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Semantische Technologien und Ontologien

Semantische Technologien und Ontologien - Comelio … · Semantische Technologien und Ontologien Die Comelio GmbH setzt in Software-Projekten semantische Technologien und Ontologien

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  • Semantische Technologien

    und Ontologien

  • Semantische Technologien

    und Ontologien

    Die Comelio GmbH setzt in Software -Projekten semantische

    Technologien und Ontologien auf Basis verschiedener XML -

    Standards ein. Einsatzgebiete sind Datenmanagementsy steme,

    Konfigurationssoftware, Experten- und Analysesysteme. Zu den

    Dienstleistungen gehren:

    Beratung bei der Einfhrung und Nutzung von semantischen Technologien

    Modell ierung mit OWL (Web Ontology Language), RDF (Resource Description

    Framework) und XTM (XML Topic Maps)

    Software- und Datenbank-Projekte auf Basis von .NET und Java fr MS SQL Se rver

    und Oracle

  • Konzept von Ontologien

    Ontologien bieten umfassende und einzigartige Mglichkeiten, komplexe Datenstrukturen zu

    modellieren, die gerade nicht nur ein Vokabular, sondern Beziehungen zwischen Datenstruktu-

    ren und damit die Bedeutung von Daten (Semantik) abbilden. Dies lsst sich sowohl in Daten-

    bankstrukturen wie auch in XML-Daten organisieren, wobei XML grere Einsatzmglichkeiten

    aufgrund tiefer gehender Verschachtelung und Komplexitt des Datenaufbaus besitzt. Die Ver-

    arbeitung lsst sich dann mit anderen XML-Technologien oder gngigen Programmiersprachen

    durchfhren, sodass solche Softwareprodukte wie Konkurrenzbeobachtungssysteme, Exper-

    tensysteme, Entscheidungsuntersttzungssysteme und hnliche Produkte entwickelt werden

    knnen. Die Comelio GmbH bietet durch eigene Forschungsarbeiten im Bereich der ontologi-

    schen Datenmodellierung mit XML und dadurch auch entsprechend ausgebildeter Mitarbeiter

    vielfltige Dienstleistungen fr Softwareentwicklung, Beratung und auch Modellierung und

    Konzeption von Ontologie-Projekten an.

    Modellierungstechniken auf der Basis von Ontologien greifen notwendigerweise auf den Onto-

    logiebegriff zurck und versuchen, ihn mit unterschiedlichen technischen in diesem Fall syn-

    taktischen Werkzeugen umzusetzen. Da zu diesem Begriff aus unterschiedlichen Disziplinen

    (Informationswissenschaft, Betriebswirtschaftslehre und Sprachwissenschaft sowie Philoso-

    phie) Definitionen vorliegen, soll in diesem Abschnitt zunchst herausgearbeitet werden, um

    welches Konzept es sich bei den Ontologien berhaupt handelt.

  • Wissensbeschreibung durch Semantik

    In technologischer Hinsicht besteht mit XML Schema zunchst die Mglichkeit, die vorhande-

    nen Informationen zu strukturieren, auszuzeichnen und sie mit entsprechenden Datentypen zu

    versehen. Damit dient XML Schema der allgemeinen Aufbereitung und Beschreibung der vor-

    handenen Informationen, ermglicht allerdings alleine noch nicht die Ableitung von neuem

    Wissen. Die unterschiedlichen Anstze der Wissensbeschreibung, an deren Ende die Technik

    der Ontologien steht, lsst sich unter dem Begriff der Semantik bzw. auch der semantischen

    Datenmodellierung verwenden.

    Dabei besteht zunchst die Notwendigkeit, die Informationen mit Hilfe von geeigneten Symbo-

    len bzw. Bezeichnungen in Form einer Terminologie abzubilden. Diese charakterisiert die ein-

    zelnen Elemente innerhalb der Wissensbasis in der bentigten Granularitt und lsst auch die

    Angabe eines Wertebereiches zu, welcher fr die einzelnen Elemente zulssig ist. Diese Termi-

    nologien lassen sich ber XML Schema einrichten und weisen die genannten Nachteile auf, wie

    z.B. die Problematik, dass proprietre, d.h. nur innerhalb eines bestimmten Systems bekannte,

    Namen fr die Elemente verwendet werden. Diese Konzeption steht damit einem Austausch

    ber Systemgrenzen (Unternehmen, Anwendung etc.) im Weg. Eine Terminologie eignet sich

    daher ausschlielich fr die Angabe eines Symbolvokabulars, mit dessen Hilfe Elemente ausge-

    zeichnet und benannt werden knnen.

    Mit Hilfe von semantischen Schemata lassen sich nun die fr die vorhandenen Elemente defi-

    nierten Symbole Beziehungen in Form von Konzepten festlegen. Dies sind allerdings noch die

    Beziehungen, welche ber die Ontologien abgebildet werden knnen, sondern lediglich Zu-

    ordnungen von Elementen in Form von Konzeptinstanzen zu ihren bergeordneten Konzepten

    in Form von Oberbegriff und Unterbegriff. Teilweise lsst sich dies auch noch in XML Schema

    ber entsprechende Eltern-Kind-Elementstrukturen abbilden. Die semantischen Schemata

    bilden allerdings die zustzliche Eigenschaft, dass mit ihrer Hilfe und einer standardisierten,

    d.h. ber Systemgrenzen hinweg gesicherten, Zuordnung von Konzepten zu Elementen die

    Mglichkeit des Datenaustausches zwischen Systemen gegeben ist. Dies knnen dann natr-

    lich genauso branchenspezifische, anwendungsspezifische oder themenspezifische Schemata

    (Beispiele im XML-Umfeld: Ein branchenspezifisches Schema stellt NewsML

    (http://www.newsml.org) fr den Nachrichtenaustausch dar, ebenso fr den Austausch fr

    Angebot- und Nachfrageinformationen cXML (http://www.cxml.org/). Anwendungsspezifische

    Schemata stellen alle Standards fr Webservices wie SOAP (http://www.w3.org/TR/soap/)

    oder XML-RPC (http://www.xmlrpc.com/) dar.) sein . Es ist mit Hilfe von XML Schema wiede-

    rum mglich, semantische Schemata abzubilden, da natrlich auch hier wieder ein bestimmter

    Symbolvorrat fr die Beschreibung von Elementen herangezogen wird. Aus einem verglei-

    chenden Blickwinkel heraus liegt der einzige Unterschied zwischen den Terminologien und den

    semantischen Schemata nur darin, dass sie standardisierte Terminologien darstellen, welche

  • innerhalb eines greren Systems oder eines Systemzusammenhang den Datenaustausch zwi-

    schen Systemen mit unterschiedlichen Terminologien erlauben. Dazu wird eine Art berset-

    zungsrahmen verwendet bzw. eine Zuordnung fr den Austausch wichtiger Elemente zu im

    semantischen Schema vorhandenen Strukturen (Beispiele im XML-Umfeld: Dublin Core Meta

    Data Element Set (http://dublincore.org) fr die Erfassung von Dokumentmetainformationen

    oder auch das spter noch behandelte Resource Description Framework

    (http://www.w3.org/RDF) mit gleicher Zielsetzung.). Damit bieten die semantischen Schemata

    eine Normierung auf der Zuordnungsebene, whrend die Terminologien eine Normierung auf

    der Bezeichnungsebene (Vokabular, Auszeichnung) bieten.

    Die Beziehungen zwischen den Elementen lassen sich in einer Ontologie schlielich ebenfalls

    maschinenlesbar abbilden. Dies stellt insoweit eine Erweiterung dar, als dass die Komplexitt

    der Strukturen, welche zwischen den einzelnen Elementen in der Faktenbasis bestehen, un-

    gleich komplexer abgebildet werden knnen als mit Terminologien oder den semantischen

    Schemata in Form von standardisierten Terminologien. Dabei ist eine grere Annherung zu

    reellen Beziehungen mglich, weil nicht nur allgemeine Zuordnungsbeziehungen in Form von

    Oberbegriff und Unterbegriff abgebildet werden knnen, sondern eigene Beziehungstypen.

    Diese lassen sich natrlich auch zu unterschiedlichen Standardbeziehungen zuordnen, stellen

    allerdings selbst eine Konzeption in der Beschreibungssystematik dar und lassen u.a. auch

    Plausibilittstests und damit weitergehende Validierungen zu.

  • Begriff und Definition

    Ontologie, die Philosophie des Seins, stammt als Wort etymologisch von den beiden griechi-

    schen Wrtern ontos (Sein) und logos (Darlegung, Ausarbeitung) ab. Das Konzept der Ontolo-

    gien bzw. der Beschftigung mit derselben lsst sich tatschlich bis zu den griechischen Philo-

    sophen zurckverfolgen und hngt eng mit folgenden Fragestellungen zusammen: Was sind

    Dinge? Was ist das Innerste der Dinge, welches unvernderlich ist? Existieren Konzepte (auch

    alltgliche Gegenstandsbezeichnungen und nicht nur abstrakte Begriffe) auerhalb unseres

    Bewusstseins? Wie knnen die Einheiten der Welt klassifiziert werden? Im Zusammenhang mit

    Ontologien lassen sich die beiden Begriffe Existenz und Sein unterscheiden, wobei mit dem

    Begriff Existenz das tatschliche Vorhandensein (Existieren im ursprnglichen Sinne des Worts)

    eines Begriffs (z.B. der Name eines Gegenstands) gemeint ist. Mit dem Begriff Sein dagegen

    bezieht man sich auf die Art und Weise, wie ein Begriff zu verstehen ist oder was man sich

    unter einem Begriff vorzustellen hat. Im Hinblick auf Phantasiebegriffe (Fabelwesen) lsst sich

    sagen, dass sie sehr wohl ein Sein aufweisen, aber keine Existenz besitzen.

    Von diesem Ausgangspunkt aus lassen sich unterschiedliche Denkanstze wie die Metaphysik

    von Aristoteles zur Zeit der altgriechischen Hochkultur oder die Symbollehre von William of

    Ockam im Mittelalter bis hin zu Immanuel Kant im achtzehnten Jahrhundert beschreiben und

    vergleichen, die allerdings mit den technischen Umsetzungen der Ontologien in den Syntaxre-

    geln des W3C nicht viel gemein haben. Gemeinsam ist ihnen, dass sie versuchten, die Grund-

    frage von Existenz und Sein in unterschiedlichen Kategoriensystemen zu beantworten. Von

    diesen ist die Kategorienlehre Kants besonders umfangreich, weil er mehr Dimensionen der

    Beschreibung (Kategorie) von Dingen verwandte. Er unterteilte sie in vier Klassen, welche je-

    weils ein triadisches Muster enthielt: Menge (Einheit, Mehrzahl, Totalitt), Qualitt (Realitt,

    Negation, Begrenzung), Relation (Vererbung, Kausalitt, Gemeinschaft) und Modalitt (Mg-

    lichkeit, Existenz, Notwendigkeit). Ohne auf die Details seiner umfangreichen Kategorienlehre

    einzugehen oder gar seine Vorgehensweise bei der Ableitung der einzelnen Kategorien und

    ihrer Muster darzustellen, lsst sich dennoch bereits an den von ihm verwendeten Begrifflich-

    keiten erkennen, dass fast gar keine Ideen von ihm oder seinen Vordenkern in die Konzeption

    der heutigen Beschftigung mit Ontologien eingegangen sind . Dies gilt auch fr andere Anst-

    ze wie z.B. von Jos Ortega y Gasset oder William James im neunzehnten Jahrhundert.

    Zustzlich gilt gemeinhin, dass das betriebswirtschaftliche Interesse an Ontologien natrlich in

    erster Linie ber die Informationswissenschaft und dann etwas spezieller ber deren Be-

    schftigung mit knstlicher Intelligenz geweckt wurde. Die Betriebswirtschaftslehre nahm

    dann diese Anstze in technischer und theoretischer Hinsicht auf, um ihre Methoden fr die

    Bewltigung von Informationsverarbeitungsprozessen zu nutzen oder eigene Methoden zu

    entwickeln, welche fr diese Prozesse einsetzbar sind.

  • Folgende Definitionen lassen sic h nun fr den Ontologie -Begriff in der Literatur finden :

    An ontology defines the basic terms and relations comprising the vocabulary of a topic area as well as the rules for combining terms and relations to define ex-tensions to the vocabulary. [Vgl. Gmez-Prez, A. (et al.), 2004, Ontological engineering, S.5, zitiert nach Neches, R; Fikes, R.E.; Finin, T.; Gruber, T.R.; Sena-tor, T.; Swartout, WR, Enabling technology for knowledge sharing, AI Magazine, 1991, 12(3): 36-56.]

    An ontology is an explicit specification of a conceptualization. [Vgl. Gmez-Prez, A. (et al.), 2004, Ontological engineering, S.5, zitiert nach Gruber, T.R.: A translation approach to portable ontology specification, Knowledge Acquisition, 1993, 5(2), S.199- 220.]

    An ontology is a formal, explicit specification of a shared conceptualization. Conceptualization refers to an abstract model of some phenomenon in the world by having identified the relevant concepts of that phenomenon. Explicit means that the type of concepts used, and the constraints on their use are ex-plicitly defined. Formal refers to the fact that that the ontology should be ma-chine-readable. Shared reflects the notion that an ontology captures consensual knowledge, that is, it is not private of some individual, but accepted by a group. [Vgl. Gmez-Prez, A. (et al.), 2004, Ontological engineering, , S.5, zitiert nach Studer, R; Benjamin V.R.; Fensel, D., 1998, Knowledge Engineering: Principles and Methods; IEEE Transactions on Data and Knowledge Engineering, 25(1-2), S. 161-197.]

    Wie schon an anderer Stelle erwhnt und wie auch spter noch mehrfach herausgegriffen,

    enthalten diese drei exemplarisch ausgewhlten Definitionen (wie in vielen anderen Zusam-

    menhngen gibt es eine groe Zahl an unterschiedlichen Gewichtungen und Ein- und Abgren-

    zungen eines Gebiets) einige Bestandteile, welche bereits in anderen Zusammenhngen wich-

    tig waren: Ein Bereich der Umwelt soll hinsichtlich seiner Begriffe in einer formalisierten Spra-

    che abgebildet werden. Dies entspricht einer herkmmlichen Datenstrukturierung, wobei al-

    lerdings zustzlich auch die Beziehungen zwischen den Begriffen des zu modellierenden Be-

    reichs betrachtet werden sollen. Daraus knnen sich notwendigerweise auch neue Begriffe

    und Modellierungsinhalte ergeben, welche mit den herkmmlichen Techniken nicht erfasst

    werden knnen. Zustzlich soll diese Beschreibung so formalisiert geschehen, dass sie maschi-

    nen-lesbar ist, d.h. dass die Metadaten ber Techniken der rechner-gesttzten Informations-

    verarbeitung automatisch verarbeitet werden knnen. Dies stellt besondere Anforderungen an

    die Formalisierung und die Spezifizierung der Metadaten, d.h. an die Art und Weise der Model-

    lierung selbst.

  • Typen von Ontologien

    Bei der Unterscheidung von Ontologien, die selbst wieder als Datenstrukturen zur Beschrei-

    bung anderer Datenstrukturen auftreten, lassen sich unterschiedliche Typen festlegen. Je nach

    Interessengebiet des Autors bzw. vorgeschlagener Einsatzbereich von Ontologien ergeben sich

    auch unterschiedliche Gewichtungen der einzelnen Typen. Interessant an der folgenden Liste,

    welche die Differenzierungen von drei Autoren vereint, ist die gleichzeitige Auflistung von

    mglichen Einsatzbereichen. Die folgenden Typen lassen sich finden:

    Domnen-Ontologien

    Sie beschreiben die Datenstrukturen und

    ihre Beziehungen untereinander im Hinblick

    auf ein bestimmtes Wissensgebiet. Dieses

    wird mit dem Begriff der Domne bezeich-

    net, sodass hier eine inhaltliche Eingrenzung

    auf die zu modellierenden Strukturen und

    Verknpfungen festzustellen ist. Diese Onto-

    logien unterscheiden sich von den generi-

    schen bzw. allgemeinen Ontologien, dass sie

    gerade nicht allgemeines Wissen beschrei-

    ben wollen, sondern eine bewusste inhaltli-

    che Einschrnkung auf einen speziellen Wis-

    sensbereich bieten. [Vgl. Fensel, Dieter,

    2000, Ontologies, S.12 und dem Begriff do-

    main ontologies und Bodendorf, Freimut,

    Daten- und Wissensmanagement, 2003, S.

    113. Beispiele zu Domnen-Ontologien aus

    unterschiedlichen Fachbereichen: Gmez-

    Prez, A. (et al.) : Ontological engineering,

    2004, S. 85ff.]

    Metatadaten-Ontologien

    Sie sollen Informationen im Internet bzw. in

    technologisch hnlichen Speichermedien

    bzw. Zusammenhngen beschreiben und

    besitzen damit eine nicht inhaltliche, son-

    dern vielmehr dokumentbezogene Ein-

    schrnkung. Diese Einschrnkung fokussiert

    Textdokumente und ihre Eigenschaften. [Vgl.

    Fensel, Dieter, 2000, Ontologies, , S.12 und

    dem Begriff metadata ontologies und

    Zelewski, Stephan, 1999, Ontologien, , S. 12

    und dem Begriff Reprsentations- oder Me-

    tadaten-Ontologien.]

  • Generische / allgemeine Ontologien

    Sie sollen mglichst allgemeines Wissen (All-

    gemeinwissen im Alltagssinn, Basiswissen)

    ber die Welt und ihre Zusammensetzungen

    bieten, wie sie fr die Lsung alltglicher

    Probleme oder die Bewltigung von nicht

    tiefergehend domnenspezifischen Anforde-

    rungen ntzlich sind. Diese Ontologien bil-

    den daher einen Gegensatz zu den Dom-

    nen-Ontologien, welche einen individuellen

    Wissensbereich tiefergehend beschreiben

    wollen. [Vgl. Fensel, Dieter, 2000, Ontolo-

    gies, S.12 und dem Begriff generic or com-

    mon sense ontologies und Zelewski, Ste-

    phan, 1999, Ontologien, S. 12 und dem Be-

    griff Commonsense-Ontologien und Bo-

    dendorf, Freimut, Daten- und Wissensma-

    nagement, 2003, S. 113 und dem Begriff

    world ontologies.]

    Reprsentative Ontologien

    Sie beschreiben nicht eine spezielle Domne

    oder Aktivitten, sondern bieten vielmehr

    Konzepte, um die Grammatik und die Syntax

    von Reprsentations- oder Modellierungs-

    sprachen zu charakterisieren. Dazu zhlen

    die vorhandenen Sprachelemente genauso

    wie ihre Beziehungen zueinander. Sie stellen

    also Meta-Ontologien fr die Techniken der

    Datenmodellierung dar, modellieren selbst

    aber keine Realdaten, sondern vielmehr die

    Modellierungstechniken selbst. [Vgl. Fensel,

    Dieter, 2000, Ontologies, S.12 und dem Be-

    griff representational ontologies]

    Aufgaben-Ontologien

    Sie sollen die Datenstrukturen von Aufgaben

    abbilden, wobei die konkreten Aufgaben in

    unterschiedlichen Bereichen bzw. Disziplinen

    anfallen knnen. Es handelt sich daher um

    eine reine Beschreibung der zur Aufgaben-

    verwaltung notwendigen Daten und ihren

    Beziehungen untereinander. [Vgl. Zelewski,

    Stephan, 1999, Ontologien, S. 12 und Bo-

    dendorf, Freimut, Daten- und Wissensma-

    nagement, 2003, S. 113.]

    Methoden-Ontologien

    Sie beschreiben die Datenstrukturen von

    Methoden und Lsungsstrategien sowie die

    unterschiedlichen Verknpfungen, die zwi-

    schen den Begriffen der Problembewltigung

    bzw. Lsungsstrategien bestehen. [Vgl.

    Zelewski, Stephan, 1999, Ontologien, S. 12.]

  • Dimensionen von Ontologien

    Wenngleich auch die unterschiedlichen Ontologie-Typen sich nur schwer zu bergeordneten

    Begriffen zusammenfhren lassen [Je nach den verwendeten Ontologie-Typen lassen sich

    selbstverstndlich auch andere Kategorisierungen verwenden. Gmez-Prez, A. (et al.) , 2004,

    Ontological engineering, S. 26f fasst hier unterschiedliche Anstze zusammen, welche aller-

    dings nicht die in diesem Abschnitt verwendeten Ontologietypen aufgreifen, sondern teilweise

    hnliche, teilweise allerdings auch Ontologien fr spezielle Anwendungstechniken kategorisie-

    ren. Dadurch entstehen auch andere Kategorien und Einteilungen.], was insbesondere die re-

    prsentativen und die Metadaten-Ontologien betrifft, so kann man ber die drei Dimensionen

    Information, Aktivitten und Speicherung zumindest ansatzweise eine vereinfachende Ebene

    in die Typologie einziehen. Diese drei Dimensionen lassen sich also bspw. nutzen:

    Information

    Die beiden Ontologie-Typen Domnen-

    Ontologien und generische Ontologien be-

    schreiben in unterschiedlicher Spezifitt und

    Granularitt Informationen. Whrend die

    Domnen-Ontologien die Datenstrukturen

    von besonders speziellen und fein abge-

    grenzten Fachgebieten beschreiben, fokus-

    sieren die generischen Ontologien eine brei-

    te Wissensbasis in Form des nicht klar um-

    randeten Allgemeinwissens.

    Aktivitten

    Die beiden Ontologie-Typen Aufgaben- und

    Methoden-Ontologien beschreiben beide

    Aktivitten im weiteren Sinne. Dabei kon-

    zentrieren sich die Aufgaben-Ontologien auf

    Aktivitten, welche durchgefhrt werden

    sollen. Diese knnen auch in einer bestimm-

    ten zeitlichen Anordnung aufeinander folgen

    und daher eine Aktivittenkette bilden. Diese

    Eigenschaft weisen die Methoden-

    Ontologien als besonderes Merkmal auf, da

    sie Aktivitten beschreiben, die in Form ei-

    nes bestimmten Algorithmus zur Lsung

    eines Problems (was natrlich auch als Auf-

    gabe verstanden werden kann) herangezo-

    gen werden knnen. Diese Ontologie klassifi-

    ziert also Aktivitten, welche in einem Zu-

    sammenhang und einem bestimmten Wech-

    selspiel (feine Granularitt) oder in einer

    allgemeinen Form (grobe Granularitt) erle-

    digt werden mssen, um ein bestimmtes Ziel

    zu erreichen.

  • Speicherung

    Die beiden Ontologie-Typen reprsentative

    und Metadaten-Ontologien beschreiben die

    Art und Weise, wie Daten formuliert und

    gespeichert werden knnen. Dabei fokussie-

    ren die Metadaten-Ontologien Daten und

    Informationen, welche in Textform so vorlie-

    gen, dass sie eine Internet-Ressource darstel-

    len. Hier ist also die Aufbereitungsform der

    Inhalte von entscheidender Bedeutung. Bei

    den reprsentativen Ontologien dagegen

    liegt der Blickwinkel auf der Beschreibung

    von Beschreibungssprachen, also von Spra-

    chen, welche ihrerseits Daten modellieren,

    das heit sie strukturieren die Art und Weise

    der Metadaten-Strukturierung.

  • Typen von Beziehungen zwischen Daten

    Ein Beispiel, welches ausschlielich auf rein sprachbezogene (Substantive, Verben, Adjektive

    etc.) Ontologien ausgerichtet ist, stellt WordNet dar. Es enthlt die Mglichkeit, mehr als

    100.000 Begriffe der englischen Sprache in den folgenden Beziehungstypen zueinander darzu-

    stellen. Dies ergibt im Endergebnis ein nach Begriffen und nicht nach der alphabetischen Rei-

    henfolge aufbereitetes Wrterbuch. Zwar mgen diese Beziehungen nicht fr alle Einsatzbe-

    reiche von Ontologien ausreichen, doch finden sie sich auch in den technischen Umsetzungen

    wie z.B. RDF wieder. Sobald hauptschliche Textmengen durch ontologische Metadaten be-

    schrieben werden sollen, erkennt man schnell, dass diese Beziehungstypen in diesem Fall not-

    wendigerweise zu implementieren sind.

    Die Typologie besteht aus den folgenden Klassifizierungen:

    Synonymie

    Diese Beziehung konzentriert sich auf die

    Gleichartigkeit von Bedeutungen, welche mit

    unterschiedlichen Begriffen ausgedrckt

    werden.

    Antonymie

    Diese Beziehung konzentriert sich auf die

    Unterschiedlichkeit von Begriffen, welche

    sich gegenstzlich ausschlieen. Die beiden

    Begriffe stellen daher Gegenstze dar.

    Hyponymie

    Diese Beziehung konzentriert sich auf die

    hierarchischen Beziehungen zwischen Unter-

    und Oberbegriffen oder Sammelnamen und

    individuellen Namen in Form einer IST-EIN-

    Beziehung.

  • Meronymie

    Diese Beziehung konzentriert sich auf Grup-

    penbeziehungen zwischen Begriffen, welche

    in der Form einer TEIL-VON-Beziehung auf-

    treten.

    Morphologische Beziehungen

    Sie konzentrieren sich auf morphologische

    Strukturen von Wrtern, welche dazu be-

    nutzt werden, um Wortformen auszudrcken

    (Wortstamm, Endung, Kompositum etc.).

    Wie man bereits am letzten Beziehungstyp

    erkennen kann, sind nicht alle Beziehungsty-

    pen fr jedwede zu erstellende Ontologie

    einsetzbar. Insbesondere die morphologi-

    schen Beziehungen lassen sich nur dann ein-

    setzen, wenn berhaupt mit Hilfe von ein-

    zelnen Buchstabenbereichen verschieden

    Wrter (Begriffe) in eine Beziehung gesetzt

    werden knnen oder auch sollen. Dies liegt

    daran, weil im Fall von WordNet ein Wrter-

    buch nachgebildet werden soll, welches auf

    Ontologien beruht. Die IST-EIN- oder TEIL-

    VON-Beziehungen jedoch tauchen in unter-

    schiedlichen technischen Umsetzungen auch

    auf. Dies mag allerdings auch daran liegen,

    dass insbesondere diese beiden Beziehungen

    auch in anderen Techniken der Datenmodel-

    lierung wie dem Entity-Relationship-Modell,

    dem Object-Role-Modell und natrlich in der

    Objektorientierung erscheinen und daher zu

    universellen Konzepten der Datenbeschrei-

    bung gezhlt werden knnen.

  • Eigenschaften von Ontologien

    Allgemeine Eigenschaften von Ontologien, welche nicht in Form eines Wortverzeichnisses auf-

    treten und daher grundstzlicher Natur sind, lassen sich folgendermaen finden:

    Konzepte

    Der informatorische Inhalt von Ontologien

    stellt die Konzepte oder auch die Elemente

    der Ontologien dar. Diese stehen ber die

    Relationen zueinander in Beziehung und

    reprsentieren die Faktenbasis.

    Relationen

    Die Zusammenhnge und Beziehungen zwi-

    schen den Daten bzw. den Konzepten einer

    Ontologie werden ber die Relationen einge-

    richtet. Sie stellen die Beziehungsbasis der

    Ontologie dar. Dies kann sowohl die Abbil-

    dung der allgemeinen Konzepthierarchie in

    Form von Zuordnungen und Definitionen

    sein wie auch strukturbildende Relationen in

    Form von IST-EIN-Beziehungen. Der dritte

    Relationentypus ist nicht strukturbildend,

    sondern charakterisiert die Konzepte hin-

    sichtlich ihrer wesentlichen Eigenschaften,

    die fr die Faktenbasis anzutreffen sind. Im

    Gegensatz zu den strukturbildenden Relatio-

    nen sind die Eigenschafts- und die Konzept-

    hierarchierelationen auch in ihrer Abbildung

    sehr auf die spezielle Ontologie bezogen.

    Axiome

    Sie stellen wie sonst auch allgemeine

    Aussagen ber die Ontologien bzw. ber die

    in ihr enthaltene Fakten- und Beziehungsba-

    sis dar, welche nicht alleine ber die Bezie-

    hungen ausgedrckt werden knnen. Dazu

    gehren solche Annahmen wie die gegensei-

    tige Beeinflussung von Beziehungen unterei-

    nander.

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    Semantische Technologien und OntologienSemantische Technologien und Ontologien Konzept von Ontologien Wissensbeschreibung durch Semantik Begriff und Definition Typen von Ontologien Domnen-Ontologien Metatadaten-Ontologien Generische / allgemeine Ontologien Reprsentative Ontologien Aufgaben-Ontologien Methoden-Ontologien

    Dimensionen von Ontologien Information Aktivitten Speicherung

    Typen von Beziehungen zwischen Daten Synonymie Antonymie Hyponymie Meronymie Morphologische Beziehungen

    Eigenschaften von Ontologien Konzepte Relationen Axiome