PDF de programación - Ontologías y la Web Semántica

Ontologías y

la Web Semántica

Jose Emilio Labra Gayo

Departamento de Informática

Universidad de Oviedo

http://www.di.uniovi.es/~labra

Jose Labra

Universidad de Oviedo

¿Qué es una Ontología?

Una ontología = Formalización de un dominio

Utiliza: lenguajes formales

Para: definir vocabulario de un dominio

Compartir el significado entre aplicaciones

Inferir nuevo conocimiento a partir de definiciones

Otros términos relacionados:

Taxonomía: Clasficación jerárquica
Tesauro: Definiciones de términos

Ejemplos de dominios

Jose Labra

Universidad de Oviedo

Medicina
Biología

Aviación
Animales

Comida
…etc

Jose Labra

Universidad de Oviedo

Partes de una ontología

Define conjunto de términos (vocabulario)

Corazón, Sangre, Sistema circulatorio

Propiedades entre dichos términos

Ejemplo:

"el corazón es un órgano muscular que es

parte del sistema circulatorio"

Descrito en un lenguaje formal

Ejemplo (lógica):

x(Corazón(x) OrganoMuscular(x)
y (esParteDe(x,y)

SistemaCirculatorio(y))

Jose Labra

Universidad de Oviedo

Ontología como rama del conocimiento

Ontología, rama de la metafísica

Desde Aristóteles (metafisica, IV)

Onto=ser, logos=estudio de (estudio del ser)

Estudia los entes, sus categorías y relaciones

Representación del conocimiento

Ontología = formalización de un dominio
Un vocabulario compartido que describe un determinado

dominio

Un conjunto de supuestos sobre los términos de dicho

vocabulario, generalmente se utiliza un lenguaje
formal manipulable automáticamente.

Árbol de la naturaleza

y de la lógica

Ramón Llull (1235-1316)

Jose Labra

Universidad de Oviedo

Lógica

Lógica: Estudio de los razonamientos

Origen en Aristóteles (-342 a. de C.)

Desarrollo de la Lógica formal a finales s. XIX (De Morgan,

Fregge)

Lógica computacional (Hilbert, Church, Turing, Herbrand,

Tarski, …)

Varios sistemas de Lógica

Lógica proposicional

Lógica de predicados

Otras lógicas: lógica modal, lógica descriptiva, lógica borrosa, etc.

Jose Labra

Universidad de Oviedo

Lógica Proposicional

Cada frase que puede ser verdadera o falsa es una

proposicón o enunciado (p)

Varias conectivas:

Negación: p
Conjunción: p q
Disyunción: p q
Implicación: p
Equivalencia: p

q

q

“Si Juan juega al fútbol, se cansa y Juan juega al fútbol
Por tanto: Juan se cansa”

q

p
p
q

Jose Labra

Universidad de Oviedo

Lógica proposicional

Existen sistemas de demostración que comprueban si

un razonamiento es correcto

Ejemplo: Deducción natural

Propiedades:

Consistente: todos los razonamientos que se demuestran son

correctos

Completo: todos los razonamientos correctos pueden

demostrarse

Complejidad: NP (es uno de los problemas NP clásicos)

Expresividad: Muy poca.

Ejemplo: “Todos los hombres son mortales, Sócrates es un
hombre, luego Sócrates es mortal”

Jose Labra

Universidad de Oviedo

Lógica de predicados

Extiende la lógica proposicional con predicados,

funciones y cuantificadores

Ejemplo de predicado: P(x,y) = x es padre de y

Ejemplo de función: m(x) = “madre de x”

Cuantificadores:

Existencial: xP(x)

Universal: xP(x)

Ejemplo: “Todos los hombres son mortales, Sócrates es

un hombre, luego Sócrates es mortal”

x(H(x) M(x))

H(s)

M(s)

Jose Labra

Universidad de Oviedo

Lógica de Predicados

Existen varios sistemas de demostración en lógica de

predicados.

Propiedades:

Consistente: Todo lo que demuestran es correcto

Completo: Todos lo que es correcto es demostrable

Semidecidible: Si una fórmuila es correcta, lo detectan, si no

lo es, pueden no detectarlo

Para resolver ese problema se han buscado

subconjuntos de lógica de predicados de primer
orden que sean decidibles:

Clausulas Horn

Lógica descriptiva

etc…

Jose Labra

Universidad de Oviedo

Complejidad

Los sistemas de demostración pueden ser muy complejos

Jerarquía de clases de complejidad

P NP PSPACE EXPTIME NEXPTIME EXPSPACE

P = Problemas que resuelve una máquina de Turing determinista en tiempo polinómico

NP= Problemas que resuelve una máquina de Turing no determinista en tiempo polinómico

PSPACE= Problemas que resuelve una máquina de Turing determinista en espacio polinómico
EXPTIME=Problemas que resuelve una máquina de Turing determinista en tiempo O(2p(n))
NEXPTIME=Problemas que resuelve una máquina de Turing no determinista en tiempo O(2p(n))
EXPSPACE=Problemas que resuelve una máquina de Turing determinista en espacio O(2p(n))

Jose Labra

Universidad de Oviedo

Redes Semánticas

Redes Semánticas (Quillian, 68): Grafos dirigidos donde los vértices

son conceptos y los enlaces son relaciones entre conceptos

2 tipos especiales de relaciones: is-a (pertenencia) y ako (inclusión)

Sí

tienePelo

mamífero

Sí

lactante

ako

Gris

color

ako

4

patas

elefante

is-a

e1

patas

nombre

pipo

3

trompa

1

perro

4

patas

sonido

ladra

is-a

e2

nombre

pluto

Jose Labra

Universidad de Oviedo

Frames

Desarrollados para estructurar el conocimiento de las redes

semánticas

Un frame o marco = colección de atributos (slots) que describen una

entidad

Puede representar un concepto (o clase) y un individuo (o instancia)

Clase: Mamífero

tienePelo: Sí
lactante: Sí

Clase: Elefante

ako: Mamífero

patas: 4
trompa: 1
color: gris

Clase: Perro:

ako: Mamífero
patas: 4
sonido: ladra

Individuo: e1

isa: Elefante
patas: 3
nombre: Pipo

Individuo: e2

is-a: Perro
nombre: Pluto

Jose Labra

Universidad de Oviedo

Diagramas Entidad-Relación

Diagramas Entidad-Relación (Chen, 1976):

Representaciones gráficas utilizadas para capturar
modelos de dominio.

Utilizados en el desarrollo de Bases de Datos

Elefante

trabajaEn

Circo

nombre

patas

dueño

Jose Labra

Universidad de Oviedo

Mapas de Tópicos
(Topic Maps)

Mapas de tópicos (http://www.topicmaps.org/)

Estándar de definición de índices

XTM es un vocabulario para mapas de tópicos basado en XML

<topic id="pizzas"/> ...

<occurrence>

<instanceOf>

<topicRef xlink:href="#barbacoa"/>

</instanceOf>

<scope>

<topicRef xlink:href="#pizza"/>

</scope>
<resourceRef xlink:href="barbacoa.jpg"/>

</occurrence>

...

</topic>

Jose Labra

Universidad de Oviedo

Modelos Orientados a Objetos

Modelos Orientados a Objetos: Especificación de herencia y jerarquía

de objetos

Lenguajes de modelado. UML incluye diagramas de clase que

describen la estructura de objetos, atributos, operaciones, etc.

Jose Labra

Universidad de Oviedo

RDF Schema

Confianza

Demostración

Lógica unificadora

Consultas:

SPARQL

Ontologías

OWL

Reglas

RIF

RDF Schema

Intercambio de datos: RDF

XML

Unicode

URI

Jose Labra

Universidad de Oviedo

RDF Schema
Motivación

RDF permite establecer propiedades pero no dice

nada acerda de las propiedades

RDF Schema tiene varias clases y propiedades

predefinidas que permiten definir vocabularios.

Es permite definir:

Clases y propiedades

Jerarquías y herencia entre clases

Jerarquías de propiedades

Jose Labra

Universidad de Oviedo

RDF Schema
Clases e individuos

Hay que distinguir entre:

Cosas concretas (individuos) del dominio.

Ej. "Jose Labra", "Lógica"

Clases o conceptos = Conjuntos de individuos que comparten algunas propiedades

(rdfs:Class)

Ej. "Profesor", "Asignatura", "Estudiante", ...

rdf:type indica que un individuo pertenece a una clase

rdfs:subClassOf indica que una clase está incluida

en otra

Nota
rdf:type = <http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#type>
rdfs:Class = <http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#Class>

Jose Labra

Universidad de Oviedo

RDF Schema
Rango y Dominio

Pueden declararse restricciones de Rango y Dominio

Ejemplo: daClaseDe

rdfs:domain: Persona

rdfs:range: Asignatura

Persona

Asignatura

daClaseDe

domain

range

Jose Labra

Universidad de Oviedo

RDF Schema
Jerarquías

Las clases pueden organizarse en jerarquías

rdfs:subclassOf define que una clase es una

subclase de otra

A es una subclase de B si todo individuo de A

pertenece a B
Entonces, B es una superclase de A

Una clase puede tener múltiples superclases

Animal

Ave

Mamífero

Gallina

Elefante

Perro

Jose Labra

Universidad de Oviedo

RDF Schema
Jerarquía de Propiedades

Jerarquías entre propiedades subPropertyOf

Ej. Ser padre es una subpropiedad de ser progenitor

P es una subpropiedad de Q sii si P(x,y) entonces

Q(x,y)

esProgenitor

esPadreDe

esMadre

Jose Labra

Universidad de Oviedo

RDF Schema: Inferencias

RDF Schema tiene una semántica predefinida que permite

inferir nuevas declaraciones a partir de las existentes

En realidad, se genera un grafo nuevo a partir del grafo

anterior

Ejemplos:
X rdf:type A A subClassOf B X rdf:type B

A rdfs:subclassOf B B rdfs:subClassOf C A rdfs:subClassOf C

P rdfs:domain A X P Y X rdf :type A

P rdfs:range B X P Y Y rdf:type B

P rdfs:subPropertyOf Q Q rdfs:subPropertyOf R P

rdf s:SubpropertyOf R

P rdfs:subPropertyOf Q X P Y X Q Y

etc.

Jose Labra

Universidad de Oviedo

rdfs:Class

<rdf:type>

<rdf:type>

RDF Schema: Inferencias

rdf:Property

Capa de

Vocabulario

r:SerVivo

<rdf:type>

<rdf:type>

r:WebPage

<rdfs:subClassOf>

r:nombre

<rdf:type>

r:Persona

<rdfs:domain>

<rdf:type>

<rdf:type>

Capa de

RDF Schema

http://www.libros.net

<r:nombre>

“Juan”

<r:apellidos>

“López”

Capa de

RDF

<dc:Author>

_:1

<r:homePage>

http://www.juanlopez.com

Jose Labra

Universidad de Oviedo

Ejercicio Barcos

Modelizar el siguiente conocimiento en RDF

Nombre

Primer
Viaje

Proximo
Viaje

Pisco

Rambo

Titanic

Sauce

1913

1969

1912

1980

2010

2009

Fecha
Baja

1938

Fecha
Hundimiento

Comandante

1912

Olmos

Gallardo

Smith

Torre

Expresar en RDF-S el siguiente conocimiento
• Un barco está fuera de servicio si consta una fecha de baja o

una fecha de hundimiento.

• Un barco que tenga prevista un próximo viaje está en servicio.

• El comandante de un barco es un marinero.

• Un marinero es una persona

• La fecha fin de servicio es la fecha de baja o la fecha de

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