Introducao a Web Semantica

Ely Edison Matos [email_address] Analista de TI, UFJF XIX Semana de Informática e Telecomunicações CES/JF - setembro2009 Web Semântica Web 3.0

Agenda

Web 1.0? Web 2.0?

Qual o problema?

Quais as soluções?

Quero saber mais!

Cada linguagem tem sua própria sintaxe e semântica

Sintaxe

estuda a gramática

Semântica

estuda o significado

Sintaxe é como você diz algo Semântica é o que algo significa sintaxes diferentes mesma semântica x += y x = x + y

Sintaxe e semântica

estão relacionadas à

comunicação

Internet

web documentos páginas hyperlinks

Esta é a

Web 1.0

Os autores

começaram a usar

Ajax

Então…

As pessoas começaram a

compartilhar

fotos e vídeos

As pessoas começaram a

interargir

criando redes sociais

As pessoas

começaram a publicar

conteúdo

em

blogs

As pessoas

começaram

contribuir

em

wikis

tags e RSS

As pessoas começaram a usar

Esta é a

Web 2.0

Qual

o problema

?

Páginas Web

são escritas em

HTML

HTML

descreve

estrutura e apresentação

da informação

ou seja

a sintaxe

não a semântica

Uma página HTML

Que informação nós vemos?

Que informação as máquinas vêem?

Se os computadores puderem entender o significado

da informação

...

Eles poderão

aprender sobre o que estamos interessados e nos ajudar

a encontrar o que realmente

queremos

Este é o campo da

Web

Semântica

Esta é a

Web 3.0

A Web de hoje é uma Web de documentos

A Web Semântica é uma Web de coisas

ídolo patrocínio produto competição jogo localização

Exemplo?

Quais

as

soluções

?

Incrementa a World Wide Web

Representa a informação da Web de forma compreensível por máquinas

Possibilita…

… buscar com objetivo

… percorrer os dados

… usar agentes automatizados

WWW Web Semântica Páginas Dados

2009: Onde estamos?

Aqui

2009: Onde estamos?

As tecnologias da Web Semântica não são uma ferramenta mágica para descobrir novos remédios (ou para salvar o mundo…) Ainda há termos confusos e conflitantes no campo da Web Semântica, cada um sendo considerado “correto”. Não há grande disponibilidade de pessoas com as habilidades necessárias para projetar e construir soluções em Web Semântica. Ainda não existem padrões para temas como privacidade, confiança, probabilidade e outros elementos da visão da Web Semântica.

A Web Semântica pode nos ajudar a

Baseado no exemplo apresentado por Ivan Herman

Mapear os vários dados em uma representação abstrata de dados

Tornar os dados independentes de sua representação interna…

Combinar as representações resultantes

Fazer consultas no conjunto total

Consultas que não são possíveis nos data sets individuais

Books Authors Publishers ID Author Title Publisher Year ISBN0-00-651409-X id_xyz The Glass Palace id_qpr 2000 ID Name Home page id_xyz Ghosh, Amitav http://www.amitavghosh.com ID Publisher Name City id_qpr Harper Collins London

Mesma URI = Mesmo Recurso

Um usuário do data set “F” pode agora perguntar algo como:

“ Qual o título da versão original de Le Palais des mirroirs ?”

Esta informação não está no data set “F”...

… mas pode ser recuperada depois da fusão com o data set “A”!

Nós “sabemos” que

a:author e f:auteur

são a mesma coisa

Mas a fusão automática não sabe disto!

Vamos acrescentar alguma informação extra aos dados fundidos:

a:author same as f:auteur

Ambos identificam uma Person

Um usuário do data set “F” pode perguntar agora:

“ Qual é a homepage do autor de Le Palais des mirroirs? ”

A informação não está no data set “F” nem está no data set “A”…

… mas se tornou disponível através: Da fusão dos data sets “A” e “F” Da adição de 3 declarações simples de “junção”

Podemos integrar novas informações de outras fontes em nosso data set e.g. informação adicional sobre o autor Amitav Ghosh

Talvez a maior fonte de conhecimento público seja a Wikipedia

Pode ser, mas de fato, não deveria ser…

O que aconteceu por meios automáticos é feito diariamente pelos usuários da Web!

A diferença? Um pouco de rigor extra, para que as máquinas possam fazer isto também

Combinamos diferentes datasets que

...podem ser internos ou estar em algum lugar da Web

...são de formatos diferentes (RDBMS, Excel spreadsheet, (X)HTML, etc)

...têm diferentes nomes para as mesmas relações

Pudemos combinar os datasets porque algumas URIs são idênticas

i.e. o ISBNs no nosso exemplo

Pudemos adicionar algumas informações adicionais simples (a “cola”) para ajudar a fundir os datasets

O resultado? Respostas para perguntas que não poderiam ser feitas antes!

São as

tecnologias

da

Web

Semântica

que tornam

esta

integração

possível

RDF é

R esource

D escription

F ramework

RDF é

O Modelo de Dados

da Web Semântica

RDF identifica as coisas usando URIs

( U niform R esource I dentifier s ) ‏

RDF usa declarações simples ( Triplas ) para descrever as relações

Coisa-Propriedade-Valor

Sujeito-Predicado-Objeto

RDF representação em grafo

“ Ely Matos trabalha na UFJF”

“ Ely Matos tem o email ely.matos@ufjf.edu.br”

“ O campus da UFJF está localizado em Juiz de Fora”

Ely Matos UFJF trabalha for Ely Matos [email_address] temEmail UFJF localizadoEm Juiz de Fora

RDF representação em grafo

Juiz de Fora Minas Gerais moraEm cidadeDe Ely Matos UFJF trabalha [email_address] temEmail localizadoEm

SPARQL é

S PARQL

P rotocol

A nd

R DF

Q uery

L anguage

SPARQL é

A linguagem de consulta

da Web Semântica

Por que SPARQL ?

Obter informação de dados estruturados e semi-estruturados Explorar dados através da descoberta de relacionamentos desconhecidos Consultar e pesquisar com uma visão integrada de diferentes fontes de dados Reunir diferentes aplicações através da transformação de um vocabulário em outro 1 2 3 4

Quais automóveis fazem mais de 10Km por litro, têm custo dentro do orçamento do meu departamento e podem ser comprados em uma concessionária localizada até 15 Km de um dos meus empregados? SELECT ?automobile WHERE { ?automobile a ex:Car ; epa:mpg ?mpg ; ex:dealer ?dealer . ?employee a ex:Employee ; geo:loc ?loc . ?dealer geo:loc ?dealerloc . FILTER(?mpg > 25 && geo:dist(?loc, ?dealerloc) <= 10) . } Web dashboard SPARQL query SPARQL Query Engine Employee Directory ERP / Budget System Web Dealer 1 Dealer 2 Dealer 3 EPA Fuel Efficiency Spreadsheet

Exemplo de SPARQL

Encontrar todos os países sem litoral com uma população maior que 15 milhões de habitantes. PREFIX type: < http://dbpedia.org/class/yago/ > PREFIX prop: < http://dbpedia.org/property/ > SELECT ?country_name ?population WHERE { ?country a type:LandlockedCountries ; rdfs:label ?country_name ; prop:populationEstimate ?population . FILTER ( ?population > 15000000 && langMatches ( lang ( ?country_name ), " EN ") ) . } ORDER BY DESC ( ?population ) Consultando a Wikipedia...(http://dbpedia.org/sparql)

(Alguns) Datasets SPARQL’áveis

Mas...

Nada do que vimos até agora se aproxima da visão a longo prazo da Web Semântica

Do conhecimento explícito para o inferido

RDFS OWL RIF

Ontologias

Vocabulário de termos

Novos termos formados a partir dos existentes

A Semântica é formalmente especificada

Também registra os relacionamentos entre termos

RDFS é

RDF

S chema

RDF Schema

Vocabulário (definição de termos)

e.g. define um relacionamento “dose prescrita”

Schema (definição de tipos)

“ dose prescrita” relaciona “tratamento” e “dosagem”

Taxonomia (definição de hierarquias)

Qualquer “médico” é um “profissional médico”

OWL é

Web

Ontology

Language

OWL

Identidade igual/diferente

“ author” e “auteur” são a mesma relação

dois recursos com o mesmo “ISBN” são o mesmo “book”

Definições de tipo mais expressivas

Um “cycle” é um “vehicle” com pelo menos uma “wheel”

Uma “bicycle” é um “cycle” com exatamente duas “wheels”

Definições de relações mais expressivas

“ irmãoDe” é uma relação simétrica

O valor de “diaDaSemana” deve ser um de “segunda”, “terça”, “quarta”, “quinta”, “sexta”, “sábado”, “domingo”

O que podemos fazer com OWL ?

Consistência

Há alguma contradição neste modelo?

Classificação

Quais são os tipos inferidos deste recurso?

Correção

Há alguma classe nesta ontologia que não pode ter membros?

RIF é

R ules

I nterchange

F ormat

RIF

Representação padrão para intercâmbio de conjuntos de regras lógicas e de negócio

Regras lógicas

Um cliente se torna um cliente "Gold" assim que suas compras acumuladas durante o ano corrente alcancem $5000

Regras de produção

Para compras acima de $1000, clientes "Gold" recebem um desconto de 10% do total da conta

Ontologias públicas reusáveis

Measurement Units Ontology The Event Ontology FOAF

Linked Data é

Um conjunto de 4 regras simples para publicação de

dados RDF na Web

Desenvolvido por Tim Berners-Lee em 2006

The LOD “cloud”, Maio 2007

The LOD “cloud”, Março 2008

The LOD “cloud”, Setembro 2008

The LOD “cloud”, Março 2009

RDFa é

RDF in a ttributes

RDFa provê um conjunto de atributos XHTML que expressam dados RDF

Exemplo:

Alice in Semantic Wonderland

Alice é uma blogger que publica artigos em http://example.com/alice

Ela quer declarar a licença do seu trabalho

Ela quer especificar o título e o autor de um artigo,

mas estes atributos não existem em XHTML

Ela pode usar o vocabulário

Dublin Core

Ela quer registrar os créditos de Bob quando ela posta as fotos tiradas por ele

Ela quer mostrar seu nome , email e telefone

Ela pode usar o vocabulário

Friend-of-a-Friend (FOAF)

Quem está usando RDFa?

STW Thesaurus for Economics

“ I have a dream for the Web in which computers become capable of analyzing all the data on the Web”

Tim Berners-Lee, 1999

Inventor of the Web

A

Web Semântica

Está

Realmente

Acontecendo

HOJE

Quer

saber

mais

?

www.w3c.org

semanticweb.org

linkeddata.org

rdfa.info

wikipedia.org

Livros

A Semantic Web Primer Grigoris Antoniou e Frank van Harmelen Segunda Edição Web Semântica A Internet do Futuro Karin Breitman Editora LTC

Obrigado!

Ely Edison Matos [email_address] Analista de TI, UFJF XIX Semana de Informática e Telecomunicações CES/JF - setembro2009

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