Outline. Gestione dei dati e dei contenuti. Dati in rete. Dati in rete

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1 Outline Gestione dei dati e dei contenuti Flavio De Paoli depaoli@disco.unimib.it Il problema della gestione dei dati in rete Dati strutturati e non strutturati: posta elettronica, testi, news Descrizione del contenuto e metadati Condivisione dei contenuti: l approccio del Semantic Web 1 2 Dati in rete Dati in rete Tipologia di dati tradizionale File che realizzano documenti nei formati tradizionali: testo + immagini File system condivisi consentono l accesso multi-utente Organizzazione tradizionale I documenti sono patrimonio di un numero ristretto di persone che condividono finalità e dominio applicativo (terminologia e metodo) Tipologia dei dati in rete Nuove importanti forme: ipertesti, , news, multimedia, Molti server mettono a disposizione enormi quantità di dati eterogenei Modello organizzativo Il Web è diventato il modello di riferimento Chiunque può accedere, organizzare e distribuire dati Non è più scontata la comprensione dei dati (manca il background comune tra i lettori) 3 4

2 Gestione della quantità Organizzazione dei dati La grande massa di dati disponibili eterogenei crea problemi di efficienza nell accesso; organizzazione (sia personale sia condivisa); comprensione dei contenuti; selezione efficace (searching); ordinamento (ranking per contenuto, importanza, temporale); Integrazione (interoperabilità) Data Base Management System - DBMS Modello relazionale tabelle attributo-valore, chiavi di accesso Accesso tramite interrogazioni (query) SQL Content Management System - CMS Modello a collage (enfasi sulla presentazione) collezioni strutturate di testi e immagini Accesso a navigazione secondo il modello Web Document Management System - DMS Modello a file system Accesso a navigazione diretta di collezioni (cartelle) e documenti (file) 5 6 Architettura di accesso a DB Architettura CM e DMS Architettura client/server Accesso ai dati attraverso componenti (Java Beans, Servlet) che mascherano il DB Struttura simile al precedente: architettura client/server Accesso ai dati attraverso componenti (Java Beans, Servlet) che mascherano la struttura interna Spesso si ricorre a un DB per memorizzare i dati di gestione Browser JSP/ Servlet Beans Database Browser JSP/ Servlet Beans File System Beans Beans Database 7 8

3 Il problema della ricerca Ricerca full text Dispendiosa (indicizzazione e memorizzazione del risultato) Lenta (analisi preventiva dei testi) Imprecisa (significato dei termini) E i dati multimediali? Selezione e ordinamento Difficoltà di confronto dei risultati Mancanza di informazioni di contesto Semantica dell informazione scambiata e sua comprensione Analogia: Cosa noi diciamo ai cani stai lontanto dalla spazzatura! Capito, Ginger? Stai lontano dalla spazzatura! Cosa capiscono i cani "... blah blah blah blah blah blah! blah GINGER? blah blah blah blah blah blah!..." Da Gary Larson's The Far Side Per le macchine capire significa saper elaborare Cosa capiscono le macchine del Web attuale "... blah blah <a href= > link </a> blah Nota: per capire non si intende il capire umano, ma solo utile elaborabilità da parte delle macchine Tuttavia assumendo una strategia molto semplice [page] links [page] = popolarità ordina i risultati in maniera sorprendente! Da Google technology: The heart of our software is PageRank, a system for ranking web pages [ ] (that) relies on the uniquely democratic nature of the web by using its vast link structure as an indicator of an individual page's value Due approcci per rendere i contenuti elaborabili dalle macchine Macchine più smart Insegnare alle macchine ad inferire il significato dell informazione Natural language processing (NLP) Image recognition (IR) È un problema (complesso!) affrontato dall intelligenza artificiale NLP meets IR NLP: What does your eye see? IR: I see a sea NLP: You see a c? IR: Yes, what else could it be? Some NLP Related Entertainment: 12

4 Due approcci per rendere i contenuti elaborabili dalle macchine Struttura di un dato Dati più smart Rendere i contenuti più semplici da trovare, accedere e processare per le macchine Si tratta di esprimere i dati e il loro significato in formati standard direttamente elaborabili dalle macchine individuando meccanismi decentralizzati per la loro definizione e gestione. È il problema affrontato dal Semantic Web 13 Un dato (un file di testo, un messaggio di o una figura) sono affiancati da una descrizione Metadati Definizione: dati sui dati Forma: coppie <nome, valore> associate a un dato Problema 1: come rappresentare i metadati? Problema 2: come interpretare i nomi e i valori? Il significato dei dati (la semantica) può essere reso trattabile tramite le ontologie perchè abilitano la comprensione dei simboli da parte degli umani e li rendono elaborabili dalle macchine 14 Uso della semantica I concetti come legami per i dati Ricerca testuale lessicale Pattern matching: confronto tra simboli (stringhe o sequenze di caratteri) Posso cercare stringhe esatte o sottostringhe cerco quadro trovo il quadro di Van Gogh non trovo i quadri degli impressionisti olandesi cerco quadri trovo le carte di quadri e di picche e trovo i quadri degli impressionisti olandesi cerco quadr trovo il quadro di Van Gogh trovo le carte di quadri e di picche e trovo i quadri degli impressionisti olandesi trovo i quaderni a quadretti I concetti e le loro relazioni permettono di collegare i dati per Integrare Interpretare Selezionare 15 16

5 Uso della semantica Uso della semantica Un ontologia permette di descrivere le relazioni tra i simboli in modo formale. La più semplice relazione è quella di classificazione. Ad esempio, nel contesto del turismo le sagre e le mostre sono due tipi di eventi culturali che a loro volta sono attrattive culturali come i beni culturali AttrattivaCulturale EventiCulturali BeniCulturali Sagre Mostre Fotografica Pittura Un ontologia permette di utilizzare le relazioni tra i simboli per inferire altre forme di matching. I possibili mathcing abilitati dalla relazione di classificazione sono: Exact Mathcing ( ) dati classificati utilizzando il simbolo richiesto Plug-in matching ( ) dati classificati utilizzando uno dei simboli classificati come più specifici di quello richiesto Subsume matching ( ) dati classificati utilizzando uno dei simboli classificati come più generici di quello richiesto Plug-in Exact Subsume AttrattivaCulturale EventiCulturali BeniCulturali Sagre Mostre Fotografica Pittura Ricerca di EventiCulturali Che cosa è in pratica un ontologia? Una definizione di ontologia Un ontologia (nel contesto dell ICT) specifica un modello concettuale condiviso che descrive un dominio applicativo per agevolare la comunicazione sia tra applicazioni sia tra utenti e applicazioni Medications Cancer Controls Diseases Disease Hypertension Hormonal Therapy Alpha Blockers Tenormine Blockers Atenolol Beta Blockers Lopressor Seloken Metoprolol Studer(98) Una specifica esplicita e formale di una concettualizzazione condivisa Concetti, relazioni, funzioni, assiomi sono espressi Precisa, quindi leggibile dalle macchine Un modello concettuale di un qualche aspetto del mondo Conoscenza su cui vi è accordo Breast Cancer Skin Cancer Studer, Benjamins, Fensel. Knowledge Engineering: Principles and Methods. Data and Knowledge Engineering. 25 (1998)

6 Terminologia Ontologia Questa è un ontologia? concetti astrazioni del dominio applicativo tipicamente visti come insiemi relazioni esprimono l esistenza di relazioni tra i concetti del dominio tipicamente viste come relazioni binarie tra gli individui assiomi/restrizioni: formalizzano quali combinazioni di concetti e relazioni sono ammissibili fatti legano due individui tramite una relazione individui elementi degli insiemi definiti dai concetti asserzioni dichiarano l appartenenza di un individuo ad un insieme 21 NO, perchè È una concettualizzazione È condivisa dalla comunità che l ha sviluppata ma non è esplicita (la dimensione dei rami molto probabilmente non indica la numerosità delle specie) formale (nessuna macchina può usarla) 22 Un ontologia (da formalizzare) Integrazione e interoperabilità Terminologia femmina (italico) : concetto o relazione primitiva (non definita) donna (grassetto) : concetto o relazione derivata (definita in funzione di concetti e/o relazioni primitive) è (sottolinato): linguaggio ontologico Fatti e Asserzioni donna (italico) : concetto o relazione Rosanna (grassetto) : individuo è (sottolinato): linguaggio ontologico essere umano, maschio e femmina sono concetti primitivi ha figlio è una relazione che lega tra loro gli esseri umani un uomo è un essere umano ed è maschio una donna è un essere umano ed è femmina una madre è una donna che ha_figlio almeno un essere umano una padre è una uomo che ha_figlio almeno un essere umano un genitore è o un padre o una madre Un nonno è un uomo che ha_figlio un genitore è figlio di è l inversa di ha figlio Antonio, Lorenzo e Carlo sono uomini Rosanna è una donna Antonio ha_figlio Lorenzo Rosanna ha_figlio Carlo Carlo è_figlio_di Lorenzo Una macchina in grado di capire il linguaggio ontologico sa ancheche Antonio è un nonno, Lorenzo è un padre, Rosanna è una madre Antonio, Lorenzo e Rosanna sono genitori Rosanna ha figlio Antonio Carlo ha figlio Lorenzo èfiglio di 23 Problema: come effettuare ricerche su più basi di dati dello stesso dominio ma che sono state progettate indipendentemente? Caratteristica Ontologie differenti, ma simili Dati non allineati (informazioni eterogenee) Serve trovare il modo di interpretare i dati per rendere interoperabili le basi di dati (e quindi le applicazioni basate su di esse) = integrazione tra ontologie 24

7 Tecnologie disponibili Eterogeneità strutturale 1/3 La famiglia di tecnologie XML offre un ottima base per l interoperabilità sintattica, una soluzione limitata alla gestione dell eterogeneità strutturale anche tra schemi dello stesso dominio ma progettati indipendentemente Eterogeneità strutturale 2/3 Eterogeneità strutturale 3/3 Conflitto sui nomi (Namig conflict) Si presenta quando il significato associato agli elementi di due schemi coincide, ma le etichette usate sono differenti Es. <!ENTITY persona (nome, cognome) > <!ENTITY person (first_name, last_name)> Conflitto sulle aggregazioni (Aggregation conflict) Si presenta quando la stessa informazione in due schemi diversi è rappresentata con granularità differente Es. <!ENTITY persona (nome, cognome, natoil) > <!ENTITY persona (nominativo, natoil) > 27 Conflitto tra schemi isomorfi Si presenta quando in due schemi la stessa relazione concettuale è resa in maniera differente 1..N 1..N cod esame studente mat registro + STRUCT libretti STRUCT + esame STRUCT studente STRING voto + + cod STRING studente EMPTY mat FLOAT esame STRUCT cod STRING voto [18..31] mat STRING voto [18..31] 28

8 Gestione conflitti strutturali 1/3 Gestione conflitti strutturali 2/3 In XML la modalità consolidata di gestire conflitti strutturali è codificare in XSL Transformations (XSLT) le regole di trasformazione che li risolvono Es. risoluzione dell aggregation conflict esemplificato... <xsl:template match="persona"> <persona> <nominativo> <xsl:value-of select="nome"/> <xsl:value-of select="cognome"/> </nominativo> <natoil><xsl:value-of select="natoil"/></natoil> </persona> </xsl:template> In un contesto in cui N organizzazione sono in grado di imporre il proprio DTD, sono richieste almeno NxN trasformazioni XSLT per rendere interoperabili i sistemi informativi delle N organizzazioni XSLT 1,2 DTD DTD 2 1 XSLT 1,5 XSLT 1,3 DTD 5 XSLT 2,5 XSLT4,5 XSLT 1,4 DTD 4 XSLT 2,4 XSLT 3,5 XSLT 3,4 XSLT 2,3 DTD 3 30 Gestione conflitti strutturali 3/3 Una proposta: il Semantic Web Una soluzione più scalabile richiederebbe l uso di una qualche lingua franca rispettosa dell autonomia delle organizzazioni e di N trasformazioni (una per organizzazione) trasformazioni DTD 1 DTD 2 DTD 5????? DTD 4? Lingua franca DTD 3 31 The Semantic Web is an extension of the current web in which information is given well-defined meaning, better enabling computers and people to work in cooperation. Le tecnologie ad oggi disponibili Protocollo: HTTP Sintassi: UNICODE + URI + XML + namespace Web Semantic Tim Berners-Lee, James Hendler, Ora Lassila, The Semantic Web, Scientific American, May 2001 Metadati: Resource Description Framework - RDF W3C Recommendation 10 February 2004 Linguaggi Ontologici: RDF Schema - RDFS Ontology Web Language OWL W3C Recommendation 10 February W3C Recommendation 10 February Ontologie: Simple Knowledge Organization System - SKOS W3C Working Draft 10 May Dublin Core Metadata Initiative (DCMI) W3C Recommendation 10 February e le altre numerose ontologie che sono in via di definizione 32

9 Il layer cake (aggiornato) Machine-processable Global Web Standard Assegnare nomi non ambigui (URI) Rappresentare dati relazionali e metadati (RDF) Linguaggio ontologico (RDF Schema e OWL) Linguaggi di interrogazione, regole, logic, proof, trust (ancora in sviluppo) RDF Resource Description Framework Flavio De Paoli depaoli@disco.unimib.it Dati sempre accessibili via Web [Source Scopo di RDF Un modello semplice e flessibile RDF si propone di definire collegamenti tra concetti per consentire interoperabilità semantica Il modello base: permette di modellare e combinare diverse strutture Source: Tim Berners Lee

10 Che cos è RDF Confronto HTML-RDF Un modello che permette di creare link tra risorse in rete Caratteristiche dei link: sono etichettati per rendere esplicita la relazione tra gli oggetti si riferiscono a oggetti tipizzati, nel senso che RDF standardizza la modalità con cui si assegna un significato ad una risorsa HTML RDF ha scolpito Rodin Il bacio? 37 Solo risorse e link generici Human understandable risorse e link etichettati machine-processable 38 Descrizioni RDF Terminologia RDF Il modello RDF genera descrizioni machine-processable di risorse in rete Esempio Possiamo dire che qualcuno di nome Mario Rossi ha creato la pagina Web di indirizzo con la frase ha un autore il cui valore è Mario Rossi Le parti sottolineate identificano: ciò che si vuole descrivere (in questo caso la pagina) la specifica proprietà (autore) il valore assegnato alla proprietà (chi è l autore) 39 in RDF per identificare la frase si usa il termine statement ciò di cui la frase parla si usa soggetto (subject) ciò che identifica la proprietà del soggetto si usa predicato (predicate) ciò che identifica il valore assegnato alla proprietà si usa oggetto (object) Una descrizione RDF è un grafo orientato etichettato soggetto predicato statement oggetto Grafo orientato etichettato 40

11 Cosa significa machine-processable Gli elementi sono URI La descrizione deve essere precisa Simboli interpretabili: identificazione certa di soggetto-predicato-oggetto Formato interpretabile: scambiabile tra macchine Supporto tecnologico: Uniform Resource Identifier (URI) permette di identificare univocamente elementi in rete Extensible Markup Language (XML) è un formato indipendente dalle piattaforme tecnologiche (ma possono essere utilizzati altri formati: Turtle, n3, RXR, ) Per scrivere ha un autore il cui valore è Mario Rossi Occorre assegnare un URI agli oggetti della frase Riferimenti a risorse di rete Nello statement RDF di esempio: il soggetto è già un URI Il valore (l oggetto) Mario Rossi potrebbe essere identificato dall URI URN:org:example:staffid:85740 per il predicato autore si può utilizzare l URI Gli elementi sono URI Un esempio di URI Risultato ha un il cui valore è URN:org:example:staffid: URN:org:example:staffid: Etichetta Creatore Definizione Un'entità che ha la responsabilità principale della produzione del contenuto della risorsa Descrizione Esempi di Creator includono una persona, un'organizzazione o un servizio. In particolare, il nome di un Creator dovrebbe essere usato per indicare l'entità Cfr. META definito da 44

12 RDF namespace Elementi come URI 1/2 È possibile abbreviare le URI facendo uso dei prefissi dei namespace di XML Es. lo statement introducendo i seguenti prefissi per i tre namespace xmlns:ex= xmlns:sid= URN:org:example:staffid: xmlns:dc= diventa dc:creator ex:index.html URN:org:example:staffid:85740 sid:85740 Ci sono molti vantaggi nell utilizzare gli URI come semplice modalità di identificazione Invece di identificare l autore come la stringa Mario Rossi, si può usare l URI sid:85740 ex:index.html ha un dc:creator il cui valore è sid:85740 Vantaggi 1. possiamo essere più precisi nella nostra identificazione dell autore della pagina non è la stringa Mario Rossi, o qualcuna delle migliaia di persone che si chiamano Mario Rossi" ma il particolare Mario Rossi associato all URI Elementi come URI 2/2 Elementi come valori FOAF: Friend Of AFriend Proposta di metadati per descrivere le relazioni social 2. Una URI è una risorsa, quindi possiamo raffinarla, per esempio assegnando, il nome, l età,... Es. ex:index.html ha un dc:creator il cui valore è sid:85740 sid:85740 ha un foaf: il cui valore è mailto:mrossi@example.org dc:creator Il soggetto e il predicato di ogni statement devono essere delle risorse, quindi devono avere un URI L oggetto può anche essere un valore La terminologia di RDF utilizza il termine letterale (Literal) Es. ha un il cui valore è Mario Rossi ex:index.html sid: Mario Rossi mailto:mrossi@example.org foaf: 47 In un diagramma RDF, le risorse sono disegnate come ovali, mentre i letterali sono disegnati come rettangoli. 48

13 Tipizzare le risorse RDF in XML 1/5 Possiamo assegnare una categoria alla risorsa utilizzando la proprietà (in gergo: tipizzare una risorsa) ex:index.html è un pagina web ex:index.html ha un dc:creator il cui valore è sid:85740 sid:85740 è un impiegato sid:85740 ha un foaf: il cui valore è ex:pagina_web ex:index.html dc:creator foaf: ex:impiegato sid: Root tag property element l idea base prevede un elemento XML per ogni nodo (soggetto e oggetto) e arco (predicato) dc:creator Es. ex:index.html sid:85740 <rdf:rdf xmlns:rdf= xmlns:ex= xmlns:sid= URN:org:example:staffid: xmlns:dc= > <rdf:description rdf:about=" "> <dc:creator> <rdf:description rdf:about="urn:org:example:staffid:85740"/> </dc:creator > </rdf:description> </rdf:rdf> node element 50 Questa sintassi è definita in RDF/XML Syntax Specification [ RDF in XML 2/5 RDF in XML 3/5 Una possibile abbreviazione prevede l uso dell attributo rdf:resource nei property element Es. <rdf:rdf xmlns:rdf= xmlns:ex= xmlns:sid= URN:org:example:staffid: xmlns:dc= > <rdf:description rdf:about=" "> <dc:creator rdf:resource="urn:org:example:staffid:85740"/> </rdf:description> </rdf:rdf> Altri statement Es. ex:index.html si possono serializzare dc:creator mailto:mrossi@example.org foaf: sid:85740 Interoperabilità sintattica!!! sempre di seguito <rdf:description rdf:about=" <dc:creator rdf:resource="urn:org:example:staffid:85740"/> </rdf:description> <rdf:description rdf:about="urn:org:example:staffid:85740"> <foaf: rdf:resource="mailto:mrossi@example.org"/> </rdf:description> nel caso in cui si descriva l oggetto del primo anche innestandoli <rdf:description rdf:about=" "> <dc:creator> <rdf:description rdf:about="urn:org:example:staffid:85740"> <foaf: rdf:resource="mailto:mrossi@example.org"/> </rdf:description> </dc:creator > </rdf:description> 51 52

14 RDF in XML 4/5 RDF in XML 5/5 Possibile abbreviazione per risorse tipizzate Una serializzazione compatta di Es. ex:pagina_web ex:pagina_web dc:creator ex:impiegato Quasi un normale XML! ex:index.html ex:index.html sid:85740 Forma non abbreviata <rdf:description rdf:about=" < rdf:resource=" </rdf:description> Forma abbreviata <ex:pagina_web rdf:about=" /> potrebbe essere foaf: <ex:pagina_web rdf:about=" <dc:creator> <ex:impiegato rdf:about="sid:55740" <dc:creator> </ex:pagina_web> Riferimenti Utilizzo di RDF Dublin core: metadati per il Web RDF Calendar: appuntamenti ed eventi vcard RDF: contatti FOAF: friend of a friend LOM : Learning-object metadata RDF consente una buona interoperabilità strutturale Ovvero i vari sistemi informativi, che condividono lo stesso modello RDF, possono scegliere indipendentemente il formato più adatto all informazione che intendono scambiare RDF consente di fondere (merge) modelli Ovvero non ci sono ostacoli nel combinare informazione proveniente da sistemi differenti (quindi anche in formati diversi), purché questi condividano lo stesso modello RDF 55 56

15 Un esempio di interoperabilità 1/3 Un esempio di interoperabilità 2/3 Consideriamo il modello RDF Parco percorso_da Spina_Verde attraversa situata_in contiene S11 Baita_degli_Alpini raggiungibile_da Sentiero Baita Il consorzio che gestisce il parco della Spina Verde, nel comunicare con l ARPA (interessata a censire l offerta escursionistica del parco), potrebbe scegliere il formato <Parco rdf:about="spina_verde"> <contiene> <Baita rdf:about="baita_degli_alpin"/> </contiene> Parco <percorso_da> <Sentiero rdf=about="s11"/> Spina_Verde </percorso_da> percorso_da </Parco> attraversa contiene situata_in British Library 57 S11 Sentiero raggiungibile_da Baita_degli_Alpini 58 Baita Un esempio di interoperabilità 3/3 Un esempio di fusione (merge( merge) ) 1/3 ma, nel comunicare con il CAI (interessato ai sentieri di accesso alle baite), potrebbe scegliere il formato <Baita rdf:about="baita_degli_alpini" situata_in="spina_verde"> <raggiungibile_da> <Sentiero rdf=about="s11"/> </raggiungibile_da> </Baita> percorso_da attraversa S11 Sentiero e ogni altra ricopertura ad albero del grafo raggiungibile_da Parco Spina_Verde contiene Baita_degli_Alpini Baita situata_in 59 I due file XML/RDF dell esempio precedente <Parco rdf:about="spina_verde"> <contiene> <Baita rdf:about="baita_degli_alpin"/> </contiene> <percorso_da> <Sentiero rdf:about="s11"/> </percorso_da> </Parco> percorso_da S11 Sentiero Parco Spina_Verde contiene Baita_degli_Alpini Baita A ciascuno corrisponde un modello RDF <Baita rdf:about="baita_degli_alpini" situata_in="spina_verde"> <raggiungibile_da> <Sentiero rdf=about="s11"/> </raggiungibile_da> </Baita> Sentiero S11 Spina_Verde raggiungibile_da Baita_degli_Alpini Baita situata_in 60

16 Un esempio di fusione (merge( merge) ) 2/3 Un esempio di fusione (merge( merge) ) 3/3!!! Basta fonderli facendo in modo che 1. Se ci sono nodi del grafo replicati (con lo stesso identificativo) allora si può sostituire tutti i nodi con un solo nodo e connettere tutti gli archi a questo percorso_da S11 Sentiero Parco Spina_Verde contiene Baita_degli_Alpini Baita percorso_da U Parco Spina_Verde contiene Sentiero Spina_Verde situata_in S11 raggiungibile_da Baita_degli_Alpini Baita situata_in 2. Quando non ci sono più nodi replicati se una coppia di nodi è connessa da due o più archi con la stessa URI se può lasciare un solo arco percorso_da S11 Sentiero raggiungibile_da Parco Spina_Verde contiene Baita_degli_Alpini Baita situata_in S11 raggiungibile_da Sentiero Baita_degli_Alpini Baita 61 Per ottenere un unico modello RDF 62

17 1/2 Scopo 1/2 2/4 Scopo 2/4 RDF permette di per associare metadati a risorse pubblicate sul Web Gli utilizzatori di RDF devono, però, anche poter definire i metadati Risorsa META definito da Ontologia! Hanno bisogno di un linguaggio ontologico con cui definire il significato associato ai metadati Es Parentela un uomo èunessere umano ed è maschio una donna èunessere umano ed è femmina una madre èunadonna che ha_figlio almeno un essere umano una padre èunuomo che ha_figlio almeno un essere umano un genitore è o un padre o una madre Un nonno èunuomo che ha_figlio almeno un genitore I termini sottolineati sono parte del linguaggio utilizzato per definire madre, padre,, nonno. 3/4 Scopo 3/4 4/4 Scopo 4/4 Il linguaggio ontologico deve però essere esplicito perché basato su strutture (concetto, proprietà, etc.) di immediata applicazione un, è un, che, almeno un, o sono già abbastanza espliciti Formale perché automaticamente decodificabile il linguaggio naturale (nel nostro caso l italiano) non è adatto perciò occorre definire esplicitamente e in modo formale il significato dei termini del linguaggio ontologico (un, è un, che, almeno un, o) OWL è una versione estesa di RDFS RDFS : RDF Vocabulary Description Language o RDF Schema è un linguaggio ontologico adatto perchè èformale essendo costruito sopra RDF èesplicito specifica un insieme predefinito di risorse e predicati RDF per definire classi e predicati controllare quali classi e predicati debbono essere utilizzati contemporaneamente Classi Proprietà rdfs:resource rdfs:subclassof rdfs:class rdfs:subpropertyof rdf:property rdfs:range... rdfs:domain...

18 classi ed esemplari classi ed esemplari creare una classe ex:artista rdfs:class. creare una sotto classe ex:pittore rdfs:subclassof ex:artista. ex:scultore rdfs:subclassof ex:artista. creare un esemplare (istance) ex:rodin ex:scultore. Insiemistica! artista pittore gode della proprietà transitiva Uso di Multiple inheritance ex:artistamultidisciplinare rdfs:subclassof ex:pittore. ex:artistamultidisciplinare rdfs:subclassof ex:scultore. Uso di Multiple instantiation ex:michelangelo ex:pittore. ex:michelangelo ex:scultore. ArtistaMultidisciplinare artista pittore scultore scultore Rodin Quelli rappresentati sono degli insiemi e non dei diagrammi RDF Michelangelo Quelli rappresentati sono degli insiemi e non dei diagrammi RDF proprietà range e domain constrain creare una proprietà ex:crea rdf:property. usare una proprietà ex:rodin ex:crea ex:il_bacio. creare sotto proprietà ex:dipinge rdfs:subpropertyof ex:crea. gode della proprietà transitiva ex:scolpisce rdfs:subpropertyof ex:crea. Restrizione di una relazione! crea dipinge Quelli rappresentati sono degli insiemi e non dei diagrammi RDF controllare quali classi e predicati devono essere utilizzati contemporaneamente ex:crea rdfs:domain ex:artista. ex:crea rdfs:range ex:opera. ex:dipinge rdfs:domain ex:pittore. ex:dipinge rdfs:range ex:pittura. ex:scolpisce rdfs:domain ex:scultore. ex:scolpisce rdfs:range ex:scultura. La composizione di gerarchie di proprietà e vincoli di range e domain impone una gerarchia di classi

19 range e domain constrain Un po della semantica di RDFS artista pittore scultore crea dipinge scolpisce opera pittura scultura se allora polimorfismo x rdfs:subclassof y. a y. a x. x rdfs:subclassof y. x rdfs:subclassof z. y rdfs:subclassof z. x a y. x b y. a rdfs:subpropertyof b. a rdfs:subpropertyof b. a rdfs:subpropertyof c. b rdfs:subpropertyof c. x a y. x z. a rdfs:domain z. x a u. u z. a rdfs:range z. Quelli rappresentati sono degli insiemi e non dei diagrammi RDF [...] RDF Semantics potenzialità di RDFS 1/4 Dato la seguente ontologia... ex:scultore rdf:subclassof ex:artista. ex:pittore rdf:subclassof ex:artista. ex:scultura rdf:subclassof rdfs:opera. ex:pittura rdf:subclassof rdfs:opera. ex:crea rdfs:domain ex:artista. ex:crea rdfs:range ex:opera. ex:scolpisce rdfs:subpropertyof ex:crea. ex:scolpisce rdfs:domain ex:scultore. ex:scolpisce rdfs:range ex:scultura.... e solo i seguenti dati ex:rodin ex:scultore. ex:rodin ex:scolpisce ex:il_bacio. potenzialità di RDFS 2/4 artista pittore scultore Rodin crea dipinge scolpisce opera pittura scultura Il bacio Quelli rappresentati sono degli insiemi e non dei diagrammi RDF

20 potenzialità di RDFS 3/4 sfruttando l informazione di schema per dedurre Es. usando RACER [ è possibile porre alcune interrogazioni D: mi elenchi gli artisti che conosci? R: Rodin M: Rodin è uno scultore e gli scultori sono degli artisti D: cosa ha creato Rodin? R: Il bacio M: Il bacio è stato scolpito da Rodin, ma scolpire è un particolare modo di creare Già: è il polimorfisfmo della POO! [demo]! [demo] potenzialità di RDFS 4/4 D: mi elenchi le sculture che conosci? R: Il bacio M: Il bacio è una scultura perchè è stata utilizzata come valore nel predicato scolpisce non è tutto oro quel che luccica! Quali prestazioni? Scala?...?!!! [demo] Linguaggi più espressivi... 1/2 Linguaggi più espressivi... 2/2 RDFS mette a disposizione un insieme di capacità di base per definire vocabolari potrebbero essere utile poter esprimere... vincoli vincoli di cardinalità (max, min, esattamente) sui predicati Es. un Poligono ha 3 o più Lati caratteristiche delle proprietà transitiva Es. HaComeAntenato è transitiva: se A HaComeAntenato B, e B HaComeAntenato C, allora A HaComeAntenato C. inversa Es. Richiede ha come inversa èrichiesta: se A Richiede B allora B è Richiesta da A simmetrica Es. Vicino è simmetrica: se A Vicino B allora B Vicino A ect. Restrizioni sulle proprietà in specifici contesti Tutti i valori di tipo, alcuni valori di tipo Es. un Vino è una particolare Bevanda che ha un Produttore i cui valori sono tutti di tipo Viticoltore etc. che una classe è costruita combinando altre classi (unione, intersezione, negazione,...) Es. un vino bianco è definibile come l intersezione di Vino e di cosa di colore bianco che una classe, proprietà o esemplare è rispettivamente equivalente ad un altra classe, proprietà, esemplare

21 ... ma trattabili rapporto tra RDF e OWL... mantenendo allo stesso tempo il processo inferenziale computazionalmente trattabile RDF OWL Full OWL DL OWL Lite da queste esigenze nasce Ontology Web Language (OWL): OWL Full: concepito per gli utenti che desiderano la massima espressività e libertà sintattica di RDF senza richiedere garanzie computazionali. OWL DL: (Description Logics) include tutti i costrutti di OWL ma pone alcune restrizioni sul loro utilizzo per garantire la decidibilità e la trattabilità computazionale OWL Lite: concepito per fornire agli utenti una gerarchia di classificazione e vincoli semplici, un sottoinsieme funzionale da utilizzare per semplici implementazioni OWL Class Constructors OWL Axioms Sia XMLS datatypes che classi in C e C Es. hasage.nonnegativeinteger Combinazioni arbitrariamente complesse E.g., Person haschild.doctor haschild.doctor OWL è un linguaggio ontologico più espressivo di RDFS

22 Es. Ontologie & l interoperabilitl interoperabilità Es. Ontologie & l interoperabilitl interoperabilità Se formalizziamo i prestiti di una biblioteca in OWL... ex:persona rdfs:class. ex:libro rdfs:class. ex:ha_in_prestito rdf:property. ex:è_in_prestito_a rdf:property. ex:ha_in_prestito owl:inverseof ex:è_in_prestito_a.... allora l informazione... Alice ha preso in prestito Cime tempestose Persona Alice ha_in_prestito è_in_prestito_a Libro Cime Tempestose... può essere serializzata in XML......sia dal punto di vista di Alice <rdf:rdf xmlns:rdf=" xmlns:ex=" <ex:persona rdf:about="urn:ex:alice"> <ex:ha_in_prestito> <ex:libro rdf:about="urn:ex:cime_tempostese"/> </ex:ha_in_prestito> </ex:persona> </rdf:rdf>... sia dal punto di vista della biblioteca <rdf:rdf xmlns:rdf=" xmlns:ex=" <ex:libro rdf:about="urn:ex:cime_tempostese"> <ex:è_in_prestito_a> <ex:persona rdf:about="urn:ex:alice"/> </ex:è_in_prestito_a> </ex:libro> </rdf:rdf> alcuni strumenti HP Jena APIs per manipolare RDF, RDFS e OWL Supporto per persistenza e query sistema a regole per supporto a inferenza Protègè + OWL plug-in Editor grafico di OWL Numerosi plug-in Racer Description Logic Reasoner compatibile con OWL-DL Rice Client di RACER Sesame Sistema ottimizzato per persistenza RDF(S) e query