOP. Alapelvek Elek Tibor OOP Alapelvek Elek Tibor OOP szemlélet Az OOP szemlélete szerint: a valóságot objektumok halmazaként tekintjük. Ezen objektumok egymással kapcsolatban vannak és együttműködnek. Program készítés: Absztrakciós

Részletesebben

Logika es sz am ıt aselm elet I. r esz Logika Negyedik el oad as 1/26

Logika es sz am ıt aselm elet I. r esz Logika Negyedik el oad as 1/26 1/26 Logika és számításelmélet I. rész Logika Negyedik előadás Tartalom 2/26 Az elsőrendű logika szemantikája Formulák és formulahalmazok szemantikus tulajdonságai Elsőrendű logikai nyelv interpretációja

Részletesebben

Önálló labor feladatkiírásaim tavasz

Önálló labor feladatkiírásaim tavasz Önálló labor feladatkiírásaim 2016. tavasz (ezekhez kapcsolódó saját témával is megkereshetnek) Mészáros Tamás http://www.mit.bme.hu/~meszaros/ Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Méréstechnika

Részletesebben

Szoftverarchitektúrák 3. előadás (második fele) Fornai Viktor

Szoftverarchitektúrák 3. előadás (második fele) Fornai Viktor Szoftverarchitektúrák 3. előadás (második fele) Fornai Viktor A szotverarchitektúra fogalma A szoftverarchitektúra nagyon fiatal diszciplína. A fogalma még nem teljesen kiforrott. Néhány definíció: A szoftverarchitektúra

Részletesebben

Szakterületi modell A fogalmak megjelenítése. 9. fejezet Applying UML and Patterns Craig Larman

Szakterületi modell A fogalmak megjelenítése. 9. fejezet Applying UML and Patterns Craig Larman Szakterületi modell A fogalmak megjelenítése 9. fejezet Applying UML and Patterns Craig Larman 1 Néhány megjegyzés a diagramokhoz Ez a tárgy a rendszer elemzésről és modellezésről szól. Noha például egy

Részletesebben

ONTOLÓGIA és TUDÁSREPREZENTÁCIÓ

ONTOLÓGIA és TUDÁSREPREZENTÁCIÓ ONTOLÓGIA és TUDÁSREPREZENTÁCIÓ Szıts Miklós Alkalmazott Logikai Laboratórium szots@all.hu ONTOLÓGIA mi az? a formal specification of a shared conceptualization a logical theory which gives an explicit,

Részletesebben

Mesterséges Intelligencia MI

Mesterséges Intelligencia MI Mesterséges Intelligencia MI Tudásbázis építése Dobrowiecki Tadeusz Eredics Péter, és mások BME I.E. 437, 463-28-99 dobrowiecki@mit.bme.hu, http://www.mit.bme.hu/general/staff/tade A tudásbázis építése

Részletesebben

Hardver leíró nyelvek (HDL)

Hardver leíró nyelvek (HDL) Hardver leíró nyelvek (HDL) Benesóczky Zoltán 2004 A jegyzetet a szerzıi jog védi. Azt a BME hallgatói használhatják, nyomtathatják tanulás céljából. Minden egyéb felhasználáshoz a szerzı belegyezése szükséges.

Részletesebben

Kompetenciák fejlesztése a pedagógusképzésben. IKT kompetenciák. Farkas András f_andras@bdf.hu

Kompetenciák fejlesztése a pedagógusképzésben. IKT kompetenciák. Farkas András f_andras@bdf.hu Kompetenciák fejlesztése a pedagógusképzésben IKT kompetenciák Farkas András f_andras@bdf.hu A tanítás holisztikus folyamat, összekapcsolja a nézeteket, a tantárgyakat egymással és a tanulók személyes

Részletesebben

TSIMMIS egy lekérdezés centrikus megközelítés. TSIMMIS célok, technikák, megoldások TSIMMIS korlátai További lehetségek

TSIMMIS egy lekérdezés centrikus megközelítés. TSIMMIS célok, technikák, megoldások TSIMMIS korlátai További lehetségek TSIMMIS egy lekérdezés centrikus megközelítés TSIMMIS célok, technikák, megoldások TSIMMIS korlátai További lehetségek 1 Információk heterogén információs forrásokban érhetk el WWW Társalgás Jegyzet papírok

Részletesebben

Elsőrendű logika. Mesterséges intelligencia március 28.

Elsőrendű logika. Mesterséges intelligencia március 28. Elsőrendű logika Mesterséges intelligencia 2014. március 28. Bevezetés Ítéletkalkulus: deklaratív nyelv (mondatok és lehetséges világok közti igazságrelációk) Részinformációkat is kezel (diszjunkció, negáció)

Részletesebben

Logika es sz am ıt aselm elet I. r esz Logika 1/36

Logika es sz am ıt aselm elet I. r esz Logika 1/36 1/36 Logika és számításelmélet I. rész Logika 2/36 Elérhetőségek Tejfel Máté Déli épület, 2.606 matej@inf.elte.hu http://matej.web.elte.hu Tankönyv 3/36 Tartalom 4/36 Bevezető fogalmak Ítéletlogika Ítéletlogika

Részletesebben

Összeállította Horváth László egyetemi tanár

Összeállította Horváth László egyetemi tanár Óbudai Egyetem Neumann János Informatikai Kar Intelligens Mérnöki Rendszerek Intézet Intelligens Mérnöki Rendszerek Szakirány a Mérnök informatikus alapszakon Összeállította Horváth László Budapest, 2011

Részletesebben

Szemantikus Technológia

Szemantikus Technológia Szemantikus Technológia Kornai András BME MOKK és MetaCarta Inc., Cambridge, MA HLT-PLATFORM 2008. december 2. Az előadás terve Mitől szemantikus egy technológia? A szemantikus web Eleve mi az a szemantika?

Részletesebben

S01-8 Komponens alapú szoftverfejlesztés 2

S01-8 Komponens alapú szoftverfejlesztés 2 S01-8 Komponens alapú szoftverfejlesztés 2 Tartalom 1. Komponens megvalósítása: kölcsönhatás modell, viselkedési vagy algoritmikus modell és strukturális modell. 2. Komponens megtestesítés: finomítás és

Részletesebben

ADATBÁZIS-KEZELÉS. Relációs modell

ADATBÁZIS-KEZELÉS. Relációs modell ADATBÁZIS-KEZELÉS Relációs modell Relációséma neve attribútumok ORSZÁGOK Azon Ország Terület Lakosság Főváros Földrész 131 Magyarország 93036 10041000 Budapest Európa 3 Algéria 2381740 33769669 Algír Afrika

Részletesebben

Az egyed-kapcsolat modell (E/K)

Az egyed-kapcsolat modell (E/K) Az egyed-kapcsolat modell (E/K) Tankönyv: Ullman-Widom: Adatbázisrendszerek Alapvetés Második, átdolgozott kiadás, Panem, 2009 4.1. Az egyed-kapcsolat (E/K) modell 4.2. Tervezési alapelvek 4.3. Megszorítások

Részletesebben

Ungváry Rudolf: Tezauruszok mint kisvilágok. Kapcsoltság a fogalmak között

Ungváry Rudolf: Tezauruszok mint kisvilágok. Kapcsoltság a fogalmak között Ungváry Rudolf: Tezauruszok mint kisvilágok. Kapcsoltság a fogalmak között A tezaurusz (IKNY-i szótár) fogalmak hálózataként is vizsgálható - nem véletlenszerű, hanem skálafüggetlen hálózatok (Barabási)

Részletesebben

Alkalmazott Informatikai Intézeti Tanszék MŰSZAKI INFORMATIKA Dr.Dudás László 0. A Wolfram Alpha tudásgép. https://www.wolframalpha.

Alkalmazott Informatikai Intézeti Tanszék MŰSZAKI INFORMATIKA Dr.Dudás László 0. A Wolfram Alpha tudásgép. https://www.wolframalpha. Alkalmazott Informatikai Intézeti Tanszék MŰSZAKI INFORMATIKA Dr.Dudás László 0. A Wolfram Alpha tudásgép https://www.wolframalpha.com/ Alkalmazott Informatikai Intézeti Tanszék MŰSZAKI INFORMATIKA Dr.Dudás

Részletesebben

Tisztán kivehetı tendencia: kommunikációs hálózatok egyre bonyolultabbakká válnak Hálózat bonyolultsága

Tisztán kivehetı tendencia: kommunikációs hálózatok egyre bonyolultabbakká válnak Hálózat bonyolultsága @ Budapest University of Technology and Economics Nagy hálózatok evolúciója Gulyás András, Heszberger Zalán High Speed Networks Laboratory Internet trendek Tisztán kivehetı tendencia: kommunikációs hálózatok

Részletesebben

XML alapú adatbázis-kezelés. (Katona Endre diái alapján)

XML alapú adatbázis-kezelés. (Katona Endre diái alapján) XML alapú adatbázis-kezelés Adatstruktúrák: Digitális kép, hang: teljesen strukturálatlan A web (linkek): részben strukturált Relációs: teljesen strukturált Motiváció: (Katona Endre diái alapján) Ismeretlen

Részletesebben

2009.04.29. 2009. április 24. INFO Savaria 2009 2. 2009. április 24. INFO Savaria 2009 4. 2009. április 24. INFO Savaria 2009 3

2009.04.29. 2009. április 24. INFO Savaria 2009 2. 2009. április 24. INFO Savaria 2009 4. 2009. április 24. INFO Savaria 2009 3 Négy adatbázis-kezelı rendszer összehasonlítása webes környezetben Sterbinszky Nóra snorav@gmail.com Áttekintés Növekvı igény hatékony adatbázis- kezelıkre a világhálón Hogyan mérhetı ezek teljesítménye

Részletesebben

CAD Rendszerek I. Sajátosság alapú tervezés - Szinkron modellezés

CAD Rendszerek I. Sajátosság alapú tervezés - Szinkron modellezés CAD Rendszerek I. Sajátosság alapú tervezés - Szinkron modellezés Farkas Zsolt Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem, Gép- és Terméktervezés Tanszék 1/ 14 Tartalom -Sajátosság alapú tervezés:

Részletesebben

Alkalmazásokban. Dezsényi Csaba Ovitas Magyarország kft.

Alkalmazásokban. Dezsényi Csaba Ovitas Magyarország kft. Tudásmodellezés Kereskedelmi Alkalmazásokban Dezsényi Csaba Ovitas Magyarország kft. Tudásmenedzsment Adat -> Információ -> Tudás Intézményi tudásvagyon hatékony kezelése az üzleti célok megvalósításának

Részletesebben

Ontológiák, 2. Leíró logikák. Kooperáció és intelligencia, DT-MT, BME-MIT

Ontológiák, 2. Leíró logikák. Kooperáció és intelligencia, DT-MT, BME-MIT Ontológiák, 2. Leíró logikák Célkitűzés egy jó logikai apparátus kategóriák, nem az a lényeges, hogy objektumokból állnak, amiket változókkal kellene követni (kvantor nem kell) lényeges a hierarchia, öröklődés,

Részletesebben

Alapszintű formalizmusok

Alapszintű formalizmusok Alapszintű formalizmusok dr. Majzik István BME Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék 1 Mit szeretnénk elérni? Informális tervek Informális követelmények Formális modell Formalizált követelmények

Részletesebben

7. rész: A specifikációtól az implementációig az EJB rétegben

7. rész: A specifikációtól az implementációig az EJB rétegben 7. rész: A specifikációtól az implementációig az EJB rétegben Bakay Árpád NETvisor kft (30) 385 1711 arpad.bakay@netvisor.hu A tananyag készült az ELTE-IKKK projekt támogatásával Tartalom Tervezés lépései

Részletesebben

FİBB PONTOK PIACKUTATÁS (MARKETINGKUTATÁS) Kutatási terv október 20.

FİBB PONTOK PIACKUTATÁS (MARKETINGKUTATÁS) Kutatási terv október 20. FİBB PONTOK PIACKUTATÁS (MARKETINGKUTATÁS) 2010. október 20. A kutatási terv fogalmának, a különbözı kutatási módszerek osztályozása, a feltáró és a következtetı kutatási módszerek közötti különbségtétel

Részletesebben

Pozícióinformáció. Sikeres helyfüggő szolgáltatások mobilra

Pozícióinformáció. Sikeres helyfüggő szolgáltatások mobilra Distributed Systems A hely nem elég MTA SZTAKI Elosztott Rendszerek Osztály - Mátételki Péter matetelki@sztaki.hu Mihez nem elég a hely? Sikeres helyfüggő szolgáltatások mobilra Navigáció (hely + térkép

Részletesebben

Adatbáziskezelés alapjai. jegyzet

Adatbáziskezelés alapjai. jegyzet Juhász Adrienn Adatbáziskezelés alapja 1 Adatbáziskezelés alapjai jegyzet Készítette: Juhász Adrienn Juhász Adrienn Adatbáziskezelés alapja 2 Fogalmak: Adatbázis: logikailag összefüggı információ vagy

Részletesebben

Adatbázisok-1 előadás Előadó: dr. Hajas Csilla

Adatbázisok-1 előadás Előadó: dr. Hajas Csilla Adatbázisok-1 előadás Előadó: dr. Hajas Csilla Áttekintés az I.zh-ig Áttekintés az 1ZH-ig // Adatbázisok-1 elıadás // Ullman (Stanford) tananyaga alapján // Hajas Csilla (ELTE IK) 1 Hol tartunk? Mit tanultunk

Részletesebben

SZTE Eötvös Loránd Kollégium. 2. Móra György: Információkinyerés természetes nyelvű szövegekből

SZTE Eötvös Loránd Kollégium. 2. Móra György: Információkinyerés természetes nyelvű szövegekből 2010/2011 tavaszi félév SZTE Eötvös Loránd Kollégium 1. Dombi József: Fuzzy elmélet és alkalmazásai 2011. március 3. 19:00 2. Móra György: Információkinyerés természetes nyelvű szövegekből 2011. március

Részletesebben

MÉRNÖK-SZÓTÁR. számítógépes program rendszer. magyar-angol-német-orosz és más nyelvek. Mérnökök által összeállított szakmai szótárak, szakembereknek!

MÉRNÖK-SZÓTÁR. számítógépes program rendszer. magyar-angol-német-orosz és más nyelvek. Mérnökök által összeállított szakmai szótárak, szakembereknek! MÉRNÖK-SZÓTÁR számítógépes program rendszer - Többnyelvő szakszótárak - Építıipari szakszótár - Gépipari szakszótár - Vasúti szakszótár - Nyelvi választék: magyar-angol-német-orosz és más nyelvek - Általános

Részletesebben

Új típusú döntési fa építés és annak alkalmazása többtényezős döntés területén

Új típusú döntési fa építés és annak alkalmazása többtényezős döntés területén Új típusú döntési fa építés és annak alkalmazása többtényezős döntés területén Dombi József Szegedi Tudományegyetem Bevezetés - ID3 (Iterative Dichotomiser 3) Az ID algoritmusok egy elemhalmaz felhasználásával

Részletesebben

Nyilvántartási Rendszer

Nyilvántartási Rendszer Nyilvántartási Rendszer Veszprém Megyei Levéltár 2011.04.14. Készítette: Juszt Miklós Honnan indultunk? Rövid történeti áttekintés 2003 2007 2008-2011 Access alapú raktári topográfia Adatbázis optimalizálás,

Részletesebben

Balázs Ildikó* ELEKTRONIKUS KOMMUNIKÁCIÓ JÖVİNK KULCSAI

Balázs Ildikó* ELEKTRONIKUS KOMMUNIKÁCIÓ JÖVİNK KULCSAI Balázs Ildikó* ELEKTRONIKUS KOMMUNIKÁCIÓ JÖVİNK KULCSAI AZ INFORMATIKA TÉRNYERÉSE A HÉTKÖZNAPI ÉLETBEN, AZ ÜZLETI FOLYAMATOKBAN A számítástechnika, a digitális számítógépek története minden más korábbi

Részletesebben

Óbudai Egyetem Neumann János Informatikai Kar. Intelligens Mérnöki Rendszerek Intézet

Óbudai Egyetem Neumann János Informatikai Kar. Intelligens Mérnöki Rendszerek Intézet Óbudai Egyetem Neumann János Informatikai Kar Intelligens Mérnöki Rendszerek Intézet 1034 Budapest, Bécsi út 96/B Tel., Fax:1/666-5544,1/666-5545 http://nik.uni-obuda.hu/imri Az 2004-ben alakult IMRI (BMF)

Részletesebben

6. A szervezet. Az egyik legfontosabb vezetıi feladat. A szervezetek kialakítása, irányítása, mőködésük ellenırzése, hatékonyságuk növelése,

6. A szervezet. Az egyik legfontosabb vezetıi feladat. A szervezetek kialakítása, irányítása, mőködésük ellenırzése, hatékonyságuk növelése, 6. A szervezet Az egyik legfontosabb vezetıi feladat A szervezetek kialakítása, irányítása, mőködésük ellenırzése, hatékonyságuk növelése, 1 Formális és informális szervezetek A formális szervezet formákban

Részletesebben

Funkcionális és logikai programozás. { Márton Gyöngyvér, 2012} { Sapientia, Erdélyi Magyar Tudományegyetem }

Funkcionális és logikai programozás. { Márton Gyöngyvér, 2012} { Sapientia, Erdélyi Magyar Tudományegyetem } Funkcionális és logikai programozás { Márton Gyöngyvér, 2012} { Sapientia, Erdélyi Magyar Tudományegyetem } http://www.ms.sapientia.ro/~mgyongyi ` 1 Jelenlét: Követelmények, osztályozás Az első 4 előadáson

Részletesebben

Dokumentumformátumok Jelölő nyelvek XML XML. Sass Bálint sass@digitus.itk.ppke.hu. Bevezetés a nyelvtechnológiába 2. gyakorlat 2007. szeptember 20.

Dokumentumformátumok Jelölő nyelvek XML XML. Sass Bálint sass@digitus.itk.ppke.hu. Bevezetés a nyelvtechnológiába 2. gyakorlat 2007. szeptember 20. XML Sass Bálint sass@digitus.itk.ppke.hu Bevezetés a nyelvtechnológiába 2. gyakorlat 2007. szeptember 20. 1 DOKUMENTUMFORMÁTUMOK 2 JELÖLŐ NYELVEK 3 XML 1 DOKUMENTUMFORMÁTUMOK 2 JELÖLŐ NYELVEK 3 XML DOKUMENTUMFORMÁTUMOK

Részletesebben

ADATBÁZIS-KEZELÉS - BEVEZETŐ - Tarcsi Ádám, ade@inf.elte.hu

ADATBÁZIS-KEZELÉS - BEVEZETŐ - Tarcsi Ádám, ade@inf.elte.hu ADATBÁZIS-KEZELÉS - BEVEZETŐ - Tarcsi Ádám, ade@inf.elte.hu Számonkérés 2 Papíros (90 perces) zh az utolsó gyakorlaton. Segédanyag nem használható Tematika 1. félév 3 Óra Dátum Gyakorlat 1. 2010.09.28.

Részletesebben

Adatbázis-kezelő rendszerek. dr. Siki Zoltán

Adatbázis-kezelő rendszerek. dr. Siki Zoltán Adatbázis-kezelő rendszerek I. dr. Siki Zoltán Adatbázis fogalma adatok valamely célszerűen rendezett, szisztéma szerinti tárolása Az informatika elterjedése előtt is számos adatbázis létezett pl. Vállalati

Részletesebben

Csima Judit október 24.

Csima Judit október 24. Adatbáziskezelés Funkcionális függőségek Csima Judit BME, VIK, Számítástudományi és Információelméleti Tanszék 2018. október 24. Csima Judit Adatbáziskezelés Funkcionális függőségek 1 / 1 Relációs sémák

Részletesebben

Formális szemantika. Kifejezések szemantikája. Horpácsi Dániel ELTE Informatikai Kar

Formális szemantika. Kifejezések szemantikája. Horpácsi Dániel ELTE Informatikai Kar Formális szemantika Kifejezések szemantikája Horpácsi Dániel ELTE Informatikai Kar 2016-2017-2 Az előadás témája Egyszerű kifejezések formális szemantikája Az első lépés a programozási nyelvek szemantikájának

Részletesebben

Nem teljesen nyilvánvaló például a következı, már ismert következtetés helyessége:

Nem teljesen nyilvánvaló például a következı, már ismert következtetés helyessége: Magyarázat: Félkövér: új, definiálandó, magyarázatra szoruló kifejezések Aláhúzás: definíció, magyarázat Dılt bető: fontos részletek kiemelése Indentált rész: opcionális mellékszál, kitérı II. fejezet

Részletesebben

Adatbázisok elmélete 12. előadás

Adatbázisok elmélete 12. előadás Adatbázisok elmélete 12. előadás Katona Gyula Y. Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Számítástudományi Tsz. I. B. 137/b kiskat@cs.bme.hu http://www.cs.bme.hu/ kiskat 2005 ADATBÁZISOK ELMÉLETE

Részletesebben

Ítéletkalkulus. 1. Bevezet. 2. Ítéletkalkulus

Ítéletkalkulus. 1. Bevezet. 2. Ítéletkalkulus Ítéletkalkulus Logikai alapfogalmak, m veletek, formalizálás, logikai ekvivalencia, teljes diszjunktív normálforma, tautológia. 1. Bevezet A matematikai logikában az állításoknak nem a tényleges jelentésével,

Részletesebben

Ontológiák építése. Ontology Engineering

Ontológiák építése. Ontology Engineering Ontológiák építése Ontology Engineering A Protege OWL eszköz modellezéshez javasolt módszertan és példák áttekintése a labor előtt (forrás: www.protege.stanford.edu) 08:12 Milyen bor illik vadhús hoz?

Részletesebben

Könyvtári kölcsönzések kezelése

Könyvtári kölcsönzések kezelése Könyvtári kölcsönzések kezelése Célkitőzés Feladatunk egy egyetemi könyvtár kölcsönzéseit nyilvántartó rendszert elkészítése, amely lehetıséget nyújt a könyvtár tagjainak, illetve könyveinek nyilvántartása.

Részletesebben

Interfészek. PPT 2007/2008 tavasz.

Interfészek. PPT 2007/2008 tavasz. Interfészek szenasi.sandor@nik.bmf.hu PPT 2007/2008 tavasz http://nik.bmf.hu/ppt 1 Témakörök Polimorfizmus áttekintése Interfészek Interfészek kiterjesztése 2 Már megismert fogalmak áttekintése Objektumorientált

Részletesebben

Szoftvertechnológia 2008/2009. tanév 2. félév 6. óra. Szoftvertechnológia

Szoftvertechnológia 2008/2009. tanév 2. félév 6. óra. Szoftvertechnológia Szoftvertechnológia Szabolcsi Judit 2008 (Ajánlott irodalom: : Ian Somerville: Szoftverrendszerek fejlesztése. Második, bıvített, átdolgozott kiadás, Panem Kiadó, Budapest 2007.) KÖVETELMÉNYEK VII. Szoftverkövetelmények

Részletesebben

Adatbázisok 1. Az egyed-kapcsolat modell (E/K)

Adatbázisok 1. Az egyed-kapcsolat modell (E/K) Adatbázisok 1 Az egyed-kapcsolat modell (E/K) Témakör: Az egyed-kapcsolat modell (E/K) Ullman-Widom: Adatbázisrendszerek Alapvetés Második, átdolgozott kiadás, Panem, 2009 4.1. Az egyed-kapcsolat (E/K)

Részletesebben

Logikák véges fákon. Iván Szabolcs Szegedi Tudományegyetem Számítástudomány Alapjai Tanszék

Logikák véges fákon. Iván Szabolcs Szegedi Tudományegyetem Számítástudomány Alapjai Tanszék Logikák véges fákon Iván Szabolcs Szegedi Tudományegyetem Számítástudomány Alapjai Tanszék Tartalom FO[

Részletesebben

Osztálytervezés és implementációs ajánlások

Osztálytervezés és implementációs ajánlások Osztálytervezés és implementációs ajánlások Miskolci Egyetem Általános Informatikai Tanszék Utolsó módosítás: 2006. 04. 24. Osztálytervezés és implementációs kérdések OTERV / 1 Osztály tervezés Egy nyelv

Részletesebben

modell, amiben csak bináris sok-egy kapcsolatok (link, memberowner,

modell, amiben csak bináris sok-egy kapcsolatok (link, memberowner, Informatika szigorlat 10-es tétel: Adatmodellezés Adatmodellezésnek azt az absztrakciós folyamatot nevezzük, amelyben a valós (mikró)világ tényeit, valamint a tények közötti kapcsolatokat tükröző adatokat,

Részletesebben

Osztálytervezés és implementációs ajánlások

Osztálytervezés és implementációs ajánlások Osztálytervezés és implementációs ajánlások Miskolci Egyetem Általános Informatikai Tanszék Utolsó módosítás: 2006. 04. 24. Osztálytervezés és implementációs kérdések OTERV / 1 Osztály tervezés Egy nyelv

Részletesebben

TUDOMÁNYOS MÓDSZERTAN ÉS ÉRVELÉSTECHNIKA

TUDOMÁNYOS MÓDSZERTAN ÉS ÉRVELÉSTECHNIKA TUDOMÁNYOS MÓDSZERTAN ÉS ÉRVELÉSTECHNIKA Készült a TÁMOP-4.1.2-08/2/A/KMR-2009-0041pályázati projekt keretében Tartalomfejlesztés az ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszékén az ELTE Közgazdaságtudományi

Részletesebben

Contents. 1 Bevezetés 11

Contents. 1 Bevezetés 11 2 Contents I Fogalmi háttér 9 1 Bevezetés 11 2 Mesterséges Intelligencia háttér 15 2.1 Intelligencia és intelligens viselkedés............ 15 2.2 Turing teszt......................... 16 2.3 Az emberi

Részletesebben

Az adatbázisrendszerek világa

Az adatbázisrendszerek világa Az adatbázisrendszerek világa Tankönyv: Ullman-Widom: Adatbázisrendszerek Alapvetés Második, átdolgozott kiadás, Panem, 2009 1.1. Az adatbázisrendszerek fejlődése 1.2. Az adatbázis-kezelő rendszerek áttekintése

Részletesebben

Predikátumkalkulus. Predikátumkalkulus alapfogalmai, formalizálás, tagadás, logikailag igaz formulák. Vizsgáljuk meg a következ két kijelentést.

Predikátumkalkulus. Predikátumkalkulus alapfogalmai, formalizálás, tagadás, logikailag igaz formulák. Vizsgáljuk meg a következ két kijelentést. Predikátumkalkulus Predikátumkalkulus alapfogalmai, formalizálás, tagadás, logikailag igaz formulák. 1. Bevezet Vizsgáljuk meg a következ két kijelentést. Minden almához tartozik egy fa, amir l leesett.

Részletesebben

Tudásalapú információ integráció

Tudásalapú információ integráció Tudásalapú információ integráció (A Szemantikus Web megközelítés és a másik irány) Tanszéki értekezlet, 2008. május 14. 1 Miért van szükségünk ilyesmire? WWW: (Alkalmazások) Keresés a weben (pl. összehasonlítás

Részletesebben

5. SOR. Üres: S Sorba: S E S Sorból: S S E Első: S E

5. SOR. Üres: S Sorba: S E S Sorból: S S E Első: S E 5. SOR A sor adatszerkezet is ismerős a mindennapokból, például a várakozási sornak számos előfordulásával van dolgunk, akár emberekről akár tárgyakról (pl. munkadarabokról) legyen szó. A sor adattípus

Részletesebben

4. Fuzzy relációk. Gépi intelligencia I. Fodor János NIMGI1MIEM BMF NIK IMRI

4. Fuzzy relációk. Gépi intelligencia I. Fodor János NIMGI1MIEM BMF NIK IMRI 4. Fuzzy relációk Gépi intelligencia I. Fodor János BMF NIK IMRI NIMGI1MIEM Tartalomjegyzék I 1 Klasszikus relációk Halmazok Descartes-szorzata Relációk 2 Fuzzy relációk Fuzzy relációk véges alaphalmazok

Részletesebben

OEP Online jogosultság és TAJ ellenırzés Felhasználói kézikönyv

OEP Online jogosultság és TAJ ellenırzés Felhasználói kézikönyv OEP Online jogosultság és TAJ ellenırzés Felhasználói kézikönyv v.1.5. Budapest, 2008. július 17. Tartalomjegyzék 1 BEVEZETÉS... 3 1.1 A DOKUMENTUM CÉLJA... 3 1.2 KAPCSOLÓDÓ DOKUMENTUMOK... 3 1.3 A DOKUMENTUM

Részletesebben

Magas szintű adatmodellek Egyed/kapcsolat modell I.

Magas szintű adatmodellek Egyed/kapcsolat modell I. Magas szintű adatmodellek Egyed/kapcsolat modell I. Ullman-Widom: Adatbázisrendszerek. Alapvetés. 4.fejezet Magas szintű adatmodellek (4.1-4.3.fej.) (köv.héten folyt.köv. 4.4-4.6.fej.) Az adatbázis modellezés

Részletesebben

11. modul: LINEÁRIS FÜGGVÉNYEK

11. modul: LINEÁRIS FÜGGVÉNYEK MATEMATIK A 9. évfolyam 11. modul: LINEÁRIS FÜGGVÉNYEK KÉSZÍTETTE: CSÁKVÁRI ÁGNES Matematika A 9. évfolyam. 11. modul: LINEÁRIS FÜGGVÉNYEK Tanári útmutató 2 A modul célja Időkeret Ajánlott korosztály Modulkapcsolódási

Részletesebben

A lineáris algebrában központi szerepet betöltı vektortér fogalmát értelmezzük most, s megvizsgáljuk e struktúra legfontosabb egyszerő tulajdonságait.

A lineáris algebrában központi szerepet betöltı vektortér fogalmát értelmezzük most, s megvizsgáljuk e struktúra legfontosabb egyszerő tulajdonságait. 2. VEKTORTÉR A lineáris algebrában központi szerepet betöltı vektortér fogalmát értelmezzük most, s megvizsgáljuk e struktúra legfontosabb egyszerő tulajdonságait. Legyen K egy test és V egy nem üres halmaz,

Részletesebben

A szemantikus elemzés helye. A szemantikus elemzés feladatai. A szemantikus elemzés feladatai. Deklarációk és láthatósági szabályok

A szemantikus elemzés helye. A szemantikus elemzés feladatai. A szemantikus elemzés feladatai. Deklarációk és láthatósági szabályok A szemantikus elemzés helye Forrásprogram Forrás-kezelő (source handler) Lexikális elemző (scanner) A szemantikus elemzés feladatai Fordítóprogramok előadás (A, C, T szakirány) Szintaktikus elemző (parser)

Részletesebben

Matematikai alapok és valószínőségszámítás. Középértékek és szóródási mutatók

Matematikai alapok és valószínőségszámítás. Középértékek és szóródási mutatók Matematikai alapok és valószínőségszámítás Középértékek és szóródási mutatók Középértékek A leíró statisztikák talán leggyakrabban használt csoportját a középértékek jelentik. Legkönnyebben mint az adathalmaz

Részletesebben

Modell alapú tesztelés mobil környezetben

Modell alapú tesztelés mobil környezetben Modell alapú tesztelés mobil környezetben Micskei Zoltán Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék A terület behatárolása Testing is an activity performed

Részletesebben

Programozási technológia

Programozási technológia Programozási technológia Dinamikus modell Tevékenységdiagram, Együttműködési diagram, Felhasználói esetek diagramja Dr. Szendrei Rudolf ELTE Informatikai Kar 2018. Tevékenység diagram A tevékenység (vagy

Részletesebben

Bevezetés. Dr. Iványi Péter

Bevezetés. Dr. Iványi Péter Bevezetés Dr. Iványi Péter Programozási készség Számos munka igényel valamilyen szintű programozási készséget Grafikus a képfeldolgozót, Zenész a szintetizátort, Programozó a számítógépet programozza.

Részletesebben

Szolgáltatásintegráció (VIMIM234) tárgy bevezető

Szolgáltatásintegráció (VIMIM234) tárgy bevezető Szolgáltatásintegráció Szolgáltatásintegráció (VIMIM234) tárgy bevezető Gönczy László gonczy@mit.bme.hu A tárgyról A tantárgy célja a hallgatók megismertetése a komplex informatikai rendszerek integrációs

Részletesebben