SlideShare a Scribd company logo
Topic Maps Introductie

   Morpheus Kennistechnologie
Quintin Siebers en Gabriel Hopmans
       http://www.mssm.nl




          © Morpheus Kennistechnologie 1999 - 2010
Inhoud
    • Introducties
      – Morpheus en projecten
      – Topic Maps doel, ontstaan en ISO
    • Topic Maps basisconcepten
    • Projecten en demo applicaties
    • Meer geavanceerde concepten




2
Morpheus Kennistechnologie
• Morpheus is in 1999 opgericht in Maastricht
  – Totaaloplossing van Kennistechnologie: inwerken
    domein expertise, analytisch denken, ontwerpen,
    implementeren en kennis van de juiste tools,
    technieken en standaarden
  – Achtergrond Kunstmatige Intelligentie
  – Zich bewezen als Innovator in Europese projecten
  – Business Partner van het Noorse Ontopia/Bouvet
• Projecten voor Belastingdienst, Politie,
  Tweede Kamer, Onderwijs, EC

                 © Morpheus Kennistechnologie 1999 - 2010
Doel van Topic Maps
• Het ondersteunen van gedistribueerd
  onderhoud van informatie en kennis
  – Als internationale kennisintegratie standaard is het
    zeer gemakkelijk om bestaande bronnen te
    ontsluiten, toegankelijk te maken en te verrijken
    d.m.v. het flexibele model




                  © Morpheus Kennistechnologie 1999 - 2010
Een Overzicht op het geheel




                       5
Ontstaan Topic Maps
• Oorsprong was SOFABED begin jaren 1990
  – Opgesteld om een master index voor documentatie
    te maken en om indexen met elkaar te mengen
  – Later uitgegroeid tot ISO standaard (2000)
• Web standaard (XML Topic Maps, 2001)
• Hernieuwde ISO standaard (2003)
  – Met toevoeging van XTM
• Nu multipart ISO standaard met
  datamodel, query taal en constraint taal
CTM in SC 34/WG 3
    • ISO 13250 Topic Maps                  ISO 18048 Topic Maps Query
       –   Part 1: Overview                                    Language
       –   Part 2: Data model                    ISO 19056 Topic Maps
       –   Part 3: XML Syntax (XTM)                  Constraint Langage
       –   Part 4: Canonicalization             TR: Dublin Core in Topic
       –   Part 5: Reference Model                         Maps (DCTM)
       –   Part 6: Compact Syntaxart
                                                     Technical Reports
       –   7: Graphical Notation (GTM)
    • Informatie op:                                    PSI metadata registry
       –   http://www.isotopicmaps.org                         RDF mapping
                                                    SC34-commitee work:
                                                  Open Document Format
                                                                   (ODF)
                                                Office Open XML (OOXML)




7
Semantische netwerken
• Een Topic Map beschrijft een semantisch
  netwerk met
  –   Concepten (Morpheus, Nederland, etc…)
  –   Typen (Bedrijf, Land, etc…)
  –   Relaties (Maastricht ligt in Nederland)
  –   Relatie typen (Dienstverband, Vader-Zoon)

 Nederland
                                                             Grootvader
                                Morpheus
      Limburg
                                                     Vader

         Maastricht
                      Gabriel Hopmans      Peter-Paul Kruijsen
Topic Map Model: twee lagen
• Belangrijkste zaken bij Topic Maps
  – Concepten
  – Relaties
     • tussen concepten
     • tussen concepten en informatiebronnen
• De belangrijkste concepten binnen een Topic
  Map zijn vergelijkbaar met die in een index van
  een boek
• Scheiding van informatie en kennis in twee
  lagen
Laag 1: Informatielaag
• De informatielaag bevat de inhoud; de
  feitelijke informatiebronnen
  – Kan tekst zijn maar ook een plaatje of video.
  – In ieder formaat of notatie (XML, PDF, JPG, …)
• Vergelijkbaar met de inhoud van een boek
Laag 2: Kennislaag
• Topics representeren de onderwerpen waar de
  informatie in de informatielaag over gaat
   – Vergelijkbaar met de lijst van topics die de index achterin een
     boek vormt
• Associations representeren relaties tussen de
  onderwerpen die als topics zijn gerepresenteerd
   – Vergelijkbaar met bijvoorbeeld de “zie ook” relatie in een
     index achterin een boek
                               ontvangt



                     inschrijving
                               Handelsregister
       Onderneming    deponeert                  KVK-nr


                        Jaarstuk
                                                          kennislaag
Twee lagen verbonden
• Occurrences vormen
  de relaties met de
  informatiebronnen die                         ontvangt

  eigen zijn aan een                    inschrijving

  bepaald onderwerp
                                              Handelsregister
   – De verbinding is
                          Onderneming
     vergelijkbaar met                  deponeert                KVK-nr
     een paginanummer
     in een index                          jaarstuk
                                                                   kennislaag
                                                                informatielaag
Meer over Topics
     • topics hebben types

     • topics hebben identiteit

     • en topics hebben karakteristieken:
       – nul of meer namen
       – nul of meer occurrences
       – nul of meer associations


13
De waarheid over Topic Maps
     • Aan het einde van het verhaal zijn er
       – topics,
       – die namen en occurrences hebben,
       – en rollen spelen in associations
     • ... en dat is alles wat er is!
                           occurrence



                       T
               naam
                            (rol in) association

14
Topic Associations
         • Beschrijven relaties tussen onderwerpen:

         • “Rotterdam ligt in Nederland”
         • “De Tweede Kamer ligt in Den Haag”
         • “Balkenende is lid van het CDA”




15   6
Richting in associations?



             Lid van fractie
      CDA                      Van Geel




16
Nee, gebruik Rollen



                     Lid van fractie
     CDA                                     Van Geel

           fractie                     kamerlid




17
Association Rollen
     • Associations zijn van nature
       multidirectioneel                                 Lid van fractie


       – Associations beweren iets over
         relaties tussen onderwerpen           fractie                        kamerlid

       – Uit de bewering Van Geel is lid van
                                                CDA                        Van Geel
         Fractie CDA volgt automatisch de
         bewering CDA is de fractie van Van
         Geel
     • Het idee van richting wordt in dagelijks gebruik
       veroorzaakt door het gebruik van natuurlijke taal
     • In plaats van richting gebruikt topic maps het
       idee van association rollen:
        – De topic Van Geel speelt de rol van kamerlid in de
          relatie Lid van Fractie waarbij CDA de rol van fractie
18        speelt
Association Role Types

       person     Employee      Employment           Employer         organisation
     topic type   role type   association type       role type         topic type




     rol speler      rol        association             rol            rol speler
     Q.Siebers                                                         Morpheus


                                                 N.B.
                                                 rol == association role en
                                                 role type == association role type

19
Geavanceerde concepten

     • Scope (en filters)
     • Merging

     • Subject identity
     • Published subjects

     • Reificatie

20
Contextualiseren via Scope
     • Topic Maps worden ingezet om kennis te representeren
     • Kennis is echter niet absoluut; er komt context bij
       kijken
     • De fijnzinnigheid van context komt tot zijn recht door
       het concept van scope
     • Scope maakt het mogelijk om
        – De subjectiviteit van kennis uit te drukken
        – Vanuit verschillende oogpunten naar een enkele kennisbron te
          kijken
        – Gepersonaliseerde oogpunten te bieden voor verschillende
          gebruikersgroepen
        – Bij merging bij te houden uit welke bron kennis afkomstig is
     • Scopes zijn gedefinieerd als verzamelingen topics


21
Hoe werkt Scope?
     • Topics hebben “karakteristieken”
       – De namen en occurrences, en de rollen die
         ze spelen in associations met andere topics
     • Iedere karakteristiek is geldig binnen een
       bepaalde context (scope), bijvoorbeeld:
       – de naam “Norge” voor de topic Noorwegen
         binnen de scope “Noors”
       – een occurrence van bepaalde informatie in
         de scope “technisch personeel”
       – een association is alleen waar in de scope
         (volgens) “Autoriteit X”
22
Toepassingen van Scope
     • Meerdere „world views‟
        – De realiteit is vaak ambigu en kennis heeft een subjectieve dimensie
        – Scope maakt het uitdrukken van verschillende perspectieven mogelijk
          binnen één enkele Topic Map
     • Kennis met context
        – Sommige kennis geldt enkel binnen een bepaalde context en zeker
          niet daarbuiten
        – Scope maakt het uitdrukken van feiten binnen een context mogelijk
     • Herleidbare aggregatie van kennis
        – Wanneer de bron van de kennis minstens zo belangrijk is als de kennis
          zelf:
        – Scope biedt behoud van de kennis over de bron van kennis
     • Persoonlijke blik op kennis
        – Verschillende gebruikers hebben verschillende eisen over kennis
        – Scope biedt een persoonlijke tint, gebaseerd op persoonlijke
          voorkeur, vaardigheden, beveiligingsniveau, etc.




23
Merging van Topic Maps
     • In Topic Maps representeert iedere topic een onderwerp
     • Topic Maps gaat uit van precies één topic per onderwerp
         – Als twee topic maps gemerged worden, moeten topics die hetzelfde
           onderwerp representeren gemerged worden tot één enkele topic
         – Als twee topics gemerged worden, krijgt het resulterende topic de
           combinatie van karakteristieken van de twee originele topics




                      occurrence
                         occurrence                                       occurrence
       naam                                       naam
                  T                                               T
      naam                    association role   naam                       association role
                                                           Merge de twee topics...

      naam                                          ...en het resulterende topic krijgt de
                        association role         combinatie van de originele karakteristieken
                                                       Een tweede topic (in een andere
                      association role               topic map) over hetzelfde onderwerp



24
Toepassingen van Merging
     • Hergebruik van kennis
        – Afgebakende kennisgebieden kunnen als aparte topic maps
          worden opgeslagen en onderhouden
        – Deze kunnen op afroep gemerged worden tot een groter
          geheel
           • bijvoorbeeld tot een organisatiediagram of geografische kaarten
     • Integratie van informatie
        – Genereer een topic map voor iedere informatiebron
        – Merge deze voor een universeel overzicht over het geheel
           • bijvoorbeeld over CRM, DMS, ERP systemen
     • Gedistribueerde kennismanagement
        – Vang kennis van afdelingen in „lokale‟ topic maps
        – Merge deze tot een „corporate view‟
           • Kennismanagement hoeft niet gecentraliseerd te worden om
             kennis deelbaar te maken in een organisatie
     • “Seamless knowledge”
        – Verbind portals naadloos binnen en tussen organisaties
        – Een gezamenlijke vocabulaire is niet eens noodzakelijk
25
Hoe wordt Merging mogelijk?
     • NIET door gebruik te maken van namen, zij zijn
       berucht om hun onbetrouwbaarheid
       – Namen zijn niet altijd uniek
          • het homoniem probleem
       – Veel topics hebben meerdere namen
          • het synoniem probleem
     • Betrouwbare aggregatie van kennis is alleen
       mogelijke door gebruik te maken van unieke
       globale identifiers
     • De identificatie van onderwerpen is cruciaal
       – Als onderwerpen unieke identifiers krijgen, staat
         het mensen vrij arbitraire namen te kiezen –
         machines kunnen nog steeds informatie aggregeren
26
Reificatie
     • De betekenis van “re” in het latijn is “ding”
       – dus reificatie is “ergens een ding van maken”
     • In Topic Maps is een “ding” een “topic”
       – Reificatie betekent hier het omzetten van iets in
         een topic
       – Feitelijk is reificatie het maken van een topic op
         basis van iets binnen een topic map dat nog geen
         topic is (dus
         namen, occurrences, associations, association roles
         en topic maps zelf)
     • Hierdoor kunnen beweringen gemaakt worden
       over
       – rollen, relaties, namen en topic maps
     • Dit is van belang voor het
       – toevoegen van metadata (bv. aan de topic map zelf)
27     – aanbrengen van meer detailniveau in de topic map
Wat is een Ontologie?
     • Een ontologie bepaalt wat je mag
       zeggen en wat niet binnen een
       domein                                                        superclass-subclass

         –   Het is als een database schema                   superclass
             met tabellen en kolommen voor                                     subclass

             database applicaties
         –   Het bepaalt de definitie en                              person
             semantiek van kernconcepten           place                           composed-by

     • Het is basisgereedschap en vormt                                    composer
       een model voor het beschrijven            city      born-in                         synopsis
       van het domein                                                                            opera
                                                                     bio
         –   Verzameling van
             types, kenmerken en relatietypes           map
         –   Wat nodig is varieert en neigt
             naar de filosofie
     • De essentie van een ontologie is
       om                                                                  Puccini
         –   Goed vast te leggen wat de         Lucca
             samenhang is tussen de echte                                                        Tosca
             wereld en de kenmerken van het
             model in een ontologie
         –   Herbruikbaarheid van
             domeinkennis te bevorderen
                                                                           Topic Map
28
Projecten en Tools




29
Topic Maps projecten/tools
     • Noorwegen: zeer veel bedrijven/projecten
        – Bouvet/Creuna/MakingWaves/Ovitas, Overheid
     • US : Infoloom (Tax), Y-12 National Security
     • UK : Networked Planet (Sharepoint)
     • België : SpaceApplications
     • Duitsland : TopicMapsLab, Stuttgart, Fraunhofer
     • Finland : Nokia, Index
     • Azië : Inek, Hitachi
     • Nederland: Morpheus, Diderot Track, Itvanced,
       Belastingdienst, Politie, Tweede Kamer
30
     • Topinics, Wandora, SemanText, RubyTM
Project bij de Tweede Kamer




      Informatie processen in Kaart
‘Gekleurde informatie’
• Van feiten naar meningen/beweringen
• En nog naar „beweringen over beweringen‟ ?
TopicView – Politie Amsterdam
     • Tijd winst efficiency in proces van medewerker
        – Rapportage samenstellen in 1 of 2 uur in plaats van
          8 uur ! Eenvoudiger navigeren
     • 1 Overzicht over meerdere systemen met de
       mogelijkheid om te ontdubbelen en te verrijken
     • Vastleggen van kennis in vorm van Early Warning
       Indicatoren




33
IdSpace
     • Platform for distributed collaborative product
       innovation. This work is funded in part by the
       European Commission FP7-IST-2007-1-41
       (project number 216799).
     • The platform is a topic maps driven integrated
       toolset of a collaboration portal, editor and
       visualization, reasoning, ideation modules.
     • See short video :
       http://www.youtube.com/watch?v=LeJf7VmjYiM
34
IdSpace




35

More Related Content

Viewers also liked

Pertemuan 2
Pertemuan 2Pertemuan 2
Pertemuan 2
mutmainnamaruru
 
Comics and health education un’opportunità per promuovere la salute
Comics and health education  un’opportunità per promuovere la salute Comics and health education  un’opportunità per promuovere la salute
Comics and health education un’opportunità per promuovere la salute
Giuseppe Fattori
 
Длиннее, короче
Длиннее, корочеДлиннее, короче
Длиннее, короче
МКОУ СОШ № 1 г. Сим
 
管理英文 2
管理英文 2管理英文 2
管理英文 2
Kuan Ming Feng
 
Academic writing english
Academic writing englishAcademic writing english
Academic writing english
Zulpri Sihombing
 
GA週報 vol 14 - GA流量規則與設定關聯
GA週報 vol 14 - GA流量規則與設定關聯GA週報 vol 14 - GA流量規則與設定關聯
GA週報 vol 14 - GA流量規則與設定關聯
Aloha Chen
 
HFA pMDI Patents Perspectives Gold Mine Or Minefield Ph Rogueda 12 Decemb...
HFA pMDI Patents Perspectives Gold Mine Or Minefield   Ph Rogueda   12 Decemb...HFA pMDI Patents Perspectives Gold Mine Or Minefield   Ph Rogueda   12 Decemb...
HFA pMDI Patents Perspectives Gold Mine Or Minefield Ph Rogueda 12 Decemb...
Philippe Rogueda
 
Christmas11 12
Christmas11 12Christmas11 12
Christmas11 12
M. Carmen Cañadas
 
2010 DFC Taiwan-Chi 033 愛護校園整潔,大家一起來
2010 DFC Taiwan-Chi 033 愛護校園整潔,大家一起來2010 DFC Taiwan-Chi 033 愛護校園整潔,大家一起來
2010 DFC Taiwan-Chi 033 愛護校園整潔,大家一起來dfctaiwan2010
 
Pertemuan 8
Pertemuan 8Pertemuan 8
Pertemuan 8
mutmainnamaruru
 
Invertebrates cheryl
Invertebrates cherylInvertebrates cheryl
Invertebrates cheryl
silviaprofe56
 
電腦重灌教學
電腦重灌教學電腦重灌教學
電腦重灌教學尹弘 吳
 
我遇到的困惑和职业选择
我遇到的困惑和职业选择我遇到的困惑和职业选择
我遇到的困惑和职业选择
Clare Huang
 
Столько же больше меньше
Столько же больше меньшеСтолько же больше меньше
Столько же больше меньше
МКОУ СОШ № 1 г. Сим
 

Viewers also liked (16)

Pertemuan 2
Pertemuan 2Pertemuan 2
Pertemuan 2
 
Comics and health education un’opportunità per promuovere la salute
Comics and health education  un’opportunità per promuovere la salute Comics and health education  un’opportunità per promuovere la salute
Comics and health education un’opportunità per promuovere la salute
 
Длиннее, короче
Длиннее, корочеДлиннее, короче
Длиннее, короче
 
管理英文 2
管理英文 2管理英文 2
管理英文 2
 
Academic writing english
Academic writing englishAcademic writing english
Academic writing english
 
GA週報 vol 14 - GA流量規則與設定關聯
GA週報 vol 14 - GA流量規則與設定關聯GA週報 vol 14 - GA流量規則與設定關聯
GA週報 vol 14 - GA流量規則與設定關聯
 
HFA pMDI Patents Perspectives Gold Mine Or Minefield Ph Rogueda 12 Decemb...
HFA pMDI Patents Perspectives Gold Mine Or Minefield   Ph Rogueda   12 Decemb...HFA pMDI Patents Perspectives Gold Mine Or Minefield   Ph Rogueda   12 Decemb...
HFA pMDI Patents Perspectives Gold Mine Or Minefield Ph Rogueda 12 Decemb...
 
Christmas11 12
Christmas11 12Christmas11 12
Christmas11 12
 
2010 DFC Taiwan-Chi 033 愛護校園整潔,大家一起來
2010 DFC Taiwan-Chi 033 愛護校園整潔,大家一起來2010 DFC Taiwan-Chi 033 愛護校園整潔,大家一起來
2010 DFC Taiwan-Chi 033 愛護校園整潔,大家一起來
 
300aa
300aa300aa
300aa
 
Pertemuan 10
Pertemuan 10Pertemuan 10
Pertemuan 10
 
Pertemuan 8
Pertemuan 8Pertemuan 8
Pertemuan 8
 
Invertebrates cheryl
Invertebrates cherylInvertebrates cheryl
Invertebrates cheryl
 
電腦重灌教學
電腦重灌教學電腦重灌教學
電腦重灌教學
 
我遇到的困惑和职业选择
我遇到的困惑和职业选择我遇到的困惑和职业选择
我遇到的困惑和职业选择
 
Столько же больше меньше
Столько же больше меньшеСтолько же больше меньше
Столько же больше меньше
 

Similar to Introductie Topic Maps

Metadata, een overzicht. wageningen 17 12-2012
Metadata, een overzicht. wageningen 17 12-2012Metadata, een overzicht. wageningen 17 12-2012
Metadata, een overzicht. wageningen 17 12-2012
Robert Schuwer
 
Introductie Modelleren
Introductie ModellerenIntroductie Modelleren
Introductie Modelleren
Gabriel Hopmans
 
Grote hoeveelheden tekst analyseren als data
Grote hoeveelheden tekst analyseren als dataGrote hoeveelheden tekst analyseren als data
Grote hoeveelheden tekst analyseren als data
voginip
 
Workshop Knowledge Graphs- VOGIN-IP lezing 2022
Workshop Knowledge Graphs- VOGIN-IP lezing 2022Workshop Knowledge Graphs- VOGIN-IP lezing 2022
Workshop Knowledge Graphs- VOGIN-IP lezing 2022
Joyce van Aalten
 
Protégé-OWL workshop, bij de Semantic Web TouW-dag juni 3013
Protégé-OWL workshop, bij de Semantic Web TouW-dag juni 3013Protégé-OWL workshop, bij de Semantic Web TouW-dag juni 3013
Protégé-OWL workshop, bij de Semantic Web TouW-dag juni 3013Open University in the Netherlands
 
Walther Hasselo - Regionaal Archief Leiden
Walther Hasselo - Regionaal Archief LeidenWalther Hasselo - Regionaal Archief Leiden
Walther Hasselo - Regionaal Archief Leiden
KVANdagen
 
IFD - Wat is/zijn IFD
IFD - Wat is/zijn IFDIFD - Wat is/zijn IFD
IFD - Wat is/zijn IFD
Léon Berlo
 
Naar een geïntegreerde ontsluiting van de KADOC erfgoedcollecties met Limo
Naar een geïntegreerde ontsluiting van de KADOC erfgoedcollecties met LimoNaar een geïntegreerde ontsluiting van de KADOC erfgoedcollecties met Limo
Naar een geïntegreerde ontsluiting van de KADOC erfgoedcollecties met Limo
LIBIS
 
Brancheformule Bibliotheken
Brancheformule BibliothekenBrancheformule Bibliotheken
Brancheformule Bibliotheken
Edwin Mijnsbergen
 
Een semantisch Web voor archieven: bouw bruggen, geen muren
Een semantisch Web voor archieven:bouw bruggen, geen muren Een semantisch Web voor archieven:bouw bruggen, geen muren
Een semantisch Web voor archieven: bouw bruggen, geen muren
Jacco van Ossenbruggen
 
SION conferentie 24 apri 2015 - Delen van gegevens
SION conferentie 24 apri 2015 - Delen van gegevensSION conferentie 24 apri 2015 - Delen van gegevens
SION conferentie 24 apri 2015 - Delen van gegevens
Walter Grabner
 
Presentatie PCDB overleg Utrecht 28 juni 2016
Presentatie PCDB overleg Utrecht 28 juni 2016Presentatie PCDB overleg Utrecht 28 juni 2016
Presentatie PCDB overleg Utrecht 28 juni 2016
Enno Meijers
 
Contentontwikkeling
ContentontwikkelingContentontwikkeling
Contentontwikkeling
Gerard Dummer
 
Knowledge Graphs: Concept, mogelijkheden en aandachtspunten
Knowledge Graphs: Concept, mogelijkheden en aandachtspuntenKnowledge Graphs: Concept, mogelijkheden en aandachtspunten
Knowledge Graphs: Concept, mogelijkheden en aandachtspunten
Christophe Debruyne
 
Cursus gegevensbanken
Cursus gegevensbankenCursus gegevensbanken
Cursus gegevensbankenErik Duval
 
Bijscholing voor VO docenten Informatica (Eelco Dijkstra)
Bijscholing voor VO docenten Informatica (Eelco Dijkstra)Bijscholing voor VO docenten Informatica (Eelco Dijkstra)
Bijscholing voor VO docenten Informatica (Eelco Dijkstra)i&i conferentie
 
Bewaren van erfgoed
Bewaren van erfgoedBewaren van erfgoed
Bewaren van erfgoed
Heemkunde Vlaanderen
 
EDepots in het CVAa en het NAi
EDepots in het CVAa en het NAi EDepots in het CVAa en het NAi
Wikiwijsleermiddelenplein Maken en Delen
Wikiwijsleermiddelenplein Maken en DelenWikiwijsleermiddelenplein Maken en Delen
Wikiwijsleermiddelenplein Maken en Delen
Rory Sie
 

Similar to Introductie Topic Maps (20)

Metadata, een overzicht. wageningen 17 12-2012
Metadata, een overzicht. wageningen 17 12-2012Metadata, een overzicht. wageningen 17 12-2012
Metadata, een overzicht. wageningen 17 12-2012
 
Introductie Modelleren
Introductie ModellerenIntroductie Modelleren
Introductie Modelleren
 
Grote hoeveelheden tekst analyseren als data
Grote hoeveelheden tekst analyseren als dataGrote hoeveelheden tekst analyseren als data
Grote hoeveelheden tekst analyseren als data
 
Workshop Knowledge Graphs- VOGIN-IP lezing 2022
Workshop Knowledge Graphs- VOGIN-IP lezing 2022Workshop Knowledge Graphs- VOGIN-IP lezing 2022
Workshop Knowledge Graphs- VOGIN-IP lezing 2022
 
Protégé-OWL workshop, bij de Semantic Web TouW-dag juni 3013
Protégé-OWL workshop, bij de Semantic Web TouW-dag juni 3013Protégé-OWL workshop, bij de Semantic Web TouW-dag juni 3013
Protégé-OWL workshop, bij de Semantic Web TouW-dag juni 3013
 
Walther Hasselo - Regionaal Archief Leiden
Walther Hasselo - Regionaal Archief LeidenWalther Hasselo - Regionaal Archief Leiden
Walther Hasselo - Regionaal Archief Leiden
 
IFD - Wat is/zijn IFD
IFD - Wat is/zijn IFDIFD - Wat is/zijn IFD
IFD - Wat is/zijn IFD
 
Naar een geïntegreerde ontsluiting van de KADOC erfgoedcollecties met Limo
Naar een geïntegreerde ontsluiting van de KADOC erfgoedcollecties met LimoNaar een geïntegreerde ontsluiting van de KADOC erfgoedcollecties met Limo
Naar een geïntegreerde ontsluiting van de KADOC erfgoedcollecties met Limo
 
Brancheformule Bibliotheken
Brancheformule BibliothekenBrancheformule Bibliotheken
Brancheformule Bibliotheken
 
Een semantisch Web voor archieven: bouw bruggen, geen muren
Een semantisch Web voor archieven:bouw bruggen, geen muren Een semantisch Web voor archieven:bouw bruggen, geen muren
Een semantisch Web voor archieven: bouw bruggen, geen muren
 
SION conferentie 24 apri 2015 - Delen van gegevens
SION conferentie 24 apri 2015 - Delen van gegevensSION conferentie 24 apri 2015 - Delen van gegevens
SION conferentie 24 apri 2015 - Delen van gegevens
 
Presentatie PCDB overleg Utrecht 28 juni 2016
Presentatie PCDB overleg Utrecht 28 juni 2016Presentatie PCDB overleg Utrecht 28 juni 2016
Presentatie PCDB overleg Utrecht 28 juni 2016
 
Rda UGent20110929
Rda UGent20110929Rda UGent20110929
Rda UGent20110929
 
Contentontwikkeling
ContentontwikkelingContentontwikkeling
Contentontwikkeling
 
Knowledge Graphs: Concept, mogelijkheden en aandachtspunten
Knowledge Graphs: Concept, mogelijkheden en aandachtspuntenKnowledge Graphs: Concept, mogelijkheden en aandachtspunten
Knowledge Graphs: Concept, mogelijkheden en aandachtspunten
 
Cursus gegevensbanken
Cursus gegevensbankenCursus gegevensbanken
Cursus gegevensbanken
 
Bijscholing voor VO docenten Informatica (Eelco Dijkstra)
Bijscholing voor VO docenten Informatica (Eelco Dijkstra)Bijscholing voor VO docenten Informatica (Eelco Dijkstra)
Bijscholing voor VO docenten Informatica (Eelco Dijkstra)
 
Bewaren van erfgoed
Bewaren van erfgoedBewaren van erfgoed
Bewaren van erfgoed
 
EDepots in het CVAa en het NAi
EDepots in het CVAa en het NAi EDepots in het CVAa en het NAi
EDepots in het CVAa en het NAi
 
Wikiwijsleermiddelenplein Maken en Delen
Wikiwijsleermiddelenplein Maken en DelenWikiwijsleermiddelenplein Maken en Delen
Wikiwijsleermiddelenplein Maken en Delen
 

Recently uploaded

NIMA2024 | Geef je merk een gezicht. Case: de congrescoaches van Jaarbeurs | ...
NIMA2024 | Geef je merk een gezicht. Case: de congrescoaches van Jaarbeurs | ...NIMA2024 | Geef je merk een gezicht. Case: de congrescoaches van Jaarbeurs | ...
NIMA2024 | Geef je merk een gezicht. Case: de congrescoaches van Jaarbeurs | ...
BBPMedia1
 
NIMA2024 | Duurzame Marketing – Grote stappen maken met een klein team | Jero...
NIMA2024 | Duurzame Marketing – Grote stappen maken met een klein team | Jero...NIMA2024 | Duurzame Marketing – Grote stappen maken met een klein team | Jero...
NIMA2024 | Duurzame Marketing – Grote stappen maken met een klein team | Jero...
BBPMedia1
 
NIMA2024 | Van traditioneel naar digitaal: Wolky’s volgende stap naar relevan...
NIMA2024 | Van traditioneel naar digitaal: Wolky’s volgende stap naar relevan...NIMA2024 | Van traditioneel naar digitaal: Wolky’s volgende stap naar relevan...
NIMA2024 | Van traditioneel naar digitaal: Wolky’s volgende stap naar relevan...
BBPMedia1
 
NIMA2024 | Krijg grip op je bureau – Verrijk je inzichten en rapportages | Ma...
NIMA2024 | Krijg grip op je bureau – Verrijk je inzichten en rapportages | Ma...NIMA2024 | Krijg grip op je bureau – Verrijk je inzichten en rapportages | Ma...
NIMA2024 | Krijg grip op je bureau – Verrijk je inzichten en rapportages | Ma...
BBPMedia1
 
NIMA2024 | Herpositionering Museum Rembrandthuis | Marieke de Klein | Museum ...
NIMA2024 | Herpositionering Museum Rembrandthuis | Marieke de Klein | Museum ...NIMA2024 | Herpositionering Museum Rembrandthuis | Marieke de Klein | Museum ...
NIMA2024 | Herpositionering Museum Rembrandthuis | Marieke de Klein | Museum ...
BBPMedia1
 
NIMA2024 | Zo vertienvoudigde Telegraaf Webshop het omzetaandeel uit e-mailma...
NIMA2024 | Zo vertienvoudigde Telegraaf Webshop het omzetaandeel uit e-mailma...NIMA2024 | Zo vertienvoudigde Telegraaf Webshop het omzetaandeel uit e-mailma...
NIMA2024 | Zo vertienvoudigde Telegraaf Webshop het omzetaandeel uit e-mailma...
BBPMedia1
 
NIMA2024 | Dopper geeft inhoud aan duurzame branding met QR-code van GS1 | Br...
NIMA2024 | Dopper geeft inhoud aan duurzame branding met QR-code van GS1 | Br...NIMA2024 | Dopper geeft inhoud aan duurzame branding met QR-code van GS1 | Br...
NIMA2024 | Dopper geeft inhoud aan duurzame branding met QR-code van GS1 | Br...
BBPMedia1
 
NIMA2024 | Als werkkleding trendy wordt… | Marga Stehmann | Carhartt
NIMA2024 | Als werkkleding trendy wordt… | Marga Stehmann | CarharttNIMA2024 | Als werkkleding trendy wordt… | Marga Stehmann | Carhartt
NIMA2024 | Als werkkleding trendy wordt… | Marga Stehmann | Carhartt
BBPMedia1
 

Recently uploaded (8)

NIMA2024 | Geef je merk een gezicht. Case: de congrescoaches van Jaarbeurs | ...
NIMA2024 | Geef je merk een gezicht. Case: de congrescoaches van Jaarbeurs | ...NIMA2024 | Geef je merk een gezicht. Case: de congrescoaches van Jaarbeurs | ...
NIMA2024 | Geef je merk een gezicht. Case: de congrescoaches van Jaarbeurs | ...
 
NIMA2024 | Duurzame Marketing – Grote stappen maken met een klein team | Jero...
NIMA2024 | Duurzame Marketing – Grote stappen maken met een klein team | Jero...NIMA2024 | Duurzame Marketing – Grote stappen maken met een klein team | Jero...
NIMA2024 | Duurzame Marketing – Grote stappen maken met een klein team | Jero...
 
NIMA2024 | Van traditioneel naar digitaal: Wolky’s volgende stap naar relevan...
NIMA2024 | Van traditioneel naar digitaal: Wolky’s volgende stap naar relevan...NIMA2024 | Van traditioneel naar digitaal: Wolky’s volgende stap naar relevan...
NIMA2024 | Van traditioneel naar digitaal: Wolky’s volgende stap naar relevan...
 
NIMA2024 | Krijg grip op je bureau – Verrijk je inzichten en rapportages | Ma...
NIMA2024 | Krijg grip op je bureau – Verrijk je inzichten en rapportages | Ma...NIMA2024 | Krijg grip op je bureau – Verrijk je inzichten en rapportages | Ma...
NIMA2024 | Krijg grip op je bureau – Verrijk je inzichten en rapportages | Ma...
 
NIMA2024 | Herpositionering Museum Rembrandthuis | Marieke de Klein | Museum ...
NIMA2024 | Herpositionering Museum Rembrandthuis | Marieke de Klein | Museum ...NIMA2024 | Herpositionering Museum Rembrandthuis | Marieke de Klein | Museum ...
NIMA2024 | Herpositionering Museum Rembrandthuis | Marieke de Klein | Museum ...
 
NIMA2024 | Zo vertienvoudigde Telegraaf Webshop het omzetaandeel uit e-mailma...
NIMA2024 | Zo vertienvoudigde Telegraaf Webshop het omzetaandeel uit e-mailma...NIMA2024 | Zo vertienvoudigde Telegraaf Webshop het omzetaandeel uit e-mailma...
NIMA2024 | Zo vertienvoudigde Telegraaf Webshop het omzetaandeel uit e-mailma...
 
NIMA2024 | Dopper geeft inhoud aan duurzame branding met QR-code van GS1 | Br...
NIMA2024 | Dopper geeft inhoud aan duurzame branding met QR-code van GS1 | Br...NIMA2024 | Dopper geeft inhoud aan duurzame branding met QR-code van GS1 | Br...
NIMA2024 | Dopper geeft inhoud aan duurzame branding met QR-code van GS1 | Br...
 
NIMA2024 | Als werkkleding trendy wordt… | Marga Stehmann | Carhartt
NIMA2024 | Als werkkleding trendy wordt… | Marga Stehmann | CarharttNIMA2024 | Als werkkleding trendy wordt… | Marga Stehmann | Carhartt
NIMA2024 | Als werkkleding trendy wordt… | Marga Stehmann | Carhartt
 

Introductie Topic Maps

  • 1. Topic Maps Introductie Morpheus Kennistechnologie Quintin Siebers en Gabriel Hopmans http://www.mssm.nl © Morpheus Kennistechnologie 1999 - 2010
  • 2. Inhoud • Introducties – Morpheus en projecten – Topic Maps doel, ontstaan en ISO • Topic Maps basisconcepten • Projecten en demo applicaties • Meer geavanceerde concepten 2
  • 3. Morpheus Kennistechnologie • Morpheus is in 1999 opgericht in Maastricht – Totaaloplossing van Kennistechnologie: inwerken domein expertise, analytisch denken, ontwerpen, implementeren en kennis van de juiste tools, technieken en standaarden – Achtergrond Kunstmatige Intelligentie – Zich bewezen als Innovator in Europese projecten – Business Partner van het Noorse Ontopia/Bouvet • Projecten voor Belastingdienst, Politie, Tweede Kamer, Onderwijs, EC © Morpheus Kennistechnologie 1999 - 2010
  • 4. Doel van Topic Maps • Het ondersteunen van gedistribueerd onderhoud van informatie en kennis – Als internationale kennisintegratie standaard is het zeer gemakkelijk om bestaande bronnen te ontsluiten, toegankelijk te maken en te verrijken d.m.v. het flexibele model © Morpheus Kennistechnologie 1999 - 2010
  • 5. Een Overzicht op het geheel 5
  • 6. Ontstaan Topic Maps • Oorsprong was SOFABED begin jaren 1990 – Opgesteld om een master index voor documentatie te maken en om indexen met elkaar te mengen – Later uitgegroeid tot ISO standaard (2000) • Web standaard (XML Topic Maps, 2001) • Hernieuwde ISO standaard (2003) – Met toevoeging van XTM • Nu multipart ISO standaard met datamodel, query taal en constraint taal
  • 7. CTM in SC 34/WG 3 • ISO 13250 Topic Maps  ISO 18048 Topic Maps Query – Part 1: Overview Language – Part 2: Data model  ISO 19056 Topic Maps – Part 3: XML Syntax (XTM) Constraint Langage – Part 4: Canonicalization  TR: Dublin Core in Topic – Part 5: Reference Model Maps (DCTM) – Part 6: Compact Syntaxart  Technical Reports – 7: Graphical Notation (GTM) • Informatie op:  PSI metadata registry – http://www.isotopicmaps.org  RDF mapping  SC34-commitee work:  Open Document Format (ODF)  Office Open XML (OOXML) 7
  • 8. Semantische netwerken • Een Topic Map beschrijft een semantisch netwerk met – Concepten (Morpheus, Nederland, etc…) – Typen (Bedrijf, Land, etc…) – Relaties (Maastricht ligt in Nederland) – Relatie typen (Dienstverband, Vader-Zoon) Nederland Grootvader Morpheus Limburg Vader Maastricht Gabriel Hopmans Peter-Paul Kruijsen
  • 9. Topic Map Model: twee lagen • Belangrijkste zaken bij Topic Maps – Concepten – Relaties • tussen concepten • tussen concepten en informatiebronnen • De belangrijkste concepten binnen een Topic Map zijn vergelijkbaar met die in een index van een boek • Scheiding van informatie en kennis in twee lagen
  • 10. Laag 1: Informatielaag • De informatielaag bevat de inhoud; de feitelijke informatiebronnen – Kan tekst zijn maar ook een plaatje of video. – In ieder formaat of notatie (XML, PDF, JPG, …) • Vergelijkbaar met de inhoud van een boek
  • 11. Laag 2: Kennislaag • Topics representeren de onderwerpen waar de informatie in de informatielaag over gaat – Vergelijkbaar met de lijst van topics die de index achterin een boek vormt • Associations representeren relaties tussen de onderwerpen die als topics zijn gerepresenteerd – Vergelijkbaar met bijvoorbeeld de “zie ook” relatie in een index achterin een boek ontvangt inschrijving Handelsregister Onderneming deponeert KVK-nr Jaarstuk kennislaag
  • 12. Twee lagen verbonden • Occurrences vormen de relaties met de informatiebronnen die ontvangt eigen zijn aan een inschrijving bepaald onderwerp Handelsregister – De verbinding is Onderneming vergelijkbaar met deponeert KVK-nr een paginanummer in een index jaarstuk kennislaag informatielaag
  • 13. Meer over Topics • topics hebben types • topics hebben identiteit • en topics hebben karakteristieken: – nul of meer namen – nul of meer occurrences – nul of meer associations 13
  • 14. De waarheid over Topic Maps • Aan het einde van het verhaal zijn er – topics, – die namen en occurrences hebben, – en rollen spelen in associations • ... en dat is alles wat er is! occurrence T naam (rol in) association 14
  • 15. Topic Associations • Beschrijven relaties tussen onderwerpen: • “Rotterdam ligt in Nederland” • “De Tweede Kamer ligt in Den Haag” • “Balkenende is lid van het CDA” 15 6
  • 16. Richting in associations? Lid van fractie CDA Van Geel 16
  • 17. Nee, gebruik Rollen Lid van fractie CDA Van Geel fractie kamerlid 17
  • 18. Association Rollen • Associations zijn van nature multidirectioneel Lid van fractie – Associations beweren iets over relaties tussen onderwerpen fractie kamerlid – Uit de bewering Van Geel is lid van CDA Van Geel Fractie CDA volgt automatisch de bewering CDA is de fractie van Van Geel • Het idee van richting wordt in dagelijks gebruik veroorzaakt door het gebruik van natuurlijke taal • In plaats van richting gebruikt topic maps het idee van association rollen: – De topic Van Geel speelt de rol van kamerlid in de relatie Lid van Fractie waarbij CDA de rol van fractie 18 speelt
  • 19. Association Role Types person Employee Employment Employer organisation topic type role type association type role type topic type rol speler rol association rol rol speler Q.Siebers Morpheus N.B. rol == association role en role type == association role type 19
  • 20. Geavanceerde concepten • Scope (en filters) • Merging • Subject identity • Published subjects • Reificatie 20
  • 21. Contextualiseren via Scope • Topic Maps worden ingezet om kennis te representeren • Kennis is echter niet absoluut; er komt context bij kijken • De fijnzinnigheid van context komt tot zijn recht door het concept van scope • Scope maakt het mogelijk om – De subjectiviteit van kennis uit te drukken – Vanuit verschillende oogpunten naar een enkele kennisbron te kijken – Gepersonaliseerde oogpunten te bieden voor verschillende gebruikersgroepen – Bij merging bij te houden uit welke bron kennis afkomstig is • Scopes zijn gedefinieerd als verzamelingen topics 21
  • 22. Hoe werkt Scope? • Topics hebben “karakteristieken” – De namen en occurrences, en de rollen die ze spelen in associations met andere topics • Iedere karakteristiek is geldig binnen een bepaalde context (scope), bijvoorbeeld: – de naam “Norge” voor de topic Noorwegen binnen de scope “Noors” – een occurrence van bepaalde informatie in de scope “technisch personeel” – een association is alleen waar in de scope (volgens) “Autoriteit X” 22
  • 23. Toepassingen van Scope • Meerdere „world views‟ – De realiteit is vaak ambigu en kennis heeft een subjectieve dimensie – Scope maakt het uitdrukken van verschillende perspectieven mogelijk binnen één enkele Topic Map • Kennis met context – Sommige kennis geldt enkel binnen een bepaalde context en zeker niet daarbuiten – Scope maakt het uitdrukken van feiten binnen een context mogelijk • Herleidbare aggregatie van kennis – Wanneer de bron van de kennis minstens zo belangrijk is als de kennis zelf: – Scope biedt behoud van de kennis over de bron van kennis • Persoonlijke blik op kennis – Verschillende gebruikers hebben verschillende eisen over kennis – Scope biedt een persoonlijke tint, gebaseerd op persoonlijke voorkeur, vaardigheden, beveiligingsniveau, etc. 23
  • 24. Merging van Topic Maps • In Topic Maps representeert iedere topic een onderwerp • Topic Maps gaat uit van precies één topic per onderwerp – Als twee topic maps gemerged worden, moeten topics die hetzelfde onderwerp representeren gemerged worden tot één enkele topic – Als twee topics gemerged worden, krijgt het resulterende topic de combinatie van karakteristieken van de twee originele topics occurrence occurrence occurrence naam naam T T naam association role naam association role Merge de twee topics... naam ...en het resulterende topic krijgt de association role combinatie van de originele karakteristieken Een tweede topic (in een andere association role topic map) over hetzelfde onderwerp 24
  • 25. Toepassingen van Merging • Hergebruik van kennis – Afgebakende kennisgebieden kunnen als aparte topic maps worden opgeslagen en onderhouden – Deze kunnen op afroep gemerged worden tot een groter geheel • bijvoorbeeld tot een organisatiediagram of geografische kaarten • Integratie van informatie – Genereer een topic map voor iedere informatiebron – Merge deze voor een universeel overzicht over het geheel • bijvoorbeeld over CRM, DMS, ERP systemen • Gedistribueerde kennismanagement – Vang kennis van afdelingen in „lokale‟ topic maps – Merge deze tot een „corporate view‟ • Kennismanagement hoeft niet gecentraliseerd te worden om kennis deelbaar te maken in een organisatie • “Seamless knowledge” – Verbind portals naadloos binnen en tussen organisaties – Een gezamenlijke vocabulaire is niet eens noodzakelijk 25
  • 26. Hoe wordt Merging mogelijk? • NIET door gebruik te maken van namen, zij zijn berucht om hun onbetrouwbaarheid – Namen zijn niet altijd uniek • het homoniem probleem – Veel topics hebben meerdere namen • het synoniem probleem • Betrouwbare aggregatie van kennis is alleen mogelijke door gebruik te maken van unieke globale identifiers • De identificatie van onderwerpen is cruciaal – Als onderwerpen unieke identifiers krijgen, staat het mensen vrij arbitraire namen te kiezen – machines kunnen nog steeds informatie aggregeren 26
  • 27. Reificatie • De betekenis van “re” in het latijn is “ding” – dus reificatie is “ergens een ding van maken” • In Topic Maps is een “ding” een “topic” – Reificatie betekent hier het omzetten van iets in een topic – Feitelijk is reificatie het maken van een topic op basis van iets binnen een topic map dat nog geen topic is (dus namen, occurrences, associations, association roles en topic maps zelf) • Hierdoor kunnen beweringen gemaakt worden over – rollen, relaties, namen en topic maps • Dit is van belang voor het – toevoegen van metadata (bv. aan de topic map zelf) 27 – aanbrengen van meer detailniveau in de topic map
  • 28. Wat is een Ontologie? • Een ontologie bepaalt wat je mag zeggen en wat niet binnen een domein superclass-subclass – Het is als een database schema superclass met tabellen en kolommen voor subclass database applicaties – Het bepaalt de definitie en person semantiek van kernconcepten place composed-by • Het is basisgereedschap en vormt composer een model voor het beschrijven city born-in synopsis van het domein opera bio – Verzameling van types, kenmerken en relatietypes map – Wat nodig is varieert en neigt naar de filosofie • De essentie van een ontologie is om Puccini – Goed vast te leggen wat de Lucca samenhang is tussen de echte Tosca wereld en de kenmerken van het model in een ontologie – Herbruikbaarheid van domeinkennis te bevorderen Topic Map 28
  • 30. Topic Maps projecten/tools • Noorwegen: zeer veel bedrijven/projecten – Bouvet/Creuna/MakingWaves/Ovitas, Overheid • US : Infoloom (Tax), Y-12 National Security • UK : Networked Planet (Sharepoint) • België : SpaceApplications • Duitsland : TopicMapsLab, Stuttgart, Fraunhofer • Finland : Nokia, Index • Azië : Inek, Hitachi • Nederland: Morpheus, Diderot Track, Itvanced, Belastingdienst, Politie, Tweede Kamer 30 • Topinics, Wandora, SemanText, RubyTM
  • 31. Project bij de Tweede Kamer Informatie processen in Kaart
  • 32. ‘Gekleurde informatie’ • Van feiten naar meningen/beweringen • En nog naar „beweringen over beweringen‟ ?
  • 33. TopicView – Politie Amsterdam • Tijd winst efficiency in proces van medewerker – Rapportage samenstellen in 1 of 2 uur in plaats van 8 uur ! Eenvoudiger navigeren • 1 Overzicht over meerdere systemen met de mogelijkheid om te ontdubbelen en te verrijken • Vastleggen van kennis in vorm van Early Warning Indicatoren 33
  • 34. IdSpace • Platform for distributed collaborative product innovation. This work is funded in part by the European Commission FP7-IST-2007-1-41 (project number 216799). • The platform is a topic maps driven integrated toolset of a collaboration portal, editor and visualization, reasoning, ideation modules. • See short video : http://www.youtube.com/watch?v=LeJf7VmjYiM 34