Upload
tamal
View
38
Download
4
Embed Size (px)
DESCRIPTION
Technológie sémantického webu v malých organizáciách. Michal Laclavík Ústav In f ormatiky SAV. Niektoré oblasti výskumu na UI SAV. Umelá inteligencia Manažment znalostí Sémantický web Modelovanie a spracovanie informácií a znalostí Znalostne orientované technológie Multiagentové systémy - PowerPoint PPT Presentation
Citation preview
TAM Bratislava, 19. december 2006 1
Technológie sémantického webu v malých Technológie sémantického webu v malých organizáciáchorganizáciách
Michal Laclavík
Ústav Informatiky SAV
TAM Bratislava, 19. december 2006 2
Niektoré oblasti výskumu na UI SAV
• Umelá inteligencia• Manažment znalostí• Sémantický web• Modelovanie a spracovanie
informácií a znalostí• Znalostne orientované technológie• Multiagentové systémy• Distribuované počítanie• Distribuované spracovanie informácií
TAM Bratislava, 19. december 2006 3
Obsah
• Motivácia• Semantický web• Znalosti v organizácii• Problémy s informáciami a znalosťami• Možné riešenia – kontext a obsah• Projekty na UI SAV• Malé organizácie a ich potreby• Záver
TAM Bratislava, 19. december 2006 4
Vízia sémantického webu
• The Semantic Web is a mesh of information linked up in such a way as to be easily processable by machines, on a global scale. You can think of it as being an efficient way of representing data on the World Wide Web, or as a globally linked database.
(Source: http://infomesh.net/2001/swintro/ - The Semantic Web: An Introduction)
TAM Bratislava, 19. december 2006 5
Manažment znalostí
• Znalosti sú kľúčovou hodnotou• Zamestnanci prichádzajú a odchádzajú• Potreba na manažovanie hodnot
• Knowledge Management (KM) is the process through which organizations generate value from their intellectual and knowledge-based assets (Source: CIO Magazine)
Characters
Data
Information
Knowledge
Actions
Syntax
Semantics
Pragmatics
Reasoning
(Bergman, 2002, Experience Management)
• Dáta: 20• Informácia: 20 oC• Znalosť: izbová teplota
TAM Bratislava, 19. december 2006 6
Ontológie
• Jednoznačné URI konceptov
• Niečo ako stromy• Niečo ako graf• Niečo ako objektová
databáza• Niečo ako pravidlá• Niečo ako logické formuly
• Usudzovanie • Odvodzovanie
HTML => XML => RDF => DAML+OIL => OWL
OWL-DL <=> Deskripčná logika
TAM Bratislava, 19. december 2006 7
Vízia sémantickej organizácie/podniku
• Mať k dispozícii všetky informácie a dáta pre daľšie počítačové spracovanie pomocou technológií sémantického webu (XML, RDF, OWL)
• Preklad rôznych ontológií nie je dôležitý – jedna doména problému …
• Analýza dokumentov a textov pomocou sémantickej anotácie
• Konverzia alebo mapovanie relačných databáz do XML/RDF/OWL
• Aktívne poskytovanie informácií a znalosti užívateľom• Podpora tokov práce pre úlohy a služby v organizácii
TAM Bratislava, 19. december 2006 8
Obsah a Kontext
• Každá informácia a znalosť musí mať formalizovaný – Obsah o čom je – Kontext v ktorom je informácia platná užitočná
• Užívateľ má kontext– Pre kontext musíme vrátiť dokumenty
• Hľadanie zhody kontextu užívateľa a kontextu informácií a znalostí
• Prezentácia informácií a znalostí
TAM Bratislava, 19. december 2006 9
OnTeA: Analýza dokumentov a textov pomocou sémantickej anotácie
• Zisťovanie metadát z textu• Príprava štruktúrovaných dát pre ďalšie
počítačové spracovanie• Dáta sú pripravené v rámci aplikačnej ontológie
Location
Town
isa
Country
isa
skillSQL
Skill
io
skillXML
io
skillPHP
io
JobType
jtPermanent
iohasCountry*
locNewYork
io
locUS
io
JobOffer
job_1_html
io
hasRequirements hasRequirements hasType
hasLocation
hasRequirementshasLocation=>+
Text
Set of Detected individuals
Creating Individual
Individual with properties
Reg. Exp.Ontology
Ontology class
Inference
DomainOntology
Ontology Individual
Ontology annotation
TAM Bratislava, 19. december 2006 10
Cieľ: Radiť a poskytnúť užívateľovi znalosť alebo informáciu v kontexte
EMBET: Aktívne poskytovanie informácií a znalosti užívateľom
• Spolupráca medzi užívateľmi• Zdieľanie znalostí• Aktívne poskytovanie znalostí• Znovupoužitie znalostí: poznámky, iné
zdroje
TAM Bratislava, 19. december 2006 11
EMBET: Achievements
• Software with following functionality– User Problem description– Displaying Knowledge– Adding Knowledge – Knowledge Reuse– Permanent Notes Storage– Voting on Notes
• EMBET architecture: Core, GUI
• Context detection
• Context Matching to display information & knowledge
• Plain text analysis using Advanced Semantic Annotation Algorithms – OnTeA
• Theory of different context matching algorithms
TAM Bratislava, 19. december 2006 12
Prezentácia znalostí založených na ontológiach
• Ontologické stromy– Browse window
• Grafové štruktúry– Good for further research
• XSL transformácia– RDF/OWL => Plain XML +
XSL => HTML– Infrastructure to receive plain
XML using XML-RPC
TAM Bratislava, 19. december 2006 13
Similarity Measures
• OntoSim• EMBET• Pellucid
TAM Bratislava, 19. december 2006 14
Emaily
• Sú v každej organizácii• Sú zasadené do kontext• Orientované na akciu • Obsahujú veľa skrytej znalosti
Email Server
ACoMA Automated Content-
based Message Annotator
Email Client
EMBET Experience
Management based on Text Notes
OM Organizačná pamäť
TAM Bratislava, 19. december 2006 15
ProjektyProjekty
TAM Bratislava, 19. december 2006 16
PELLUCID
USERS
Pellucid – user interaction
CONTEXT&
ACTIONS
ACTIVEHINTS USER
FEEDBACK
Workflow Tracking/Management System
Pellucid“core”
Pellucid interface
TAM Bratislava, 19. december 2006 17
K Wf Grid Project
• Semantic Service Oriented Architecture• Workflows of Web Services
TAM Bratislava, 19. december 2006 18
NAZOU Project
• Samostatné nástroje• Web => Dokumenty => Text => RDF/OWL => XML + XSL => HTML
TAM Bratislava, 19. december 2006 19
ACoMA: Emails
• Each organization• Context sensitive• Action Oriented
Email Server
ACoMA Automated Content-
based Message Annotator
Email Client
EMBET Experience
Management based on Text Notes
OM Organizačná pamäť
TAM Bratislava, 19. december 2006 20
Záver
• Vízia sémantickej organizácie• Potreba formalizovaných modelov pre typ
organizácie alebo nástroje ktoré pomôžu takéto modely vytvárať
• Prístupy a nástroje pre spracovanie informácií, dokumentov a databáz
• Vytváranie znalostných báz• Semanticky a servisne orientované architektúry
TAM Bratislava, 19. december 2006 21
Veľké podniky
• ERP – Enterprise Resource Planning– Získavanie subdodávateľov– Manažment zdrojov a služieb potrebných na chod firmy
• CRM – Customer Relational Management– Vystavovanie faktúr– Definovanie produktov a služieb– Systémy na podporu a pomoc zákazníkom (help desk, tracking
system)– Zistovanie stavu služieb zákazníka ...
• KM – manažment znalostí – Súvisí s vyššie uvedeným + ďalšie funkcie (data mining, OLAP)
• Všetko sú to veľmi drahé systémy vhodné iba pre veľké podniky. Vyžadujú veľké finančné zdroje a čas
TAM Bratislava, 19. december 2006 22
SME: Malé a stredné podniky
• MS Office: Word, Excel• Intranet/Internet• Email, chat
• ERP, CRM a KM aktivity pomocou vyššie uvedených nástrojov = Manažment znalostí pre malé podniky (KM for SMEs)
• Potreba jednoduchých riešení pre KM v malých podnikoch.