Метаинформация и поиск. Сервис метаданных для систем P2P сервис метаданных является критически важным; ресурсы в сетях P2P не организованы в единую сеть. - презентация

1 Метаинформация и поиск

2 Сервис метаданных для систем P2P сервис метаданных является критически важным; ресурсы в сетях P2P не организованы в единую сеть гипертекстовых документов; для генерации ответов на запросы к узлам требуется описание ресурсов, доступных на этом узле; метаданные определяют качественные показатели поиска.

3 Скачки в развитии сервисов метаданных метаописание вчера: набор ключевых слов; метаописание сегодня: спецификация с использованием стандарта в предметной области (DC, LOM и др.); метаописание завтра: сформированное с помощью терминов, формирующих смысловые (онтологические) цепочки, описание ресурса, которое несёт смысловую нагрузку и представлено в «понятном» для компьютера виде.

4 Используемый подход базирование на стандартах Semantic Web; открытое пространство словарей метаописаний; возможность интерпретации автоматическими программными модулями.

5 Что такое Semantic Web? Semantic Web представляет собой единую платформу, предоставляющую средства совместного использование данных приложениями, компаниями и сообществами по предметным областям Semantic Web – совместная разработка многих участников в рамках одноимённой инициативы World Wide Web Consortium (W3C) Дополнительная информация:

6 Успешные сценарии использования Библиотека изображений NASA Интеграция данных в Audi Поиск работы в Швейцарии Поиск информации для энергетического консорциума EnerSearch (Sweden, United States, the Netherlands, Germany, France) и др.

7 Semantic Web и искусственный интеллект современные алгоритмы искусственного интеллекта ещё не способны извлекать и обобщать смысловую составляющую наравне с человеком; Semantic Web позволяет «промаркировать» документ так, что бы смысловая составляющая могла восприниматься (без понимания) компьютером для обработки с применением формальных методов; таким образом, Semantic Web – промежуточный шаг в развитии информационных технологий, который предшествует появлению полноценных систем искусственного интеллекта.

8 Структура стека Semantic Web

9 Resource Description Framework (RDF) универсальный стандарт описания информационных ресурсов; в значительной степени зависит от стандарта URI; в основу положена теория графов (возможны только бинарные связи); документ RDF может иметь одно из представлений: графическое (граф); RDF/XML – сериализация RDF в виде документа XML; N3 – нотация, содержащая множество триплетов (ресурс-свойство-значение); позволяет описывать информационный ресурс в терминах одного или нескольких выбранных словарей; не позволяет определять классы и отношения терминов словарей; механизм реификации (reification) позволяет описывать значения свойств ресурсов.

10 Спецификации RDF на основе URI и XML RDF/XML Syntax Specification (Revised) W3C Recommendation Dave Beckett, ed. RDF/XML Syntax Specification (Revised) RDF Vocabulary Description Language 1.0: RDF Schema W3C Recomendation Dan Brickley, R.V. Guha, eds. RDF Vocabulary Description Language 1.0: RDF Schema RDF Primer W3C Recommendation Frank Manola, Eric Miller, eds. RDF Primer Resource Description Framework (RDF): Concepts and Abstract Syntax W3C Recommendation Graham Klyne, Jeremy Carroll, eds. Resource Description Framework (RDF): Concepts and Abstract Syntax RDF Semantics W3C Recommendation Patrick Hayes, ed. RDF Semantics RDF Test Cases W3C Recommendation Jan Grant, Dave Beckett, eds. RDF Test Cases

11 Пример RDF (графическая нотация)

12 Пример RDF (нотация N3) ( David Billington) ( David Billington, ) ( David Billington, ( Andrew Rock)

13 Пример RDF/XML David Billington

14 RDF Schema (RDFS) позволяет определять классы и простейшие отношения (наследование) для терминов словарей, используемых для описания информационных ресурсов; документ RDFS является документом RDF.

15 Позиционирование RDF и RDFS

16 Сериализация RDFS в виде RDF/XML The class of lecturers. All lecturers are academic staff members. The class of academic staff members The class of staff members The class of courses It relates only courses to lecturers....

17 Аксиоматика RDF и RDFS базируется на языке логики предикатов, общепризнанной в качестве основ для представления знаний; базовые предикаты: PropVal(P,R, V ) – ресурс P, свойство R, значение V. Type(R, T) – ресурс R имеет тип T. на основе аксиоматики может быть определён механизм прямого вывода: IF E содержит (?u, rdfs : subClassOf, ?v) и (?v, rdfs : subclassOf, ?w) THEN E также содержит (?u, rdfs : subClassOf, ?w) (свойство транзитивности отношения наследования)

18 Запросы к документам RDF на RDQL в некоторых случаях возможны запросы к документам RDF с помощью XPath; возможны запросы в виде «select-from-where»: select N from course{X}.isTaughtBy{Y}, {C}name{N} where Y="949352" and X=C создан специальный язык запросов RDF Query Language (RDQL).

19 Подведение итогов об RDF+RDFS RDF – основа для представления и обработки метаинформации; RDF основан на простой графовой модели, основными элементами которой являются «ресурс», «свойство» и «выражение»; выражение – это триплет «ресурс-свойство- значение»; для RDF существует синтаксис XML, поддерживающий простой обмен документами метаописаний; RDF поддерживает описание простейших семантических связей между ресурсами; RDF основан на децентрализованном подходе и поддерживает последовательное развитие базы знаний; RDF не зависит от предметной области и может использоваться для описания любых предметных областей; RDF Schema – простейший язык описания семантических связей терминов, предоставляющий концепции класса, подкласса, свойства и механизмы описания простейших; созданы языки запросов к базам метаописаний RDF и RDFS.

20 Необходимость более развитых чем RDFS языков онтологий Локальный характер свойств: в рамках RDF Schema нельзя определить диапазоны ограничений только для одного класса, например, нельзя определить, что «коровы едят только траву, когда другие животные едят ещё и мясо» Невозможно специфицировать непересечение классов, например, что «мужчина» и «женщин» являются подклассом «персона», но не пересекаются. Нет возможности порождать новые классы с использованием бинарных отношений объединения, пересечения и дополнения. Нет возможности специфицировать меру отношения, например, указать, сколько родителей класса «персона» может иметь экземпляр «персона». Также RDFS не позволяет специфицировать, что свойство является транзитивным, уникальным или инверсным.

21 Языки описания онтологических баз данных на основе логики предикатов OWL – Ontology Web Language OWL Lite OWL DL OWL Full DAML - DARPA Agent Markup Language DAML Language (DAML+OIL) DAML Services (DAML-S) DAML Query (DQL)

22 Требования к языкам онтологий четко определённый синтаксис; эффективная поддержка формирования выводов; формализованная семантика; достаточная выразительная мощь; удобство и простота использования.

23 Спецификации OWL OWL Web Ontology Language Overview W3C Recommendation 10 Feb OWL Web Ontology Language Overview OWL Web Ontology Language Guide W3C Recommendation 10 Feb OWL Web Ontology Language Guide OWL Web Ontology Language Reference W3C Recommendation 10 Feb 2004, 12 November OWL Web Ontology Language Reference OWL Web Ontology Language Semantics and Abstract Syntax W3C Recommendation 10 Feb OWL Web Ontology Language Semantics and Abstract Syntax OWL Web Ontology Language Test Cases W3C Recommendation 10 Feb OWL Web Ontology Language Test Cases OWL Web Ontology Language Use Cases and Requirements W3C Recommendation 10 Feb OWL Web Ontology Language Use Cases and Requirements OWL Web Ontology Language XML Presentation Syntax. 11 June OWL Web Ontology Language XML Presentation Syntax

24 Совместимость OWL и RDF/RDFS OWL – расширение RDFS; документ OWL является документом RDF; три варианта OWL: OWL Lite – ограниченное подмножество OWL Full, лёгкость для пользователя и простота создания инструментария; OWL DL – достаточная поддержка вывода, основанная на логике предикатов; OWL Full – наиболее выразителен, не гарантируется поддержка выводов.

25 Заголовок документа OWL An example OWL ontology University Ontology

26 Описание классов на OWL

27 Описание свойств на OWL

28 Ограничения в OWL 1

29 Общие выводы об OWL OWL – рекомендация для построения онтологических баз знаний для Веб, позволяющий описывать семантику высказываний в интерпретируемой машиной форме. OWL построен на основе RDF и RDF Schema с использованием синтаксиса RDF/XML; Формализованная семантика и поддержка выводов основывается на применении логики предикатов.

30 Поддержка подсистемы выводов базируется на логике предикатов (логика первого порядка); языки RDF и OWL Lite/DL могут рассматриваться в рамках логики предикатов.

31 Пример онтологии База данных утверждений о семейной иерархии: - базовые предикаты: мать(X, Y) (X является матерью Y) отец(X, Y)(X является отцом Y) мужчина(X)(X является мужчиной) женщина(X)(X является женщиной) Используя правила логики на основе этих можем строить другие утверждения. Доопределим предикаты родитель, брат, сестра, дядя, бабушка, предок: мать(X, Y) -> родитель(X, Y) отец(X, Y) -> родитель(X, Y) мужчина(X), родитель(P, X), родитель(P,Y), различны(X, Y) -> брат(X, Y) женщина(X), родитель(P, X), родитель(P,Y), различны(X, Y) -> сестра(X, Y) брат(X, P), родитель(P, Y) -> дядя(X, Y) мать(X, P), родитель(P, Y) -> бабушка(X, Y) родитель(X, Y) -> предок(X, Y) предок(X, P), родитель(P, Y) -> предок(X, Y)

32 Пример онтологии (продолжение) данная онтология легко может быть выражена в виде OWL и представлена как документ RDF в одном из представлений; на основании этой информации можно делать новые заключения; на основе сформулированной в терминах определённых предикатов можно получать ответы на следующие запросы: «кто является предком для мужчины X» «есть ли у X братья?» и др. классические поисковые машины не могут обрабатывать подобные запросы.

33 Процесс построения онтологий 1. Определить предметную область и рамки онтологии 2. Определить принципы повторного использования онтологии 3. Перечислить термины (классов) 4. Сформировать таксономию (иерархию) терминов (классов) 5. Определить свойства классов 6. Определить характеристики отношений (меру, транзитивность, инверсность и др.) и диапазоны значений. 7. Определить экземпляры классов (собственно база знаний в терминах онтологии) 8. Проверить согласованность онтологии

34 Что сделано?

35 Общая структура семантической базы знаний, интегрируемой с узлом системы

36 Используемые технологии Protégé 3.1 – редактирование онтологий; Jena 2.3 – хранилище аннотированной базы знаний в рамках каждого узла в виде RDF; IBM Eclipse 3.1 – разработка приложений Java – среда исполнения с поддержкой кроссплатформности; RacerPro – классификация и анализ онтологий.

37 Над чем ведётся работа? Онтологии предметной области, которые могут использоваться в рамках системы порталов совместно с принятым стандартом метаописаний. Собственный алгоритм выводов и доказательств для OWL DL с высокими характеристиками быстродействия и масштабируемости. Алгоритмы выполнения распределённого поиска в рамках системы на основе модели пиринговых сетей. Попытка описания XML Web-сервиса для поддержки работы с распределённой базы данных онтологий, как альтернатива базированию на платформе JXTA.

38 Результаты предыдущего опыта Распределённая информационная система на платформе.NET ( гг.) Административная часть /bpadmin Клиентская часть /bpclient Управление пользователями Управление документами Управление новостями Регистрация узла в сети Просмотр новостей Поиск документовЗагрузка документов Переход на другой узел

39 Географическое распределение узлов пиринговой сети

40 Настройки параметров узла в административном интерфейсе

41 Редактирование описания новостей в формате RDF

42 Редактирование метаописания документа в формате RDF

43 Поиск документа по всем узлам сети

44 Результаты распределённого поиска

45 Спасибо за внимание! Владимирский государственный университет Кафедра физики и прикладной математики