1. Catalogazione, inferenza di
conoscenza, semantica ed
uso di ontologie
IASUMMIT 2007
Trento, 16-17/11/2007
Carlo Batini, Matteo Palmonari,
Gialuigi Viscusi / Riccardo Grosso
Universita’ di Milano Bicocca / CSI Piemonte

2. 16-17/11/2007
C.Batini,M.Palmonari,G.
Viscusi/R.Grosso
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Catalogazione,inferenza di conoscenza,semantica e uso di ontologie
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Indice
 Storia dell’esperienza CSI nella catalogazione
metadati (infodir, sitad)
 Il passaggio al “nuovo infodir” modello “facet-based”
 Origine delle tassonomie, metadati e ontologie
 Navigazione di infodir mediante uso di ontologie
 Sperimentazione con metodi e tool per la mappatura
di schemi concettuali PA con schemi logici delle basi
dati catalogate (in collaborazione con l’universita’ di
Milano Bicocca )
 Estensioni di Infodir

3. Storia dell’esperienza CSI nella
catalogazione metadati (infodir, sitad)

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Il CSI-Piemonte:
consorzio pubblico regionale
con organizzazione privatistica
Fondato nel 1977 da:
Politecnico di Torino
Universita’ di Torino

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Il CSI-Piemonte, come corpo ICT della Pubblica Amministrazione Locale piemontese,
gestisce una grande quantita’ di dati, sia alfanumerici che geografici, che insieme
rappresentano una biblioteca di descrizioni dettagliate del patrimonio regionale dei dati

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Information Directory
Infodir e’ il catalogo dei metadati delle istituzioni PA
locali
Infodir contiene informazioni correlate a dati,
applicazioni, componenti e prodotti dei seguenti enti
principali ed altri:
Regione Piemonte
Provincia di Torino
Comune di Torino

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 Il catalogo puo’ essere navigato per:
 Istituzione (Organizzazione)
 Statistica (classificazione ISTAT)
 Tematismo trasversale
 Novita’ (dal meno recente al piu’ recente)
 Ricerca libera
 Ricerca per parole (vocabolario di lemmi)
 Ricerca avanzata (con l’uso di criteri SQL di uguaglianza e/o
somiglianza)

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 L’oggetto cardine del catalogo metadati è la
collezione, intesa come tralcio del grappolo di
metadati ad essa associato, costituito da:
 Data base
• Tavole (componenti informative, archivi)
– Attributi
 Applicativi
• Componenti

9. Il passaggio al “nuovo infodir”
modello “facet-based”

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 Ad inizio 2007 è stata rilasciata una nuova versione di
Information Directory che supera alcuni limiti architetturali del
vecchio infodir nato nel 1999.
 Esso è stato infatti generalizzato e potenziato, nonchè condiviso
tra le 3 principali pubbliche amministrazioni piemontesi (Regione,
Città e Provincia di Torino), e riconosciuto come “il nuovo
infodir”.
 Il nuovo infodir annovera tra le sue principali caratteristiche le
seguenti:

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 Caratteristiche principali:
 backend decentrato (data stewardship) presso i centri di
competenza per materia presenti in CSI e presso gli enti
 viste separate e viste condivise dei metadati, sia di business
che tecnici
 oggetti generalizzati
 modello dimensionale o facet-based (a faccette e focus)
 classificazioni dinamiche, ovvero tassonomie, generalizzate,
ed associabili a criteri di text mining che permettono di
classificare automaticamente gli oggetti via via censiti
 search, browse e ricerche avanzate tra loro intersecabili

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Metamodello del catalogo descritto

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Classificazione automatica in infodir
 Nella migrazione di una delle tassonomie previste, si
e’ fatto un esperimento di text mining
 Clusterizzando gli oggetti in automatico classificandoli
nella vecchia tassonomia
 Confrontando i risultati automatici con quelli manuali
dati dagli oggetti classificati manualmente nella
vecchia tassonomia
 Usando i risultati del confronto per affinare gli
algoritmi automatici
 Usando infine gli algoritimi automatici affinati
applicandoli alla nuova tassonomia e migrando in
automatico gli oggetti
 Chiedendo ai power-user di verificare la migrazione
risparmiando loro manualita’

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Searching & Browsing in infodir
 Le ricerche sono possibili partendo indifferentemente
da searching e da browsing di:
 Tassonomie
 Tipi di oggetto
 Partendo ad esempio da un search, posso affinare la
ricerca per
 Tassonomia
 Tipo di oggetto
 Singolo metadato (ad esempio fase)
 Di seguito si mostra una sequenza di screenshot di
esempio

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Esempio I

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Esempio II

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Esempio III

18. Origine delle tassonomie,
metadati e ontologie

19. 16-17/11/2007
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 Per valorizzare il patrimonio di metadati censiti, a supporto di
Infodir è stata sperimentata una metodologia, implementata in un
tool, che fa uso di ontologie “leggere”.
 In particolare, la metodologia sfrutta tassonomie derivate dalle
gerarchie di generalizzazione di un’ontologia della conoscenza
gestita dalle pubbliche amministrazioni centrali (PAC).
 La metodologia e il tool hanno come principali obiettivi:
 fornire nuovi metadati che arricchiscano le tassonomie esistenti
attraverso un processo matching supportato da criteri di somiglianza
(implementati nel tool come criteri ‘like’ di SQL) tra
• i nomi degli elementi presenti nelle tassonomie PAC
• i nomi degli elementi estratti dalla nuove sorgenti informative.
 Sfruttare le tassonomie PAC e i constraints presenti nelle strutture
delle basi dati logiche censite per strutturare il patrimonio di
metadati estratto dalla nuove sorgenti informative (abilitando
un’attività di Data Reverse Engineering).
Metadati e ontologie: finalità

20. 16-17/11/2007
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Ontologie “leggere” e ontologia PAC
 L’ontologia PAC è stata costruita a partire da un insieme di schemi
concettuali relativi alla PAC, integrati/astratti a diversi livelli, e dalle
gerarchie di generalizzazione definite dal livello di
integrazione/astrazione degli schemi.
 Ciascuno schema contiene:
• Entità e attributi
• Gerarchie di generalizzazione Is-A
• Relazioni tra entità
 Relazioni interschema definiscono le relazioni di generalizzazione tra
concetti e i rapporti tra i diversi schemi
 Le ontologie “leggere” di infodir sono costituite da :
 Entità e attributi
 Relazioni tra entità
 Gerarchie di generalizzazione

21. 16-17/11/2007
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Ontologie in infodir usate in duplice senso:
1. Creazione di tassonomie di concetti di rilievo per le PA a
supporto della navigazione e del recupero delle informazioni
presenti nelle basi di dati locali
2. Estrazione di conoscenza da schemi logici di basi di dati
locali, con inferenza di ontologie specifiche relative a tali
basi di dati
Duplice uso delle ontologie in infodir

22. Navigazione di infodir e recupero
delle informazioni mediante uso di
ontologie

23. 16-17/11/2007
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Inferenza di Supertipi di Entità PAL
 Riutilizzando la tassonomia derivata dall’ontologia PAC sono stati
derivati supertipi di entita’ degli schemi logici delle basi di dati locali
 Mapping dinamici tra concetti della tassonomia PAC e entita’ degli schemi
logici delle basi PAL
 Utilizzo di tali mapping per per recuperare concetti e informazioni delle
basi di dati PAL
 Sono stati ottenuti 261 supertipi specializzati per tematica di business (ad
es. Imprese) riguardanti principalmente:
• La tematica di business “Imprese”
• La gerarchia “soggetto”
• La gerarchia “bene”
• La gerarchia “documento”
• La gerarchia “geografia” (luogo, urbanistica, territorio)
 Ciascun livello delle singole tassonomie ha associato un criterio di
somiglianza che “pesca” dai metadati descrittivi tecnici delle
componenti delle basi dati (tavole, campi).

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 In questo modo è possibile ricondurre concetti molto
specifici di dominio a concetti più astratti quali
Soggetto, Documento, Proprietà, Luogo e utilizzare
criteri di ricerca più intuitivi per l’utente.
 Questa tecnica di inferenza tassonomico-ontologica
attuata su infodir, consente, per ogni singolo concetto
della PA, di verificare in quali basi dati questo
concetto e’ fisicamente istanziato, come e’ correlato o
correlabile sia top-down che bottom-up.
Risultati

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Un esempio: Geografia Urbanistica

26. Sperimentazione con metodi e tool per la
mappatura di schemi concettuali PA con schemi
logici delle basi dati catalogate (in
collaborazione con l’universita’ di Milano
Bicocca )

27. 16-17/11/2007
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 Per incrementare e valorizzare il patrimonio esistente di
metadati, abbiamo quindi sperimentato tali vie metodologiche e
progettuali, per permettere poi lo sviluppo di un tool per la
creazione di uno schema repository
 E’ stato preso come riferimento il repository della PA centrale
(realizzato alcuni anni or sono), con l’obiettivo di costruirne uno
specifico per la PA locale piemontese, fondato sulle similitudini
concettuali dei due diversi livelli di PA
 In CSI abbiamo ideato e realizzato metodo e tool grazie ad una
collaborazione molto importante con il professor Carlo Batini
dell’Universita’ di Milano Bicocca, che ringrazio pubblicamente di
cuore, depositario degli schemi concettuali PA centrale rilevati in
passato. Con Manuel Garasi abbiamo realizzato il tool che
implementa il metodo.
Utilizzo dell’ontologia PAC per la costruzione di ontologie specifiche PAL

28. 16-17/11/2007
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Tipi di conoscenza estratta a partire dagli schemi logici locali
 La metodologia sfrutta due approcci principali:
 Approccio top-down (a partire da ontologie PAC):
• Entità affini a concetti delle ontologie PAC e loro attributi
• Gerarchie IS-A tra entità (inferenza super-tipi)
• Relazioni tra entità
 Approccio bottom-up (a partire da tabelle PAL):
• Relazioni tra entità

29. 16-17/11/2007
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 Si sfruttano le relazioni tra le tassonomie/gerarchie, ad esempio:
 cittadino paga tributo (cittadino elemento della gerarchia soggetto fisico,
tributo elemento della gerarchia bene)
 per inferire dall’alto al basso relazioni tra gli oggetti censiti
 Con questi metodi abbiamo creato numerose ontologie.
 Mutuamente, gli oggetti logico-fisici censiti delle basi dati, avendo tra di
loro dei constraints, forniscono inferenza dal basso all’alto, quindi
relazioni, tra gli elementi delle tassonomie/gerarchie.
Gerarchie di generalizzazione, Constraints e ontologie

30. 16-17/11/2007
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30
DATA BASE
NOME,DESC
TAVOLA
NOME,DESC
CAMPO
(Da 1 database recupero N concetti)
CONCETTUALE
FISICO
Subject
Citizen
Juridical
person/
legal entity
Physical
subject/ person
“Good”
Tax/Tribute
pay
like “cittadin” like “tribut”

31. 16-17/11/2007
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DATA BASE
NOME,DESC
TAVOLA
NOME,DESC
CAMPO
(Da 1 database recupero N concetti)
FISICO
CONCETTUALE
Agricolture
Bovine
Sheep
farming
Breeding
Health
Vaccination
Text mining retrieval

32. Estensioni di infodir

33. 16-17/11/2007
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Estensioni future: verso uno strumento semantico integrato
Verso infodir come strumento semantico integrato:
 Estendere l’approccio proposto alla navigazione delle basi
integrate di conoscenza nell’ambito del Web
 Fornire strumenti di navigazione di arbitrari oggetti disponibili via
web (dati semi-strutturati, non strutturati e multimediali), sfruttando
l’ontologia creata
 Fornire strumenti di navigazione non basati solo su tassonomie
ma su mappe concettuali più estese sfruttando la natura
ontologica dei modelli creati
 Arricchimento della semantica delle ontologie utilizzate per
supportare tecniche di ragionamento più sofisticato

34. 16-17/11/2007
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PORTALE
Metadati testuali
degli oggetti
CONCETTUALE
FISICO
Subject
Citizen
Juridical
person/
legal entity
Physical
subject/ person
“Good”
Tax/Tribute
pay
Text mining retrieval
Oggetti del
portale

35. 16-17/11/2007
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Viscusi/R.Grosso
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35
PORTALE
Metadati testuali
degli oggetti
CONCETTUALE
FISICO
Agricolture
Bovine
Sheep
farming
Breeding
Health
Vaccination
Text mining retrieval
Oggetti del
portale

36. 16-17/11/2007
C.Batini,M.Palmonari,G.
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36
 Analizzando i risultati delle nostre sperimentazioni, ed
altre soluzioni presenti sul web e descritte in
letteratura, e’ possibile classificare le soluzioni
ontologico-semantiche in livelli, precisando che il
numero di livello crescente NON vuole essere indice
di miglior soluzione:
 1 livello ne’ ontologico ne’ semantico
 2 livello solo ontologico
 3 livello solo semantico
 4 livello ontologico e semantico

37. 16-17/11/2007
C.Batini,M.Palmonari,G.
Viscusi/R.Grosso
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37
1 livello ne’ ontologico ne’ semantico
 sviluppare la navigazione tassonomica sotto forma di
mappe concettuali, come in questo esempio (
http://oasisvilweb01.csi.it/RelationBrowser/
RelationBrowser.html ).
 Tale livello per cosi’ dire "alla moda" e' solo un altro
modo di vedere rappresentata una tassonomia con i
suoi oggetti collegati, non aggiunge nulla in termini di
intelligenza

38. 16-17/11/2007
C.Batini,M.Palmonari,G.
Viscusi/R.Grosso
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38
 2 livello solo ontologico:
 http://www.diviana.net
 http://arianna.diviana.net/Arianna/default.asp
 3 livello solo semantico
 http://www.expertsystem.net/

39. 16-17/11/2007
C.Batini,M.Palmonari,G.
Viscusi/R.Grosso
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39
4 livello ontologico e semantico
 ovvero utilizzo uno o piu' schemi entity relationship esistenti, e in
base a criteri di somiglianza cerco nel portale gli oggetti che
somigliano alle entita' dello schema. Con un esempio, se dico
cittadino<paga>tributo, cerco oggetti che somigliano a cittadino e
quelli che somigliano a tributo, sfrutto la relazione che gia'
conosco (paga) e metto in relazione le 2 famiglie di oggetti.
Questo e' cio' che gia’ abbiamo fatto con le sperimentazioni sulle
basi dati insieme al professor Batini (vedi ad esempio
http://www.iseing.org/egov/eGOV05/Source%20Files/Papers
/CameraReady-7-P.pdf ).

40. 16-17/11/2007
C.Batini,M.Palmonari,G.
Viscusi/R.Grosso
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40
4 livello ontologico e semantico
 In tali sperimentazioni descritte e' l'ontologia che prevale sulla
semantica, cioe' ho delle ontologie ricche e della semantica
povera (criteri sql like, gerarchie di generalizzazione)
 La semantica povera non e’ sufficientemente bilanciata rispetto
alle ontologie, cioe’ non riesce ad arricchire ulteriormente
quest’ultime.
 E’ necessario creare meccanismi di autoapprendimento dove i
criteri semantici piu’ sofisticati “creano” o perfezionano le
ontologie esistenti.

41. 16-17/11/2007
C.Batini,M.Palmonari,G.
Viscusi/R.Grosso
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41
4 livello ontologico e semantico
 In altre parole un portale ontologico-semantico
generalizzato, ovvero un qualcosa che ha nella parte
alta le ontologie, e nella parte bassa gli oggetti dei
portali. Le ontologie a disposizione guidano la parte
bassa, ma anche la parte bassa con opportune
inferenze induttive (vedi Cogito) e' in grado di
"apprendere" nuove ontologie da regalare alla parte
alta.

42. 16-17/11/2007
C.Batini,M.Palmonari,G.
Viscusi/R.Grosso
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Catalogazione,inferenza di conoscenza,semantica e uso di ontologie
42
Grazie... Domande?
"'Carlo Batini'" batini@disco.unimib.it
"Matteo Palmonari" matteo.palmonari@disco.unimib.it
"'Gianluigi Viscusi'" viscusi@disco.unimib.it
Riccardo.Grosso@csi.it