Bevezetés s a szemantikus technológi

Hasonló dokumentumok
A szemantikus világháló oktatása

Resource Description Framework (RDF)

Szemantikus világháló a BME-n

matematikus-informatikus szemével

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

Alkalmazásokban. Dezsényi Csaba Ovitas Magyarország kft.

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

Filozófiai jelentés. rozás sokszor egymásnak ellentmondó

Fülöp Csaba, Kovács László, Micsik András

Multimédiás adatbázisok

A Békés Megyei Könyvtár Elektronikus Könyvtárának kialakítása

Tudásalapú információ-kereső rendszerek elemzése és kifejlesztése

Emerald: Integrált jogi modellező keretrendszer

FEJLETT INFORMÁCIÓKERESÉSI TECHNOLÓGIA A FELSŐOKTATÁSBAN

Hatékony keresés a szemantikus világhálón

Tudásalapú információ integráció

Webes keres rendszerek. Webtechnológiák. Webes keres rendszerek. Webes keres rendszerek. Répási Tibor egyetemi tanársegéd

Ismeretalapú modellezés XI. Leíró logikák

2. 3. Keresés az Interneten. Navigáció az Interneten: Megoldások. Internetes keresés buktatói. 1. Keresőmotorok. Webes keresési lehetőségek

mint forrás Hálózati munka Pataki Éva

Steps Towards an Ontology Based Learning Environment. Anita Pintér Corvinno Technologia Transzfer Kft

A Szemantikus világháló alapjai

Dokumentumformátumok Jelölő nyelvek XML XML. Sass Bálint Bevezetés a nyelvtechnológiába 2. gyakorlat szeptember 20.

Boros Andrea és Ignéczi Lilla Neumann-ház, Budapest. Networkshop 2004 konferencia Győr, április 4 7.

Önálló labor feladatkiírásaim tavasz

Szövegbányászati rendszer fejlesztése a Magyar Elektronikus Könyvtár számára

A DALNET24 projekt aktualitásai

Contents. 1 Bevezetés 11

TOP SEO Trendek 2015-ben. We understand, we deliver.

alkalmazások az Intelligens otthon témában

ROBOTIKA. Kürti. Levente

Internet és világháló

KERESÉS A NETEN DR. KÓNYA LÁSZLÓ: KERESÉS A NETEN KERESÉS MÓDSZERE, KERESŐPROGRAMOK

Név: Neptun kód: április

Földmérési és Távérzékelési Intézet

Adatbázisok MSc. 12. téma. Ontológia és SPARQL

ciós rendszerek Kormányzati informáci PhD hallgató

w w w. h a n s a g i i s k. h u

KÖZPONTI PROGRAMOK SZERKEZETE. NSZFI Kutatásszervez

Ontológia kezelő modul tervezése szöveges információt kezelő informatikai

Alkalmazott Informatikai Intézeti Tanszék MŰSZAKI INFORMATIKA Dr.Dudás László 0. A Wolfram Alpha tudásgép.

Automatikus tesztgenerálás modell ellenőrző segítségével

Kockázatkezel. zatkezelés: Risk management: Why do most farmers shun commodity futures in Europe? Potori Norbert. gban

Networkshop Szemantikusan annotált tartalom létrehozása intelligens szövegfeldolgozó eszközök támogatásával. Héder Mihály MTA SZTAKI

Cikkarchívum fejlesztése

Adatkeresés az interneten. Cicer Norbert 12/K.

A Szemantikus Web 2. Alkalmazott Informatikai Intézeti Tanszék MŰSZAKI INFORMATIKA Dr.Dudás László 0.

A Magyar Nemzeti Szövegtár új változatáról Váradi Tamás

KÖVETKEZŐ GENERÁCIÓS NAGYVÁLLALATI TARTALOMKEZELŐ MEGOLDÁSOK Stratis Kft. / Autonomy üzleti reggeli / Mezei Ferenc üzletág-igazgató

Enterprise extended Output Management. exom - Greendoc Systems Kft. 1

INTERNETES KERESÉS. Szórád László Óbudai Egyetem TMPK

ÉRETTSÉGI TÉTELCÍMEK 2018 Informatika

ONTOLÓGIA és TUDÁSREPREZENTÁCIÓ

A Forrás s rendszer sa. GriffSoft Zrt

Utikalauz a keresőmarketing állandóan változó világához

STATISZTIKA. ( x) 2. Eloszlásf. 9. gyakorlat. Konfidencia intervallumok. átlag. 45% 40% 35% 30% 25% 20% 15% 10% 5% 0% (cm)

Webes alkalmazások fejlesztése

A szemantikus Web. Alkalmazott Informatikai Intézeti Tanszék MŰSZAKI INFORMATIKA Dr.Dudás László 0.

Web harvesztelés. Automatikus módszerekkel

ADATTÁRHÁZ MENEDZSMENT ÉS METAADAT KEZELÉS

Intelligens irányítások

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

Az informáci. Forczek Erzsébet SZTE, ÁOK Orvosi Informatikai Intézet május

Kezelési útmutató Keresés: szó, kifejezés

Petőfi Irodalmi Múzeum. megújuló rendszere technológiaváltás

vetés IBM Tivoli Asset Discovery for Distributed 7.2

Egységes szolgáltatás kialakítása heterogén forrásokból - a Digitális Irodalmi Akadémia adatforrásainak integrálása portál környezetbe

Szolgáltatási szint megállapodás

Szemantikus Technológia

SABLONOZÓ KERETRENDSZER

A hitelezési folyamatok hatékonyságának növelése - Autonomy alapú iratkezelés. Szűcs István HP Informatikai Kft. E-banking konferencia 2014 március 6.

Bioinformatika és genomanalízis az orvostudományban. Biológiai adatbázisok. Cserző Miklós 2018

BARANGOLÁS AZ E-KÖNYVEK BIRODALMÁBAN Milyen legyen az elektonikus könyv?

Szolgáltatás és Minőségfejlesztés a Corvinus Egyetemen Kiss György János Mogyorósi János

Zimbra levelező rendszer

és adatfeldolgozó rendszer

Cvonline.hu Profil kereső

web2-es és web3-as szolgáltatások

Klinikai pszichológia alkalmazása gyben

A szintaktikai keresés és a szemantikai keresés összevetése

PIAC_ Nemzetközi Határozatkereső rendszer fejlesztése. Szakmai fórum február 29.

Digitális dokumentumok formátumai. és s az. Bednarik LászlL. szló Miskolci Egyetem pző Főiskolai Kar

Létesítményi energetikus Energetikus Megújuló energiaforrás Energetikus.

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

Metadata specifikáció

nyelvoktatásban Bernadett


INFOKOMMUNIKÁCI STRATÉGI. Budapest, május 26 Philippovich Ákos

Tartalom. Jó hogy jön Jucika, maga biztosan emlékszik még, hányadik oldalon van a Leszállás ködben.

Pozícióinformáció. Sikeres helyfüggő szolgáltatások mobilra

Térképek jelentése és elemzése

Különgyűjtemények a könyvtárakban


Országos Területrendezési Terv térképi mel ékleteinek WMS szolgáltatással történő elérése, Quantum GIS program alkalmazásával Útmutató 2010.

SZÁMÍTÁSELMÉLETI SZAKIRÁNY A BME MÉRNÖK-INFORMATIKUS MSC KÉPZÉSÉBEN

1. MELLÉKLET. Távhasználat biztosítása azonosító bróker (AAI) közreműködésével


ECDL Információ és kommunikáció

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

6. Óravázlat. frontális, irányított beszélgetés. projektor, vagy interaktív tábla az ismétléshez,

Átírás:

Bevezetés s a szemantikus technológi giákba

Szemantikus technológi giák Rendszerelemek jelentés logikai formula Elvárások logikai formula Az elvárások megvalósítása sa a rendszerelemek segíts tségével logikai következtetés Pl: Szemantikus integráci ció Szemantikus világh gháló

Cél: Szemantikus világh gháló Világh ghálón n elérhet rhető informáci ció gépi feldolgozásra alkalmassá tételetele A gép g p ne csak olvassa, értse is az informáci ciót Eszközök: k: Metainformáci ció társítás Ontológia giaépítés háttértudás s formalizálása Automatikus következtetk vetkeztetési módszerekm

A kurzus felépítése I. rész: r A szemantikus világh gháló alapjai A világh gháló napjainkban RDF metainformáci ciók RDFS egyszerű háttértudás s formalizálás RDF használata

A kurzus felépítése II. rész: r Ontológi giák és s leíró logikák Leíró logikák: k: AL, ALC, SHIQ TBox (Terminology Box) háttértudás ABox (Assertion Box) - metainformáci ciók Következtetés s leíró logikákon: kon: tabló alapú algoritmusok Egy egyszerű következtető megvalósítása sa Haskellben

A kurzus felépítése III. rész: r Ontológi giák k használata Ontológi giák k a Weben: OWL Web Ontology Language Protegé ontológia giaépítő eszköz A DLog Prolog alapú következtető rendszer

A Világh gháló napjainkban Heterogén n szemantikájú és s szintaktikájú dokumentumok Eltérő típusok (szöveg, kép, k hang, video ) Eltérő formátumok (pdf, ps, word, txt ) Eltérő nyelvek (magyar, angol, pascal, c ) c Nem ellenőrz rzött (bárki bármit b közzk zzétehet)

Keresés s a világh ghálón Oldalak begyűjt jtése (keresőbotok) Indexelés s (tárgymutat rgymutató készítés, s, fontos kifejezések kigyűjt jtése) Kérdés értelmezése, keresés s az indexben Találatok latok sorrendezése se és s visszaadása sa

Oldalak begyűjt jtése Hosszadalmas (rengeteg adat) Rendszeres frissités s szüks kséges Nincs link, nincs begyűjt jtés

Indexelés Dokumentum elemzése nehéz z feladat Mik a fontos kifejezések? Előbb meg kellene érteni Szavak gyakorisága ga jój heurisztika, de félrevezethet Gépelési hibák, nem szabványos html Eredménye egy jól l karbantartott, tömör, strukturált lt,, viszonylag kicsi adathamaz

Keresés Vektortér r modell Minden dokumentum és s a kérdk rdés s egy-egy vektornak felel meg Vektorok közti k távolst volságokat számítunk Természetes nyelven megfogalmazott kérdésre jój Kulcsszavas keresésre sre nem jój

Bool modell Keresés Csak azt figyeljük, hogy milyen kifejezések fordulnak elő az oldalon illetve a kérdk rdésben A hangsúly a keresés s utáni rangsoroláson son Rangsoroláshoz shoz különfk nféle heurisztikák Szavak gyakorisága, ga, előfordul fordulás s helye (cím, bevezetés), fontméret, szín, korábbi felhasználók k reakciói

Sorrendezés s linkstruktura alapján A fenti szempontok mind könnyen k manipulálhat lhatóakak Nehezen befolyásolhat solható kritériumok riumok előtérbe kerülnek Többet számít t az, amit más m s mond rólunk, r mint amit mi mondunk magunkról l (link körüli k szöveg) Az az oldal, amire többen t hivatkoznak, valósz színűleg értékesebb (csupán n linkstruktura alapján)

Mérőszámok a keresés jellemzésére Precizitás: : releváns visszadott / visszaadott Visszahívás: : releváns visszaadott / releváns Egymás s ellen dolgoznak Manapság g tipikusan Kis precizitás s (rengeteg érdektelen találat) lat) Nagy relevancia (ritka, hogy a számunkra fontos oldalat ne találja lja meg a kereső)

Problémák k a Webes kereséssel ssel Hatalmas és s változv ltozékony a világh gháló Mély Web Lekérdezhet rdezhető adatbázisban tárolt t tartalom (Web nagyrésze!!!) Nem szöveges tartalom Szemantika hiánya Jelentés s helyett szöveges alakkal dolgozunk Függ az informáci ció tényleges reprezentáci ciójától Nyelvi korlátok Képekhez, hangokhoz semmilyen jelentést nem tudunk társt rsítani Nem tudunk következtetni k (szinonimák, taxonómi miák)

Problémák k a Webes kereséssel ssel Megoldás Metakeresők: k: összevetjük k az eredményeket Fókuszált keresők: k: kisebb méret, m könnyebb k frissíteni, jobb precizitás és s visszahívás Szemantika megragadása

Szemantika megragadása Kézi indexelés Katalógust készk szítünk (YAHOO) Ember szolgáltatja ltatja a szemantikát Garantált minőség Lassú Mellékt ktémák k kimaradnak Következtetés s továbbra is hiányzik

Szemantika megragadása Helyezzünk el metainformáci ciót t a Weben Informáci ció,, mely informáci cióról l szól, leírja, hogy ez utóbbi miről l szól Pl. link egy másik m oldalról, l, szerző neve, dokumentum módosm dosítási si ideje Jelenleg a metainformáci ció is heterogén formában van

Szemantikus Világh gháló Az oldalakhoz kapcsolódó metainformáci ció és s a következtetk vetkeztetéshez szüks kséges háttértudás s egységes ges és s feldolgozható alakban törtt rténő leírása

Szemantikus Világh gháló Erőforr forrásainkhoz metaadatokat társt rsítunk Mi lehet erőforr forrás? Bármi, B ami egyedileg azonosíthat tható (egy honlap, honlap része, r kép p video, egy hardware eszköz, z, állomány) HTML-ben van metaadat: <META> tag Nagyon korlátozott, csak néhány n ny attribútum tum Csak a honlap egész széről l szólhat

Szemantikus Világh gháló A különfk nféle formátum tumú adatforrásaink számára lehetővé tesszük, hogy metaadatot szolgáltassanak ltassanak magukról A metaadat már m r egységes, ges, strukturált Géppel fel tudjuk dolgozni