Post on 14-Jan-2016
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Como fazer ? Escrever termos, Usar termos em frases, Fazer afirmações usando os termos, Montar classificações dos termos, Criar regras de geração de novas
afirmações, provar a veracidade de novas afirmações, Saber quem afirmou, classificou,fez regras
e provou ter confiança nas afirmações.
Escrever Termos
Frases
Afirmações
Classificações
Regras
Provar
Confiança
Qu
em
Escrever termos, usar termos em frases,Fazer afirmações usando os termos,Montar classificações dos termos,Criar regras de geração de novas afirmações, provar a veracidade de novas afirmações,Saber quem afirmou, classificou,fez regras e provou
ter confiança nas afirmações
OWL baseado em Description Logic; existem coisas que DL não pode expresar
Exemplo: Regras de Horn: (P1 ∧ P2 ∧ …) → C
Muitos sistemas baseados em regras prescisam intercambiar regras
Existe portanto um novo tipo de dado na web para ser trocado (regras)
Camada Lógica Esta camada permite, através de regras
consultar paginas, fazer filtragem de conteúdos, concluir sobre fatos.
Quais os professores que trabalham no mesmo departamento do Prof. Gauthier?
Seria necessário acessar páginas de professores onde o local de trabalho seja igual ao do prof. Gauthier.
Quais os colegas de turma de graduação do reitor da ufsc?
Seria necessário criar regras que definam “colega de turma” acessar uma ontologia sobre universidades, localizar o significado de reitor, localizar a instÂncia.....
Algumas linguagens
RuleML F-Logic SWRL
RuleML
''The discount for a customer buying a product is 5 percent
if the customer is premium and the product is regular.''
Implies
Atom Atom
Atomhead body
And
discount
premium customer regular product
customer product 5.0
Var Var IndRel
Rel RelVar Var
<Implies> <head> <Atom> <Rel>discount</Rel> <Var>customer</Var> <Var>product</Var> <Ind>5.0</Ind> </Atom> </head> <body> <And> <Atom> <Rel>premium</Rel> <Var>customer</Var> </Atom> <Atom> <Rel>regular</Rel> <Var>product</Var> </Atom> </And> </body></Implies>
SWRL: A Semantic Web Rule Language Combining
OWL and RuleML
http://www.w3.org/Submission/SWRL/
Regras Uma regra contem:
Antecedente = corpo Conseqüente = cabeça
Antecedente Conseqüente
Exemplo de regra
Meteorologia prevê chuva;o céu esta nublado;
Levo guarda-chuva euso galocha
tanto corpo como cabeça conjunções positivas de átomos (?) não aceita de negação ou disjunção
informalmente se todos os átomos no corpo(antecedente) são verdadeiros então todos os átomos na cabeça (conseqüente) devem ser verdadeiros
Regras SWRL são escritas em termos de átomos
Átomos podem ser: C(x), P(x,y), sameAs(x,y) ou
differentFrom(x,y), builtIn(r,x,...)
C -classe OWL, P - propriedades OWL x e y - instâncias OWL ou
valores de dados em OWL
builtIn(r,x,...) r - relação entre os argumentos built-in é uma relação (predicado) r que
toma vários argumentos (variáveis) e tem o valor verdadeiro se os argumentos satisfazem a relação r
swrlb:equal (x,y) é verdadeiro se e somente se o primeiro argumento e o segundo são os mesmos. .
Exemplo
Uma regra SWRL dizendo que uma “pessoa” com um “gêmeo” do sexo “masculino” tem um “irmão” requer os conceitos em OWL de:
pessoa, gêmeo masculino, irmão
Em OWL (intuitivamente) Pessoa -> Classe Masculino -> subclasse Homem de Pessoa, Gêmeo -> propriedade tem_gêmeo de Pessoa Irmão -> propriedade tem_irmão PessoaPessoa(?p) ^ tem_gêmeo(?p,?s) ^ Homem(?s) ->
tem_irmão (?p,?s) Executar a regra tem o efeito de colocar a
propriedade tem_irmão para todas as intancias de pessoas OWL com um ou mais gêmeos homens referindo-se a eles
Regra que diz que uma Pessoa(classe) que tem seu próprio carro (propriedade) deve se classificada como Motorista(classe)
Pessoa(?p) ^ tem_carro(?p, true) -> Motorista (?p)
Todas as instâncias de Pessoa que tenham carro serão classificadas também como instancia de Motorista
Instancias nomeadas em uma ontologia podem também ser referenciadas diretamente em regras SWRL
Para uma instância de pessoa chamada Carlos:
Pessoa(Carlos) ^ tem_carro(Carlos, true) -> Motorista (Carlos)
Regras com vários átomos conseqüentes
podem ser transformadas em múltiplas regras cada uma com um único átomo conseqüente
R1: Meteorologia prevê chuva e o céu esta nublado -> Levo guarda-chuva e uso galocha
R1.1: Meteorologia prevê chuva e o céu esta nublado -> Levo guarda-chuva
R1.2: Meteorologia prevê chuva e o céu esta nublado -> uso galocha
Representação informal
As representações anteriores são informais para permitir uma representação que possa ser lida pelos seres humanos
Existe uma sintaxe abstrata (abstract syntax) especificada por meio de uma versão de Extended BNF
rule ::= 'Implies(' [ URIreference ] { annotation } antecedent consequent ')‘
antecedent ::= 'Antecedent(' { atom } ')‘
consequent ::= 'Consequent(' { atom } ')'
atom ::= description '(' i-object ')' | dataRange '(' d-object ')' | individualvaluedPropertyID '(' i-
object i-object ')' | datavaluedPropertyID '(' i-object d-
object ')' | sameAs '(' i-object i-object ')' | differentFrom '(' i-object i-object ')' | builtIn '(' builtinID { d-object } ')'
builtinID ::= URIreference
i-object ::= i-variable | individualID
d-object ::= d-variable | dataLiteral
i-variable ::= 'I-variable(' URIreference ')' d-variable ::= 'D-variable(' URIreference ')'
Example 4.1-1 (w3c...)
A simple use of these rules would be to assert that the combination of the hasParent and hasBrother properties implies the hasUncle property.
Informally, this rule could be written as:
hasParent(?x1,?x2) ∧ hasBrother(?x2,?x3) ⇒ hasUncle(?x1,?x3)
abstract syntax :
Implies(Antecedent(
hasParent(I-variable(x1) I-variable(x2)) hasBrother(I-variable(x2) I-variable(x3))
) Consequent( hasUncle(I-variable(x1) I- variable(x3))
))
Sintaxe concreta em XML
Combinação de OWL Web Ontology Language XML Presentation Syntax [OWL XML] com RuleML XML syntax [RuleML].
Exemplos
Iniciar projeto novo no Protégé Selecionar Project->Configure-
>SWRL Criar ontologia de Familia Classes: Pessoa, Homem,Mulher,
Pai, Tio, Irmão, Irmã, Tia, Neto
Criar ObjectProperty de Pessoa: tem_filhos, tem_irmão, tem_irmã, tem_tio, tem_tia tem_Neto
Criar a seguinte Família
Instâncias de Mulher Ana
Instâncias de Homem Carlos, Pedro, João, João Raimundo
Colocar valores na propriedade tem_filhos Carlos - tem_filhos(Ana, Pedro, João) João - tem_filhos(João Raimundo)
Especificar allDiferent
Em OWL instâncias com nomes ( propeiedade “name”) diferentes podem representar o mesmo objeto homem_14 (tem_nome Carlos) homem_15 (tem_nome Carlos)
No Protégé: OWL->Edit owl:AllDiferent
Criar regras para Irmã
Pessoa(?x) ∧ tem_filhos(?x, ?y) ∧ tem_filhos(?x, ?z) ∧ Mulher(?z) ∧ → tem_irma(?y, ?z) (ERRADA!!)
Na unificação variáveis diferentes (?y e ?z) podem pegar o mesmo objeto
tem_irma(?y, ?z) pode ser tem_irma(Ana, Ana)
Regra Certa
Pessoa(?x) ∧ tem_filhos(?x, ?y) ∧ tem_filhos(?x, ?z) ∧ Mulher(?z) ∧ differentFrom(?y, ?z)
→ tem_irma(?y, ?z)
Usar as regras em SWRL
Baixar o Jess de: http://herzberg.ca.sandia.gov/jess/ Descompactar e colocar o arquivo
jess.jar no diretorio do Protégé: .....Protege_3.2.1\plugins\
edu.stanford.smi.protegex.owl
Usando o Reasoner
Reasoner Pellet
Reaoner em Java Trabalha com OWL DL Baseado no método do Tableaux Ura principalmente as restrições NÃO TRABALHA COM REGRAS
Instalação do Pellet
Fazer download de http://pellet.owldl.com/
Descompactar Rodar o pellet-dig junto com Protégé No protégé OWL->Preferences alterar
o reasoner U|Rl para http://localhost:8081