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

Alkalmazott Informatikai Intézeti Tanszék

MŰSZAKI INFORMATIKA

Dr.Dudás László

 A szemantikus Web

Forrás: Introduction to the Semantic Web (tutorial) Johnson & Johnson Philadelphia, USA October 30, 2009 Ivan Herman, W3C [email protected]

0.



Dr.Dudás László

 A hagyományos Web jellemzői  Exponenciális sebességű gyarapodás: napi 3 milliárd tartalom megosztása, benne 250 millió kép, 200 millió tweet a Twitteren, stb.  The Big Data: Hatalmas tárolt adatmennyiség: 1 milliárd kép, 23 Mrd Google-indexált weblap  Különleges indexelő technikák a gyors kereshetőséghez

1.



Dr.Dudás László

 Hagyományos keresés a Weben  Keresés speciális indexeléssel: A Google kb. 100 tényezőt elemez a weboldalon a PageRank számításakor, hogy megállapítsa, az oldal mennyire felel meg a keresési feltételeknek.  Faktorok: az oldal népszerűsége, a keresett szó gyakorisága és pozíciója a weboldalon, egymáshoz való közelségük, a kereső személy profiljának aktuális jellemzői, stb.

2.



Dr.Dudás László

 Hagyományos keresés a Weben  A Google szabadalmaztatott keresőtechnikát alkalmaz:

3.



Dr.Dudás László

 Hagyományos keresés a Weben  A gond: A keresés jóformán csak szintaktikai elemeket tartalmaz.  A jelentés szintjei: - szintaktikai - szemantikai - pragmatikus - intencionális  Irma: „Frédi ugyanúgy dohányzott, mint Te!” Béni: „Miért, mi van vele?” Irma: „Tüdőrák. Feldobta a bocskorát.”

4.



Dr.Dudás László

 Hagyományos keresés a Weben  „Feldobta a bocskorát” jelentése a különféle szinteken:

- Szintaktikai: Múlt idejű állítmány és tárgy. - Szemantikai: Felhajította a lábbelijét. - Pragmatikai: Meghalt - Intencionális: „Ne dohányozz, mert Te is úgy jársz!”  A hagyományos webkeresők (Google, Bing, Yahoo) gyakorlatilag csak szintaktikai szinten keresnek. Nem értik a kérdést, nem látnak a sorok mögé.  Csak a szavak egyezését nézik.

akar = akár

5.



Dr.Dudás László

 Hagyományos keresés a Weben  A számítógép – még – nem érti, mit kérdezünk tőle

Forrás: Szemantikus web, folkszonómia, taxonómia http://tarsadalominformatika.elte.hu/tananyagok/trendkutatas/lecke4_lap1.html

6.



Dr.Dudás László

 Hagyományos keresés a Weben  A nemértés oka: A html dokumentumleíró nyelv, nem tárolja az információstruktúrát.  Ahhoz, hogy a gép értse a kérdést, a tartalmakhoz járulékos adatokat, az adatokra vonatkozó metaadatokat kell csatolni.

 Metaadatok: az adat kategóriája, típusa, kapcsolódásai, forrása, stb.  A metaadatok megteremtik az adatok kapcsolatbahozásának , besorolásának, szinonímája megtalálásának, stb. lehetőségét.  A kereső mélyebb elemzéseket végezhet.

7.



Dr.Dudás László

 Szemantikus keresés a Weben  A komolyabb kérdések megválaszolása igényli a Weben tárolt adatok kombinálását: - az információösszetevők több oldalon elosztva találhatók meg - az információösszetevők eltérő adatbázisokban tárolódnak, stb.  Pl. Ki a barátnője a G1BG3 legjobb fiú tanulójának? - barátnő a fotón - legjobb tanuló a Neptun nyilvántartásban.

 Az embereknek nem gond ilyen kérdések megválaszolása, mert - könnyen kezelik a hasonló jelentésű szavakat - könnyen értelmezik a képeket - boldogulnak hiányos, vagy sérült információkkal is.

8.



Dr.Dudás László

 Szemantikus keresés a Weben  Valamilyen más adatszervezésre van szükség a Weben: - Szemantikus Web-re!  Mi a Szemantikus Web?  Tim Berners Lee: olyan adattárolási forma, amely a nyers adatokat kiegészítő metaadatok révén a ráépülő alkalmazásokkal lehetővé teszi a tárolt adatok integrálását, az adatok által reprezentált jelentés megragadását és felhasználását.  Meg kell jegyezni, hogy a mesterséges metaadat hozzáadással szemben vannak szkeptikus vélemények is, melyet a tárgy előadója is oszt, hiszen a jelentés benne van a szövegkörnyezetben, tágabb értelemben az adathoz kapcsolódó összes jellemző halmazában.

9.



Dr.Dudás László

 Szemantikus keresés a Weben  Az ördög a részletekben lakozik. - egy közös modellt kell a gépek számára nyújtani az adatok és kapcsolataik leírására, lekérdezéséhez, stb. - a fogalmak osztályozása nagyon komplex feladattá válhat bizonyos tudásterületeken, és ezek azok a szituációk, amikor az ún. ontológiák, tezauruszok, stb. elengedhetetlenek.


10.



Dr.Dudás László

 Szemantikus keresés a Weben  A szemantikus web létrehozása és keresés rajta

1. Képezzük le a változatos adatokat egy egységes absztrakt adatreprezentációval 2. Hozzuk kapcsolatba a kialakult reprezentációkat

3. Kezdjünk el lekérdezéseket az ily módon kialakult adatszerkezeteken! A metaadatok támogatják és teszik lehetővé ezt az eljárást.


11.



Dr.Dudás László

 Szemantikus keresés a Weben  Egyszerű példa könyvesbolt adatbázissal

 Adatkészlet „A”:


12.



Dr.Dudás László

 Szemantikus keresés a Weben  Az egységes szemléltetéshez használjunk RDS (Resource Description Framework) keretrendszert!  Az RDS egy triplet, melynek elemei: alany, állítmány, tárgy. Az állítmányt helyettesítheti tulajdonság. Pl: Pista szereti Gizit Pista jegye jeles  A tripleteket az alanytól a tárgy felé mutató, az állítmánnyal felcímkézett nyíllal szokták ábrázolni.

szereti Pista

Gizit


13.



Dr.Dudás László

 Szemantikus keresés a Weben  A könyvesbolti példa leképezése:


14.



Dr.Dudás László

 Szemantikus keresés a Weben  A gráf csomópontjai a weben fellelhető erőforrások: URI-k, Uniform Resource Identifier-ek, melyek lehetnek URL-ek, vagy szövegek. Egy gráf leképezheti csak egy részletét is az adathalmaznak.  Adatkészlet „F”:


15.



Dr.Dudás László

 Szemantikus keresés a Weben  Reprezentáljuk a második adatkészletet:


16.



Dr.Dudás László

 Szemantikus keresés a Weben  Egyesítsük a lekérdezéshez az adatokat:


17.



Dr.Dudás László

 Szemantikus keresés a Weben  Egyesítsük a lekérdezéshez az adatokat..

Azonos

Azonos erőforrás


18.



Dr.Dudás László

 Szemantikus keresés a Weben  Egyesített adatokkal:


19.



Dr.Dudás László

 Szemantikus keresés a Weben  Az „A” adatkészlet tulajdonosa most kérdezhet ilyet: „Add meg a címét (Title) az Eredetinek (Original)”  Ez az információ nem található meg az „A” adatkészletben de megtalálható a hozzákötött „F”–ben!


20.



Dr.Dudás László

 Szemantikus keresés a Weben  De több is kinyerhető: érezzük, hogy az a:author és az f:auteur ugyanaz.  De egy automatikus egyesítés nem tudja ezt!  Adjunk némi többlet információt az egyesített adatokhoz: - a:author ugyanaz mint f:auteur mindkettő egy „Person”-t azonosít - egy fogalmat, melyet a közösség már definiált: - egy „Person” egyértelműen azonosított a nevével és, mondjuk a homepage-ével - ez bizonyos erőforrások számára „kategóriaként” használható


21.



Dr.Dudás László

 Szemantikus keresés a Weben  Aknázzuk ki a többlet tudást! .


22.



Dr.Dudás László

 Szemantikus keresés a Weben  Végezzünk gazdagabb lekérdezést! - Az F most kérdezheti: „donnes-moi la page d’accueil de l’auditeur de l’originale” - nos… „give me the homepage of the original’s auteur”  Az információ nem található sem az „A”, sem az „F” adatkészletben… - de az „A” és „F” egyesítése révén elérhetővé vált - hozzáadva három egyszerű állítást mint egy ragasztót.


23.



Dr.Dudás László

 Eltérő adatkészletekkel történő kombinálás  A „Person” használatával pl. az adatkészletet más külső adatkészletekkel kombinálhatjuk.  Például, a Wikipédiában található adat kinyerhető dedikált szoftvereszközökkel - pl. a ‘dbpedia’ project már képes kinyerni az „infobox” információt a Wikipédiából…


24.



Dr.Dudás László

 A Wikipédia adattal egyesítve

.


25.



Dr.Dudás László

 A Wikipédia adattal egyesítve..

.


26.



Dr.Dudás László

 A Wikipédia adattal egyesítve..

.


27.



Dr.Dudás László

 Meglepő?  Annak néz ki, de nem kellene meglepőnek lennie.

 Minden nap ez történt az automata erőforrások révén a Web használóknál.  Az eltérés: egy kis többlet, hogy a gépek szintén meg tudják ezt csinálni.


28.



Dr.Dudás László

 Mit is csináltunk?  Különféle adatkészleteket kombináltunk, amelyek - megtalálhatók valahol a weben, - eltérő formátumúak (mysql, Excel sheet, XHTML, stb.) - különböző neveket használnak a kapcsolatokra.  Kombinálhattuk az adatokat, mert egyes URI-k azonosak voltak (jelen esetben az ISBN-ek)  Hozzá tudtunk adni egy kis extra információt (ragasztóként), valószínűleg általános technikákat alkalmazva, melyet a közösség hozott létre  Ezek eredményeként új kapcsolatokat találtunk és hívtunk elő.


29.



Dr.Dudás László

 És ez még többre is képes lehet  Az egyesített adatkészletekhez többlet tudást adhatunk - pl. a teljes osztályozását különféle könyvtári adatoknak  Ez az a terület, ahol az ontológiák, extra szabályok stb. szerephez jutnak

 És még erőteljesebb lekérdezések is elvégezhetők ezeknek köszönhetően.


30.

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

Recommend Documents