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SMART Systems (Vorlesung: KI & XPS)
Beim vorigen Mal: Semantische Netze, Frames, XML, RDF(S), XMLS
Inhalt heute: KL-ONE, Einführung in Beschreibungslogiken
Lernziele: Kritik an Sem.Netzen, Frames und auch XML verstehen Motivation der Entwicklung der Repräsentationssprache
KL-ONE kennen Syntax und Semantik von Beschreibungslogiken
verstehen
Ralf Möller, Univ. of Applied Sciences, FH-Wedel
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Acknowledgments
Diese Vorlesung enthält graphisches Material von B. Nebel, Univ. Freiburg: Bilder Semantische Netze und
Frames I. Horrocks (Univ. Manchester): DL-Einführungsfolien U. Sattler (RWTH Aachen): DL-Einführungsfolien H.J. Schek (ETH Zürich): KL-ONE-Bilder
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Semantische Netze: Kritik
Was ist die Bedeutung eines Knotens: Begriff, hypothetisches oder existierendes Individuum?
Was ist die Bedeutung einer Kante: Werteeinschränkung, Default-Wert, aktueller Wert, . . . ?
Was bedeutet die ISA-Kante?Was ist die Semantik semantischer Netze?Aufsatz: "What's in a link?" [Woods 75]
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Frames: Kritik
Ein Eigenschaftswert (Slot-Wert) kann ein Default-Wert sein
(im Sinne eines Prototypen) strikt notwendig sein
(notwendige Bedingungen) zusammen mit anderen
hinreichend sein(hinreichende Bedingungen)
strikt oder nicht-strikt vererbtwerden
Bedeutung unklar
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Sem.Netze und Frames: Zusammenfassung
Beruhen auf ähnlichen Ideen: Objektzentrierte Organisation Hierarchie und Vererbung
Die interessanten Fragen in diesem Kontext sind Effizienz der Verarbeitung Strikte oder nicht-strikte Vererbung Falls strikt, können Eigenschaften auch definierend
sein?
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Strukturierte Vererbungsnetze: Motivation
Was war unschön an allgemeinen semantischen Netzen? Die Semantik der nicht-ISA Kanten war unklar.
Was fehlt Frame-Systemen? Begriffe sind atomar und unstrukturiert.
Strukturierte Vererbungsnetze [Brachman 77]
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Strukturierte Vererbungsnetze: Zentrale Ideen
Strukturierte Beschreibungen entsprechen der relationalen Struktur von Objekten aufgebaut mit Hilfe einer geringen Anzahl von
wohldefinierten OperatorenUnterscheidung zwischen begrifflichem
(terminologischem) und objektbezogenem (assertionalem) Wissen (TBox/ABox)
Automatische Bestimmung von Unterbegriffs- und Oberbegriffsbeziehung (Klassifikation)
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Terminologisches Wissen: Informelles Bsp. (1)
Ein Mensch ist eine Art: TierEine Frau ist: ein Mensch und WeiblichEin Mann ist: ein Mensch und MännlichEine Mutter ist: eine Frau mit mindestens
einem Kind, das ein Mensch istEin Vater ist: ein Mann mit mindestens einem
Kind, das ein Mensch ist
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Terminologisches Wissen: Informelles Bsp. (2)
Ein Elternteil ist: eine Mutter oder ein VaterEine Großmutter ist: eine Frau, mit
mindestens einem Kind, das ein Elternteil istEine Mutter-ohne-Tochter ist: eine Mutter mit
nur männlichen KindernMännlich ist: das Gegenteil von Weiblich Was kann alles geschlossen werden?
Ist eine Mutter-ohne-Tocher auch ein Elternteil?Implizite ISA-Beziehungen!
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Assertorisches Wissen: Informelles Bsp.
ELIZABETH ist eine FrauCHARLES ist ein VaterELIZABETH hat das Kind CHARLESDIANA ist eine Mutter-ohne-TochterDIANA hat das Kind WILLIAMWas kann alles geschlossen werden?
Ist WILLIAM männlich? Ist ELIZABETH eine Großmutter?
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KL-ONE (1)
[Brachman, 77, 79, 85]Erste Implementierungen Anfang 1980Vorrangig: Terminologisches Wissen (TBox)Graphische Notation:
Ein KL-ONE-Modell ist ein Netz mit Knoten und Kanten
2 Arten von Knoten: Konzepte Rollen
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KL-ONE (2)
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KL-ONE: Konzepte (1)
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KL-ONE: Konzepte (2)
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KL-ONE: Rollen (1)
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KL-ONE: Rollen – Beispiel (1)
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KL-ONE: Rollen (2)
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KL-ONE: Rollen – Beispiel (2)
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KL-ONE: Rollen (3)
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KL-ONE: Rollen – Beispiel (3)
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KL-ONE: Inferenzprobleme
Gegeben ein KL-ONE-Netz (eine TBox)Fragen:
Kann es zu einem bestimmten Konzept einer TBox über- haupt Individuen (Objekte) geben? (Konsistenztest)
Was sind die speziellsten Konzepte in der TBox, die zu einem gegebenen Konzept in der ISA-Beziehung stehen? (Klassifikation, Bestimmung der "Parents")
Was sind die allgemeinsten Konzepte in der TBox, zu denen ein gegebenes Konzept in der ISA-Beziehung steht? (Klassifikation, Bestimmung der "Children")
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KL-ONE: KritikGraphische Darstellung erscheint zwar intuitivAber: Verschiedene Interpretationen und
Diskussionen über die Bedeutung waren die RegelMathematische Beschreibung der Bedeutung der
Repräsentationskonstrukte immer noch nicht klar (insb. Individuenkonzepte, die wir hier nicht behandeln)
Wichtig für maschinelle Verarbeitung: Inferenzalgorithmen: Terminierung, Vollständigkeit, Korrektheit Berechenbarkeit, Komplexität (asymptotisch)
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Beschreibungslogiken (Description Logics, DLs)
Familien von formalen, logischen Beschreibungssprachen
SyntaxSemantikPragmatik
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Architektur eines DL-Systems
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DL – Einführung (1)
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DL – Einführung (2)
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Zusammenfassung, Kernpunkte
Kritik an Sem.Netzen und Frame-SystemenKL-ONE: Motivation, Generelle Ideen und
ProblemeFormale Repräsentationstechniken:
Beschreibungslogiken Konstrukte zur Beschreibung von Konzepten und
Rollen Mengentheoretische Semantik
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Was kommt beim nächsten Mal?
Beschreibungslogiken zweiter Teil