Documenti non strutturati sul Web e Semantica [email protected] Dott. Matteo Palmonari.

Documenti non strutturati sul Web e Semantica

[email protected]

Dott. Matteo Palmonari

mailto:[email protected]

–2–Rielaborato da Atzeni et al., Basi di Dati, Mc-Graw Hill

Semantica nelle basi di dati relazionali

• La semantica di una base di dati è definita in accordo con la struttura relazionale (algebra relazionale) ed è determinata, relativamente ai suoi elementi costitutivi (valori, tuple, relazioni), sostanzialmente da:• Livello dello schema:

• schema logico• definisce la macro-organizzazione della rappresentazione

di un dominio• vincoli di integrità

• definiscono vincoli relazionali di dettaglio tra specifici oggetti e fatti rappresentati

• Livello delle istanze:• insieme delle istanze

• costituisce l‘insieme di oggetti e fatti effettivamente rappresentati come veri nella bas di dati


Semantica, Schemi e Istanze• Lo schema di una base di dati definisce le regole

generali cui deve aderire ciascun insieme di istanze (per essere considerato valido); è in questi termini che lo schema costituisce una parte fondamentale della semantica di una base di dati

• Tali regole (ad esempio i vincoli di integrità)• supportano l‘interrogazione delle basi di dati

(verifica della sussistenza o non sussistenza di alcuni fatti nella base di dati)

• permettono di controllare la validità dello schema• non permettono di dedurre nuove conoscenze


Query nel modello relazionale• Il linguaggio di

interrogazione piùdiffuso per le basi di dati è SQL (Structured Query Language)

• Ragionamento piuttosto debole

SQL Query Example

•SQL (base/select)•Principio:

soddisfazione/correttezza•Meccanismo/semantica: algebra

relazionale



Esempi di altri data model

The Object-Oriented Data Model


Objects/idAttributes

MethodsClasses

Class Hierachies

Alla base di JAVA/C++ etc

Object-Oriented Schema (Example)


Cosa succede nel Web?


•Ci sono ancora schemi e istanze?

•Che tipo di interrogazioni si possono fare?

•Che tipo di ragionamenti si possono fare?

Web page (Web 1.0)

Rielaborato da Atzeni et al., Basi di Dati, Mc-Graw Hill

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Information Retrieval

The information retrieval system has to deal with the following tasks…

Micro-Introduction to Information Retrieval &

Search Engines

Slides and material from

Karl Aberer

EPFL-IC, Laboratoire de systèmes d'informations répartis

Information Retrieval – Document Model

• Generating structured representations of information items: this process is called feature extraction and can include simple tasks, such as extracting words from a text as well as complex methods, e.g. for image or video analysis.

Information Retrieval – Query Model

• Generating structured representations of information needs: often this task is solved by providing users with a query language and leave the formulation of structured queries to them. This is the case for example for simple keyword based query languages, as used in Web search engines. Some information retrieval systems also support the user in the query formulation, e.g. through visual interfaces.

Information Retrieval – Matching Model

• Matching of information needs with information items: this is the algorithmic task of computing similarity of information items and information need and constitutes the heart of the information retrieval model. Similarity of the structured representations is used to model relevance of information for users. As a result a selection of relevant information items or a ranked result can be presented to the user.

Information Retrieval - Efficiency

Since information retrieval systems deal usually with large information collections and/or large user communities, the efficiency of an information retrieval system is crucial. This imposes fundamental constraints on the retrieval model. Retrieval models that would capture relevance very well, but are computationally prohibitively expensive are not suitable for an information retrieval system.

Text Retrieval (search engines)

The currently most popular information retrieval systems are Web search engines. To a large degree, they are text retrieval system, since they exploit only the textual content of Web documents for retrieval. However, more recently Web search engines also start to exploit link information and even image information (e.g. Google’s page Rank). The three tasks of a Web search engine for retrieval are:


1. extracting the textual features, which are the words or terms that occur in the documents. We assume that the web search engine has already collected the documents from the Web using a Web crawler.


2. support the formulation of textual queries. This is usually done by allowing the entry of keywords through Web forms.


3. computing the similarity of documents with the query and producing from that a ranked result. Here Web search engines use standard text retrieval methods, such as Boolean retrieval and vector space retrieval.

The Retrieval Model

• Determines– the structure of the document representation– the structure of the query representation– the similarity matching function•

• Relevance – determined by the similarity matching function – should reflect right topic, user needs, authority, recency– no objective measure•

• Quality of a retrieval model depends on how well it matches user needs !

• Comparison to database querying– correct evaluation of a class of query language expressions– can be used to implement a retrieval model

The Retrieval Model

• The heart of an information retrieval system is its retrieval model. The model is used to capture the meaning of documents and queries, and determine from that the relevance of documents with respect to queries. Although there exist a number of intuitive notions of what determines relevance one must keep clearly in mind that it is not an objective measure. The quality of a retrieval system can principally only be determined through the degree of satisfaction of its users. This is fundamentally different to database querying, where there exists a formally verifiable criterion for the task to be performed: whether a result set retrieved from a database matches the conditions specified in a query.

The Vector Space Model

Example

The document model

• the structure of the document representation– Term-document matrix

Example Vector-Space Retrieval

–Emanuele Della Valle - http://applied-semantic-web.org

Introduction

What does Google “understand”?

Understanding that• [page1] links [page2] page2 is interesting

Google is able to rank results!• “The heart of our software is PageRank™, a system for

ranking web pages […] (that) relies on the uniquely democratic nature of the web by using its vast link structure as an indicator of an individual page's value.”

http://www.google.com/technology/

–27

http://www.google.com/technology/

Pagine Web: query model

• Principio: “rilevanza” (documenti rilevanti)

• Meccanismo/semantica:– Contenuto: indicizzazione (feature extraction):

keywords + testo– Provenienza: pageRank– …

• Meccanismi sintattici e basati su criteri di trust

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DirectoriesFile system

Web

Directories

Web

Directories

Blogs by topics

Directories: query model

• Principio: “appartenenza alla directory” (correttezza)

• Meccanismo/semantica:– Contenuto: documenti appartenenti alle

categorie / relazione di contenimento tra categorie

• Meccanismi di organizzazione gerarchica delle informazioni

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Metadata / Tag / Folksonomies

• Metadati: dati che descrivono altri dati/documenti– E.g. creatore, autore, ultima modifica etc.– E.g. contenuto, caratteristiche, etc

• Sistemi di metadati Attributo-Valore– E.g. creatore: Matteo Palmonari– Spesso sistematizzati in standard o standard di fatto

• E.g. Dublincore (metadati generici)– http://dublincore.org/

• E.g. MPEG-7 (audio/video) – http://mpeg.chiariglione.org/standards/mpeg-7/mpeg-7.htm

• Sistemi di tag– E.g. Viaggi, Malesia, Mare

http://dublincore.org/

http://mpeg.chiariglione.org/standards/mpeg-7/mpeg-7.htm

Metadata / Attribute-Value

File system

Music

Metadata / Attribute-ValueFile system / Images

Metadata / Attribute-ValueWeb / Images

Metadata & SearchWeb / Images

Metadata & SearchWeb / Images / Search: ‘where=malaysia’

Folksonomies

• Tagging systems – Tags (sort of concepts) associated with pieces of information

• E.g. blog posts, videos, pictures

• Tagging systems – Tags (sort of concepts) associated with pieces of information

• E.g. blog posts, videos, pictures

Folksonomies & Search

Tag Clouds

Folksonomies

Blogs

Folksonomies

• Tagging systems – Tags (sort of concepts) associated wit pieces of

information• E.g. blog posts, videos, pictures

– Semantic weaknesses:1.the ambiguity of tags, for one tag may refer to several concepts

;

2.the variability of the spelling, for several tags may refer to the same concept;

3.the lack of explicit representations of the knowledge contained in folksonomies, ambiguous relations between the piece of information and the tag;

4.the difficulties to deal with tags from different languages.

Folksonomies: query model

• Principio: “rilevanza”/”correttezza”

• Meccanismo/semantica:– Associazione tag:

• Per una query con un tag T, si trovano tutti I documenti relativi a T (annotati con T, annotati con tags simili a T etc…)

• Costruzione collaborativa dei sistemi di tag (tag cloud)

• Semantic Ambigua43

Schema vs Schemaless

• Uno schema per un insieme di dati specifica vincoli di carattere generale tra i dati– Tali vincoli organizzano in dati strutture– I dati organizzati in strutture per mezzo di schemi si

dicono dati strutturati (esempio: dati delle basi di dati relazionali)

– La struttura fornisce una chiave interpretativa per i dati

– La struttura può essere utilizzata per definire interrogazioni corrette rispetto al modello in oggetto


• Esprimere vincoli su dati ha un costo:– Costo di creazione– Costo di mantenimento– Costo di gestione– Costo in termini di efficienza delle

procedure di interrogazione


• Sistemi di metadati quali i sistemi di tag (annotazione) suppliscono alla mancanza di schema associando informazioni aggiuntive ai dati

• Tali informazioni possono supportare le procedure di interrogazione fornendo diverse dimensioni di ricerca e rendendole più precise

• La semantica di tali dati resta tuttavia più ambigua e, in generale, imprecisa


• Come associare semantica in modo meno ambiguo sul Web?

• Annotazione dei contenuti sul Web con tecniche più sofisticate (XML, RDF, Ontologie)

Intensione/Estensione

• Nei dati strutturati è possibile individuare due aspetti delle informazioni e conoscenze rappresentate:– Intensione: vincoli generali di dominio – Estensione: dati, istanze di oggetti che

soddisfano determinati vincoliStudente Voto Lode Corso

32 01276545276545 30 e lode 02787643 27 e lode 03739430 24 04

EsamiParte Intensionale

Parte Estensionale

Estensione del concetto “voto di studente”


Linguaggi formali per rappresentare la conoscenza: Cosa rappresentare?

Concetti Predicati unari P(x)

Relazioni Predicati binari, ternari ... R(x,y), R(x,y,z)

Semantica standard su base insiemistica:

Concetti Insiemi

Relazioni Insiemi di n-uple

Rappresentazione ESTENSIONALE!

Statica...

Linguaggio (L)

Semantica (M)

Conoscenza sulla realtà

inferenza


Linguaggi formali per rappresentare la conoscenza: Cosa rappresentare?

Concetti Predicati unari P(x)

Relazioni Predicati binari, terziari ... R(x,y), R(x,y,z)

Semantica standard su base insiemistica:

Concetti Insiemi

Relazioni Insiemi di n-uple

Rappresentazione ESTENSIONALE!

Statica...

Linguaggio (L)

Semantica (M)

Conoscenza


Quello che interessa dal punto di vista della possibilità di fare inferenza è una caratterizzazione della rappresentazione che tratti concetti e relazioni indipendentemente dagli oggetti che nella circostanza specifica entrano a darne la definizione estensionale.

INTENSIONE di concetti e relazioni:

Proprietà formali di alto livello

Necessità di un linguaggio per definirle

Linguaggio (L)

Semantica (M)

Conoscenza

E.g. IN è transitiva

E.g. Inferire IN(x,z)

Da: IN(x,y) + IN(y,z)

inferenza

Intensione e inferenza

Proprietà di alto livello

(aspetti intensionali di una base di conoscenza)

1. Coinvolgono una sola relazione:

e.g. simmetria:

2. Coinvolgono più concetti/relazioni:

a - Interdipendenze e interdefinizioni tra relazioni

e.g. Nord Est = Nord ∩ Est

e.g. ?

b - Relazioni tra concetti

e.g. FiguraGeometrica e Triangolo...

),(→),( xyRyxR

),(↔),(∧),( yxNEyxEyxN

),(→),(∧),( zxNyzINyxN

)(→)( xicaFigGeometrxTriangolo

1- Inferenza: proprietà delle relazioni

1

1

1

1

a

b

c

d

e

f

a b c d e f

1 – Proprietà delle relazioni

e.g. IN: Transitività...

IN(a,b); IN(b,d); IN(d,e); IN(e,c)

),(),(),( zxINzyINyxIN →∧

Assioma di L

1- Inferenza: proprietà delle relazioni

1 1 1 1

1 1 1

1 1

1

a

b

c

d

e

f

a b c d e f

IN: Transitività...

IN(a,b); IN(b,d); IN(d,e); IN(e,c)

Altre proprietà?

e.g. antisimmetria?

Più proprietà? (coerenza?)

e.g. antisim + rifl + trans?

antisim + irrifl + trans ⇝⊥

Relazioni tra concetti

e.g. FiguraGeometrica e Triangolo...

)(→)( xicaFigGeometrxTriangolo

Figura geometrica

Triangolo Sfera ...

Triangolo IS-A FigGeometrica

Triangolo è sussunto da FigGeometrica ?

Triangolo eredita le proprietà di FigGeometrica ?

haPerimetro(x)

...Da 1.a:

NordEst IS-A Nord ???

),(),(∧),( yxNEyxEyxN ←

),(∧)(∧)(.)(∃ xyPartOfyPerimetroyicaFigGeometry

Schema, Vincoli, Ontologie

• Schema vs Schemaless: un continuoum• Schema, logicamente: un insieme più o meno

ricco di vincoli– Schema di database: insieme di vincoli piuttosto

ristretto– Schema di database più vincoli di integrità: insieme di

vincoli più sofisticato– Schema di database più vincoli di integrità più

business rules: insieme di vincoli molto sofisticato (infatti, intrattabile computazionalmente)

– “Ontologie”

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