matematikus-informatikus szemével



Hasonló dokumentumok
A Szemantikus világháló alapjai

Leíró Logikai Programozás

Ismeretalapú modellezés XI. Leíró logikák

Szemantikus világháló a BME-n

A szemantikus világháló oktatása

Hatékony keresés a szemantikus világhálón

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

Contents. 1 Bevezetés 11

Legyen Ön is milliomos, kedves Számítógép!

Ontológiák és adatbázisok következtetés nyílt és zárt világokban

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

Név: Neptun kód: április

Ontológia nyelvek (Szemantikus Világhálótól...)

Bevezetés a szemantikus technológiákba

Bevezetés s a szemantikus technológi

Adatbázisok MSc. 12. téma. Ontológia és SPARQL

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

Fülöp Csaba, Kovács László, Micsik András

I. rész Bevezetés. Bevezetés a szemantikus technológiákba. Szemantikus technológiák. A kurzus felépítése. Szeredi Péter tavaszi félév

Szemantikus Technológia

Halmaz: alapfogalom, bizonyos elemek (matematikai objektumok) Egy halmaz akkor adott, ha minden objektumról eldönthető, hogy

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

Csima Judit október 24.

Elsőrendű logika. Mesterséges intelligencia március 28.

Képek használata az oktatás hétköznapjaiban

Óbudai Egyetem Neumann János Informatikai Kar. Intelligens Mérnöki Rendszerek Intézet

Ontológiák, 1. Kooperáció és intelligencia, BME-MIT

Mesterséges Intelligencia MI

Emerald: Integrált jogi modellező keretrendszer

Ontológiák és alkalmazásuk orvosi területen

1. előadás: Halmazelmélet, számfogalom, teljes

ONTOLÓGIA és TUDÁSREPREZENTÁCIÓ

Célkitűzés Megoldandó feladatok A tesztkörnyezet komponensei V&V folyamatok Eszközintegrációs szintek. Megfelelőség tanúsítása modell alapon

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

Pozícióinformáció. Sikeres helyfüggő szolgáltatások mobilra

Szolgáltatásintegráció (VIMIM234) tárgy bevezető

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

A SINTAGMA szemantikus integrációs rendszer áttekintés

Adatbázisok elmélete 12. előadás

DECOS Nemzeti Nap október 15. Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék

Bizonyossági tényező az M1-ben bizonyossági faktor cf [0,100] cf=100 teljes bizonyosság cf=20 a hihetőség alsó küszöbe cf=0 teljesen elvetve

8. J ELENTÉSALAPÚ TECHNOLÓGIÁK

Szemantikus Web: egy rövid bevezetés

Számítási intelligencia

Magas szintű adatmodellek Egyed/kapcsolat modell I.

Hely- és kontextusfüggő alkalmazások fejlesztését támogató keretrendszer mobil környezetben

Adatbázis rendszerek Definíciók:

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

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

ADATBÁZISOK ELMÉLETE 5. ELŐADÁS 3/22. Az F formula: ahol A, B attribútumok, c érték (konstans), θ {<, >, =,,, } Példa:

Diszkrét matematika I.

Alkalmazásokban. Dezsényi Csaba Ovitas Magyarország kft.

Mi is volt ez? és hogy is volt ez?

Diszkrét matematika I.

SZÁMÍTÁSELMÉLETI SZAKIRÁNY A BME MÉRNÖK-INFORMATIKUS MSC KÉPZÉSÉBEN

Kaposi Ambrus. University of Nottingham Functional Programming Lab. Hackerspace Budapest január 6.

Sor és oszlopkalkulus

TUDÁSREPREZENTÁCIÓ víziók, szemantikai modellek, eszközök

Többnyelvű tezaurusz építése és szolgáltatása webes környezetben

Kiss Gergő, Kovács László, Micsik András, Moldován István

Szolgáltatásintegráció (VIMIM234) tárgy bevezető

SZÁMÍTÁSTUDOMÁNY ALAPJAI

Nyílt hozzáférésű informatikai rendszerek BME VIMM 5294

Kogníció, koncepciók, modellek

Összeállította Horváth László egyetemi tanár

2014. szeptember 24. és 26. Dr. Vincze Szilvia

Diszkrét matematika 1. középszint

Logika es sz am ıt aselm elet I. r esz Logika Harmadik el oad as 1/33

1. Logikailag ekvivalens

Algoritmuselmélet. 2-3 fák. Katona Gyula Y. Számítástudományi és Információelméleti Tanszék Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem. 8.

Adatbázisok I Adatmodellek komponensei. Adatbázis modellek típusai. Adatbázisrendszer-specifikus tervezés

SZEMANTIKUS WEB. Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék












LOGIKA ÉS ÉRVELÉSTECHNIKA

SZEMANTIKUS WEB. Integrációs és ellenőrzési technikák VIMIAC04, tavasz

2. Logika gyakorlat Függvények és a teljes indukció

1. Mondjon legalább három példát predikátumra. 4. Mikor van egy változó egy kvantor hatáskörében?

Formális szemantika. Kifejezések szemantikája. Horpácsi Dániel ELTE Informatikai Kar

Nagy Gábor compalg.inf.elte.hu/ nagy

Logika és informatikai alkalmazásai

A logikai következmény

Az e-learning-től az u-learning-ig

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

Logika és informatikai alkalmazásai

MUNKAERŐPIACI IGÉNYEKNEK A FOLYAMATOS ÖSSZEHANGOLÁSA A WEB 2.0 KORSZAKÁBAN

LOGIKA ÉS ÉRVELÉSTECHNIKA

Algoritmuselmélet. Katona Gyula Y. Számítástudományi és Információelméleti Tanszék Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem. 12.

Operációs rendszerek. 10. gyakorlat. AWK - bevezetés UNIVERSITAS SCIENTIARUM SZEGEDIENSIS UNIVERSITY OF SZEGED

6. ELŐADÁS DIFFERENCIÁLSZÁMÍTÁS II. DIFFERENCIÁLÁSI SZABÁLYOK. BSc Matematika I. BGRMA1HNND, BGRMA1HNNC

KÉPI INFORMÁCIÓK KEZELHETŐSÉGE. Forczek Erzsébet SZTE ÁOK Orvosi Informatikai Intézet. Összefoglaló

Átírás:

Ontológiák egy matematikus-informatikus szemével Szeredi Péter Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Számítástudományi és Információelméleti Tanszék ➀ Mi az ontológia, mire jó, hogyan csináljuk? ➁ Matematikai alapok: leíró logikák ➂ OWL Web Ontology Language Ontosz előadássorozat, 2007. április 25. 1

MI AZ ONTOLÓGIA? Fogalmi rendszer, azaz egy adott (szak)területen ismert fogalmak, pl. SokgyermekesSzülő, SzívbillentyűZavar kapcsolatok (relációk, szerepek), pl. gyereke, helye terminológiai axiómák (háttértudás): hierarchiák, pl. a SzívbillentyűZavar az_egy Szívbetegség (az_egy = is_a) definíciós axiómák, pl. SokgyermekesSzülő olyan Ember, akinek van legalább 3 gyereke. általános axiómák, pl. ha valaki Boldog Ember, akkor minden gyereke is Boldog adataxiómák (metainformációk): fogalmi állítások, pl. Elemér Boldog szerepállítások, pl. Elemér gyereke Eleonóra MI AZ ONTOLÓGIA? 2

MIRE JÓK AZ ONTOLÓGIÁK Tisztázzuk az alapvető fogalmakat és relációkat Idevonatkozó tudásunkat formálisan is meg tudjuk fogalmazni adatszinten (adatdoboz, A-doboz), pl. gyereke(elemér, Eleonóra) terminológiai szinten (terminológiai doboz, T-doboz), pl. SzívbillentyűZavar Szívbetegség Boldog Ember gyereke.boldog Következtetéseket tudunk végezni adatszinten, pl. ha tudjuk, hogy Elemér Ember és Elemérnek gyereke Eleonóra, Eulália és Erika, akkor besorolhatjuk Elemért a SokgyermekesSzülő fogalomba. terminológiai szinten, pl. kikövetkeztethetjük, hogy minden SokgyermekesSzülő egyben Szülő is. MIRE JÓK AZ ONTOLÓGIÁK 3

MI KELL AHHOZ, HOGY ONTOLÓGIÁT CSINÁLJUNK Nyelvi formalizmus matematikai: ún. leíró logika, elsőrendű logika,... informatikai: (szemantikus világháló:) RDF (Resource Description Framework), RDF séma, OWL (Web Ontology Language),... Informatikai eszközök Ontológiaszerkesztő, pl. Protégé Következtető, pl. Racer, KAON2 Már létező és elérhető ontológiák általános ontológiák, pl. Dublin Core, Magyar Egységes Ontológia szakterületi ontológiák, pl. Galen (orvosi szakterületen)... MI KELL AHHOZ, HOGY ONTOLÓGIÁT CSINÁLJUNK 4

MATEMATIKAI HÁTTÉR: LEÍRÓ LOGIKÁK MATEMATIKAI HÁTTÉR: LEÍRÓ LOGIKÁK 5

LEIRÓ LOGIKÁK MINT A TUDÁSREPREZENTÁCIÓ ESZKÖZEI Leiro Nyelv TBox ABox Kovetkez tetesek Tudasbazis Tudásbázis (KB, knowledge base) = T-doboz (TBox) + A-doboz (ABox): T-doboz = terminológiai doboz = terminológiai állítások, háttértudás: Anya Ember Nőnemű gyereke. A-doboz = adatdoboz = adatállítások, konkrét metainformációk: Ember(ÉVA) Nőnemű(ÉVA) gyereke(éva, MIKLÓS) LEIRÓ LOGIKÁK MINT A TUDÁSREPREZENTÁCIÓ ESZKÖZEI 6

PÉLDA TERMINOLÓGIAI KÖVETKEZTETÉSRE Tudásbázis T-doboz anya = ember és nõnemû és van gyereke. nõ = ember és nõnemû férfi = ember és nem nõnemû szülõ= ember és van gyereke apa = férfi és szülõ (1) Konzisztens-e a T-doboz? (2) Minden anya szülõ? (3) Minden szülõ férfi? (4) Lehet-e férfi anya? (5) Mi a fogalmak hierarchiája? Következtetõ Igen. Igen. Nem. Nem. ember nõ szülõ férfi anya apa (1) (2) (3) (4) (5) PÉLDA TERMINOLÓGIAI KÖVETKEZTETÉSRE 7

PÉLDA ADATKÖVETKEZTETÉSRE Tudásbázis T-doboz anya = ember és nõnemû és gyereke van A-doboz Éva ember Éva nõnemû Éva gyermeke Miklós Ki anya? Éva kicsoda? Következtetõ Éva ember nõnemû anya... PÉLDA ADATKÖVETKEZTETÉSRE 8

A LEÍRÓ LOGIKÁK Miről szólnak? fogalmak: a modellezni kivánt világ egyedeiből álló halmazok (RDF, OO megfelelője: osztály) szerepek: a modellezni kivánt világ egyedei között fennálló kétargumentumú relációk, azaz egyedpárok halmazai (RDF megfelelője tulajdonság, OO megfelelője: asszociáció) Hogyan épülnek fel? atomi fogalmak és szerepek: eleve adottak, pl. Ember, gyereke összetett fogalmak és szerepek: atomi fogalmakból és szerepekből különféle konstruktorokkal felépített kifejezések, pl. Ember Nőnemű gyereke. gyereke A LEÍRÓ LOGIKÁK 9

PÉLDÁK FOGALMI AXIÓMÁKRA Az Anya nem más, mint olyan Ember aki Nőnemű és van gyereke. Anya Ember Nőnemű gyereke. Minden Tigris Emlős. Tigris Emlős A boldog emberek gyerekei is boldogak. Boldog Ember gyereke.boldog A gyermektelen emberek boldogak gyereke. Ember Boldog PÉLDÁK FOGALMI AXIÓMÁKRA 10

PÉLDÁK SZEREPAXIÓMÁKRA A gyereke viszonyban levők leszármazottja viszonyban is vannak. gyereke leszármazottja A szülője kapcsolat a gyereke kapcsolat megfordítottja (inverze). szülője gyereke A leszármazottja reláció tranzitív Trans(leszármazottja) PÉLDÁK SZEREPAXIÓMÁKRA 11

AZ ALC NYELV SZINTAXISA Az ALC fogalomkifejezések (röviden fogalmak) szintaxisa: C A (atomi fogalom) egy halmaz, pl: Ember (tetőjel, top) az összes objektum halmaza (fenékjel, bottom) az üres halmaz C (negálás) C D C D (metszet) (unió) R.C (értékkorlátozás) azon egyedek, amelyek minden R-je C-beli R.C (létezési k.) azon egyedek, amelyekhez van C-beli R A atomi fogalom, C, D összetett fogalmak AZ ALC NYELV SZINTAXISA 12

AZ ALC NYELV CSALÁDI PÉLDÁK Nő Ember Nőnemű Férfi Ember Nő Anya Nő gyereke. Apa Férfi gyereke. Szülő Anya Apa Nagyanya Anya gyereke.szülő Feleség Nő férje. LányosSzülő Szülő gyereke.nőnemű Ember gyereke.ember Ember férje.férfi Ember férje. Nő AZ ALC NYELV CSALÁDI PÉLDÁK 13

Adatbázis: zárt világ ADATBÁZISOK ÉS ADATDOBOZOK pontosan az szerepel az adatbázisban, ami igaz példa-adatbázis (egyetlen tábla egy sorral): gyereke(éva,káin) ÉVAnak egyetlen gyereke van Leíró logikák: nyílt világ egyszerre több lehetséges világot kell lefedni ami szerepel a tudásbázisunkban az igaz, de más is lehet igaz negatív információt is megadhatunk, pl. Ember(ZEUSZ) lehet, hogy C(X) és C(X) egyike sem ismert példa-tudásbázis (egyetlen adatállítás): gyereke(éva,káin) ÉVAnak lehet több gyereke is A szemantikus technológiák körében (pl. a világhálón) fontos a nyílt világ szemlélet, nem-teljes információ birtokában kell következtetni. ADATBÁZISOK ÉS ADATDOBOZOK 14

PÉLDA NYÍLT VILÁGBAN VALÓ KÖVETKEZTETÉSRE?? IOKASZTÉ?? Sfrag replacements + + OIDIPUSZ + + gyereke gyereke?? POLÜNEIKÉSZ? gyereke? _ gyereke _ THERSZANDROSZ Az adatdoboz: gyereke(iokaszté,oidipusz) gyereke(iokaszté,polüneikész) gyereke(oidipusz,polüneikész) Apagyilkos(OIDIPUSZ) Egy igaz állítás: gyereke(polüneikész,therszan.) Apagyilkos(THERSZANDROSZ) ( gyereke.(apagyilkos gyereke. Apagyilkos))(IOKASZTÉ) PÉLDA NYÍLT VILÁGBAN VALÓ KÖVETKEZTETÉSRE 15

OWL WEB ONTOLOGY LANGUAGE OWL WEB ONTOLOGY LANGUAGE 16

"! AZ OWL (WEB ONTOLOGY LANGUAGE) NYELV Az OWL résznyelvek OWL Light OWL DL OWL Full Példa: a lányos szülő definíciója OWL-ben # AZ OWL (WEB ONTOLOGY LANGUAGE) NYELV 17

AZ OWL ÉS A LEÍRÓ LOGIKÁK Az OWL 1.0 DL alapja a SHOIN (D) leíró logikai nyelv S ALC R + (a ALC nyelv kiegészítve tranzitív szerepekkel), azaz egyes szerepekről (pl. őse) kijelenthetjük, hogy tranzitívak. H szerephierarchiák. Egy szerephierarchia R S alakú állítások halmaza, pl. minden barátja kapcsolat egyben ismerőse kapcsolat is: barátja ismerőse. O egyedfogalmak (objektumok). Olyan fogalmak, amelyeknek csak egy példánya lehet. I inverz szerepek: egy R szerep mellett annak R inverzét is használhatjuk, pl. gyereke szülője. N számosság-korlátozások, azaz nr és nr alakú fogalomkifejezések pl. azon emberek akiknek legalább 3 gyereke van: ( 3 gyereke) (D) konkrét adattartományok: egy tulajdonság értékkészlete lehet pl. egész, füzér stb. AZ OWL ÉS A LEÍRÓ LOGIKÁK 18

ÖSSZEFOGLALÁS Az ontológiák lehetővé teszik, hogy tudásunkat formálisan gépi következtetésre alkalmasan fogalmazzuk meg. A gépi tudásreprezentációhoz egyszerű logikai nyelvekre van szükség például a leíró logikákra A szilárd matematikai alapokra megfelelő mérnöki módszerek és eszközök építhetők például RDF, OWL ÖSSZEFOGLALÁS 19

SZEMANTIKUS TECHNOLÓGIÁK Személyes tapasztalatok SINTAGMA (Szemantikai INtegrációs Technológia Alkalmazása Grid-alapú, Modellvezérelt Architektúrákban), NKFP projekt, 2005 2007, IQSYS, BME, SZTAKI,... FUSION (Business process fusion based on Semantically-enabled Service-oriented Business Applications) EU FP6 STREP projekt, 2006-2008, SAP,..., BME,... A szemantikus világháló és az ontológiakezelés alapjai BME VIK választható tárgy, heti 4 óra, 2004. óta. Szeredi P., Lukácsy G., Benkő T. A szemantikus világháló elmélete és gyakorlata, tankönyv, Typotex 2005 (angol kiadása várhatóan: Cambridge University Press, 2007 vége) Jelenleg 50% engedménnyel (2200 Ft) kapható az Olvasók Boltjában, Budapest V.,Pesti Barnabás u. 4. SZEMANTIKUS TECHNOLÓGIÁK 20