Web Semantica - Tana BarCamp

Slide 1: Web Semántica ¿Web 3.0? E. Ing. Giannella Ligato tana@vardump.com.ar

Slide 2: De qué vamos a hablar Cómo funciona internet hoy  Qué es la web semántica  Los ladrillitos de la web semántica: metadatos, XML,  RDF, OWL Cómo integramos todo esto: webservices  Cómo funcionará internet mañana.  Posibilidades de negocio  Principales obstáculos de desarrollo 

Slide 3: Cómo funciona la web hoy ¿Organizar mi viaje?

Slide 4: Cómo funciona la web hoy

Slide 6: Cómo funciona la web hoy Caramba… Quizá tenga más suerte con el hotel

Slide 8: Cómo funciona la web hoy La red no es para mí, es imposible encontrar algo… ¡Necesito un agente de viajes!

Slide 9: Cómo funciona la web hoy Mil maneras de referirse a lo mismo, y también  referencia a distintas entidades con el mismo significante  ambigüedad y falta de precisión. Los datos no están inmediatamente disponibles  para ser procesados por otro software. Los datos no están interconectados, cada sitio es  una “isla”.

Slide 10: Cómo funciona la web hoy Tráfico desde buscadores  Miles de resultados con poca precisión  Resultados altamente sensibles al vocabulario  Resultados inconexos, páginas en vez de sitios  Intensiva en tiempo y trabajo del usuario  Máquinas “tontas”  Información no clasificada  Baja interoperabilidad 

Slide 11: Cómo funciona la web hoy En todo caso, se puede extraer datos, pero no  información ni menos aun conocimiento. Los buscadores entienden las palabras pero no las  relaciones. ¿Cómo hago para buscar “hoteles con media pensión disponibles en Buenos Aires”? Media pensión  categoría Disponibles  fecha … etc…

Slide 12: Cómo funciona la web hoy Flechas = links Recurso Recurso Recurso Recurso Recurso Recurso Recurso Recurso Recurso Recurso Recurso Recurso Recurso

Slide 13: ¿Entonces…? Así funciona la web hoy… ¿Tienen solución estos inconvenientes? Según la W3C, la solución posible es la Web Semántica

Slide 14: Qué mejorará la web semántica Máquinas que comprendan significados  Discriminación automática de relevancias  Interoperabilidad  Búsquedas más eficientes: resultados certeros en  menos tiempo  Usuario ocupado en la toma de decisiones y no en las tareas repetitivas  ¡¡Éxito para encontrar lo que buscábamos!!

Slide 15: Qué es la web semántica sintaxis. (Del lat. syntaxis, y este del gr. σύνταξις, de συντάσσειν, coordinar).  1. f. Gram. Parte de la gramática que enseña a coordinar y unir las palabras para formar las oraciones y expresar conceptos.  2. f. Inform. Conjunto de reglas que definen las secuencias correctas de los elementos de un lenguaje de programación.

Slide 16: Qué es la web semántica semántico, ca. (Del gr. σημαντικός, significativo).  1. adj. Perteneciente o relativo a la significación de las palabras.  2. f. Estudio del significado de los signos lingüísticos y de sus combinaciones, desde un punto de vista sincrónico o diacrónico. ¡¡¡Inform.!!!

Slide 17: Qué es la web semántica Una red de significados  Información clasificada  Jerarquía de datos  Infraestructura ordenada  Convertir a la red en una  mega base de datos

Slide 18: Qué es la web semántica es miembro de Flechas = relaciones Recurso y propiedades Recurso Recurso es amigo de es parte de es autor de Recurso Recurso es citado por es hijo de Recurso dicta clases en Recurso es sinónimo de Recurso Recurso

Slide 19: Qué es la web semántica Un ejemplo concreto: 

Slide 20: Qué es la web semántica La web semántica implica una infraestructura común, mediante la cual se pueda compartir, procesar y transferir información de forma sencilla.* Esta infraestructura hace que las máquinas comprendan el significado de la información  se facilita y agiliza el trabajo humano. *Según la definición oficial de W3C

Slide 21: Web semántica Definición de Tim Berners Lee: Una web semántica es una red de datos que pueden ser procesados directa o indirectamente por máquinas. Es una web extendida que permitirá a humanos y máquinas trabajar en cooperación mutua 

Slide 22: Web semántica ¿Cómo hacemos para que las máquinas entiendan significados? Hacer máquinas más inteligentes   Enfoque IA Hacer datos más inteligentes   Enfoque WS

Slide 23: Web semántica No te preocupes, Roboto, que ¡¡Buaaaaaa, cuando necesite nadie me un agente te voy quiere!!! a llamar

Slide 24: ¿Cómo se logra esto? La web semántica requiere de:  Metadatos  Ontologías Y para aprovechar todo su potencial…  Lógica y motores de inferencia  Agentes inteligentes IA

Slide 25: Stack de web semántica

Slide 26: ás s” s m ente ato lig D te “in

Slide 27: Datos en la web semántica La web semántica requiere de datos inteligentes, esto es:  Independientes de las aplicaciones  Clasificados  Parte de una ecosistema mayor de información (ontología).

Slide 28: Metadatos Etimológicamente, datos que hablan de datos  ayudan a clasificar los datos Metadatos: Datos acerca de estructura y contenido de los documentos de la web, sean [X]HTML, imágenes, video, audio, documentos de texto, etc. Metadatos

Slide 29: Metadatos Recurso  Propiedad  Valor [Sujeto  Predicado  Objeto] Ya se usan ampliamente en [X]HTML, en PDF, en archivos de ofimática, etc. Metadatos sociales: folksonomies.

Slide 30: Metadatos Ejemplo [X]HTML: Holamundo.htm <meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=UTF-8\" /> Recurso Propiedad Valor Ejemplo folksonomies: delicious, YouTube, flickr…

Slide 31: Vamos por partes…

Slide 32: URI Uniform Resource Identifiers, identificadores de recursos únicos, sin posibilidad de ambigüedad. Puede ser una localización (URL), un nombr (URN) o e ambos. Ejemplos: http://www.utn.edu.ar mailto:tana@vardump.com.ar urn:isbn:0-395-36341-1

Slide 33: Unicode Estándar para representar y manipular texto en cualquier idioma del mundo. Tiene un repertorio de más de 100.000 caracteres.

Slide 34: XML eXtensible Markup Language - Metalenguaje de etiquetas extensibles, se puede “acomodar” a las necesidades de cada uno. -Esquemas que definen y restringen su estructura. -Establece relaciones básicas pero no una semántica  todavía nos falta un paso.

Slide 35: XML Ejemplo: <?xml version=\"1.0\" encoding=\"UTF-8\"?> <!DOCTYPE correo [ <!ELEMENT correo (para, remitente, titulo, mensaje)> <!ELEMENT para (#PCDATA)> <!ELEMENT remitente (#PCDATA)> <!ELEMENT titulo (#PCDATA)> <!ELEMENT mensaje (#PCDATA)> ]> <correo> <para>Pepe</para> <remitente>Lola</remitente> <titulo>Hola</titulo> <mensaje>¿Todo bien?</mensaje> </correo>

Slide 36: XML Ejemplo: <?xml version=\" 1.0\" encoding=\"ISO-8859-1\" ?> <!DOCTYPE hotel SYSTEM \"http://www.hoteles.com/xml/dtd/hoteles.dtd\"> <hotel> <parametros> <codigo>635748</codigo> <nombre>Gran Hotel Pirulo</nombre> <categoria>3</categoria> </parametros> </hotel>

Slide 37: RDF Resource Description Framework (infraestructura para la descripción de recursos) Soluciona las carencias de XML, y agrega semántica. Es un modelo de metadatos que usa la sintaxis de XML*. Sigue el modelo Recurso  Propiedad  Valor (triple) *No exclusivamente, también puede usar otras (N3, RxR, Turtle, N-Triplex, Trix).

Slide 38: RDF Ejemplo de RDF-XML: <?xml version=\"1.0\" encoding=\"utf-8\"?> <rdf:RDF xmlns:dc=\"http://purl.org/dc/elements/1.1/\" xmlns:rdf=\"http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#\"> <rdf:Description rdf:about=\"http://www.utn.edu.ar/\"> <dc:title>La Universidad Tecnológica Nacional</dc:title> </rdf:Description> </rdf:RDF>

Slide 39: RDF Ejemplo de RDF-XML: <?xml version=\"1.0\"?> <rdf:RDF xmlns:rdf=\"http://www.w3.org/1999/02/22- rdf-syntax-ns#\" xmlns:ht=\"http://www.hoteles.com/ht#\"> <rdf:Description rdf:about=\"http://www.hoteles.com/ht/Hotel Pepito\"> <ht:categoria>4</ht:categoria> <ht:destino>Madrid</ht:destino> <ht:cadena>Hyatt</ht:cadena> </rdf:Description> </rdf:RDF>

Slide 40: RDF y XML no son lo mismo XML es básicamente un formato de datos, una sintaxis que permite gran flexibilidad. No hay significado (semántica) embebido en un archivo XML; no se puede hacer demasiado a menos que se cuente con un tipo particular de XML extra (un schema, como XHTML or SVG). En cambio, RDF es un modelo que, a pesar de no tener la flexibilidad de XML, soluciona algunos de sus inconvenientes y agrega semántica. http://www.w3.org/DesignIssues/RDF-XML.html

Slide 41: RDF Otros ejemplos de implementaciones: RSS 0.90 y 1.0 Proyecto FOAF C:\\Documents and Settings\\Tana Ligato\\Desktop\\A Foaf.rdf

Slide 42: RDFS RDF trabaja con un RDF Schema (RDFS): definición de vocabulario RDFS no provee clases ni propiedades particulares de una aplicación, sino que otorga un framework para describir esas clases y propiedades. Es una especie de type system para RDF (comparable a los type systems usados en OOP como Java).

Slide 43: RDFS Las clases en un RDF Schema son comparables a las clases en lenguajes de programación orientada a objetos. Los recursos pueden ser definidos como instancias de clases o subclases de clases.

Slide 44: RDFS Ejemplo:  <?xml version=\"1.0\"?> <rdf:RDF xmlns:rdf=\"http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax- ns#\" xmlns:rdfs=\"http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#\" xml:base= \"http://www.turismo.com/alojamientos#\"> <rdfs:Class rdf:ID=\"alojamiento\" /> <rdfs:Class rdf:ID=“hotel\"> <rdfs:subClassOf rdf:resource=\"#alojamiento\"/> </rdfs:Class> </rdf:RDF>

Slide 45: Taxonomías Una taxonomía es un vocabulario controlado ordenado - jerárquicamente. Vocabulario controlado: lista cerrada de términos - definidos y únicos (sin ambigüedad). Una taxonomía define la clasificación de términos y los - principios que rigen esa clasificación. -Las relaciones de una taxonomía están dadas por los tesauros.

Slide 46: Ontologías Vocabularios que las máquinas pueden entender, especificados con la suficiente precisión como para permitir diferenciar términos y referenciarlos de manera precisa y unívoca. Las ontologías están referidas a un dominio de información, un área de conocimiento determinada.

Slide 47: Ontologías Entonces:  Una ontología define conceptos y relaciones en un área de conocimientos, de manera unívoca.  Una ontología captura información lógica de manera tal que de ella pueda inferirse información.

Slide 48: Ontologías Ejemplo: class-def alojam % alojam es una clase class-def transporte % transporte es una clase subclass-of NOT alojam % separada de alojam class-def hotel subclass-of alojam % los hoteles son subc de alojam class-def habit slot-constraint is-part-of % habit son parte del hotel has-value hotel class-def avion subclass-of transporte class-def bus subclass-of transporte

Slide 49: Ontologías

Slide 50: OWL Web Ontology Language: Lenguaje para definir ontologías. - OWL fue creado como forma común de procesar el contenido de la información web - no para mostrarlo sino para procesarlo - Trabaja sobre RDF - Usa sintaxis XML - Es un estándar con 3 sublenguajes: - OWL Lite - OWL DL (incluye OWL Lite) - OWL Full (incluye OWL DL)

Slide 51: OWL Ejemplo: C:\\Documents and Settings\\Tana Ligato\\Desktop\\Athena\\airport-ont.ht airport-ont.owl Un ejemplo aun más elaborado: http://smi-protege.stanford.edu/svn/owl/trunk/examples/travel.owl?rev=6289&view=auto

Slide 52: Integración: webservices Qué es un webservice (definición oficial) “Es un conjunto de aplicaciones o de tecnologías con capacidad para interoperar en la Web. Estas aplicaciones o tecnologías intercambian datos entre sí con el objetivo de ofrecer servicios. Los proveedores ofrecen sus servicios como procedimientos remotos y los usuarios solicitan un servicio llamando a estos procedimientos a través de la Web”.

Slide 53: Integración: webservices

Slide 54: Integración: webservices

Slide 55: Resumiendo…

Slide 56: Componentes para una WS XML nos da la sintaxis para documentos estructurados, pero  no agrega semántica. XML Schema restringe la estructura de documentos XML y  extiende a XML con datatypes. RDF es un modelo de datos para objetos (\"recursos\") y  relaciones entre ellos. Provee semántica simple para este modelo de datos, y puede ser representado con sintaxis de XML. RDF Schema es un vocabulario para describir clases y  propiedades de recursos RDF, usando semántica para jerarquías generalizadas de esas propiedades y clases. OWL agrega vocabulario para describir propiedades y  clases: entre otros, relaciones entre clases, cardinalidad, igualdad, características de propiedades, etc.

Slide 57: Cómo funcionará la web mañana La web semántica permitirá: - ... realizar deducciones lógicas. - ... realizar inferencias. - ... combinar información. - ... generar información “nueva” a partir de la existente. - ... realizar consultas complejas. - ... automatizar procesos.

Slide 58: Cómo funcionará la web mañana - “El viaje perfecto”: avión, hotel, restaurante, visa, trámites para llevar mascotas, vacunas. - “El mini-asesor contable”: impuestos, fechas de pago, lugares, bancos, noticias. - “Una agenda médica”: cartilla de la obra social, sacar turno, procesar receta, pedir los lentes.

Slide 59: ¿Preguntas? ¿Alguien tiene algo que ? objetar? ¿Eh? ¡¡¿Eeehh?!!! Preguntas con delay : escribime a tana@vardump.com.ar

Slide 60: Bibliografía y recursos - Ivan Herman: Introduction to the Semantic Web. W3C, 2003. Disponible en http://www.w3.org/2003/Talks/0624-BrusselsSW-IH/Overview.html - AAVV: Spinning the Semantic Web: Bringing the World Wide Web to Its Full Potential. The MIT Press, 2003. -AAVV: Resource Description Framework. W3C, 1998 y ss. Disponible en http://www.w3.org/RDF/ -Tim Berners-Lee: Weaving the web. Harper, 1999. -Daconta et al: The Semantic Web, a guide to the future of XML, Web Services and Knowledge Management. Wiley and Sons, 2003. -AAVV: The Semantic web: on the respective roles of XML and RDF. IEEE, 2001. Disponible en http://www.ontoknowledge.org/oil/downl/IEEE00.pdf  ¡¡INTERESANTE!! -Jena, framework para desarrollar aplicaciones de web semántica (Java): http://jena.sourceforge.net/ -Protégé, herramienta para modelar ontologías: http://protege.stanford.edu/

Slide 61: La próxima BarCamp!! WEB 3.0

Slide 62: ¡Gracias por votar esta charla! ¿Chusma? http://labs.vardump.com.ar www.vardump.com.ar www.seoposicionamiento.com.ar

Slide 63: Esta presentación queda a tu disposición bajo licencia Creative Commons: http://creativecommons.org/licenses/by/2.5/ar/ Si te pareció útil y querés usarla, ¡hacelo! :) Avisame a tana@vardump.com.ar

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