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Università Telematica Pegaso Organizzazione di contenuti multimediali e web semantico

Attenzione! Questo materiale didattico è per uso personale dello studente ed è coperto da copyright. Ne è severamente

vietata la riproduzione o il riutilizzo anche parziale, ai sensi e per gli effetti della legge sul diritto d’autore

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Indice

1 INTRODUZIONE -------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 3

1.1. RICERCA IN UNA LIBRERIA DIGITALE --------------------------------------------------------------------------------------- 5

2 IL WEB SEMANTICO -------------------------------------------------------------------------------------------------------- 7

2.1. INTRODUZIONE----------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 7 2.2. RESOURCE DESCRIPTION FRAMEWORK ------------------------------------------------------------------------------------ 9 2.2.1 RDF DATA MODEL --------------------------------------------------------------------------------------------------------- 10 2.2.2 RDF SCHEMA ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 12

3 LE ONTOLOGIE ------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 14

3.1 DEFINIZIONE DI ONTOLOGIA --------------------------------------------------------------------------------------------------- 14 3.2 OWL (ONTOLOGY WEB LANGUAGE) ---------------------------------------------------------------------------------------- 15

BIBLIOGRAFIA --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 18




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1 Introduzione La rete Internet e il Web richiedono applicazioni e strumenti complessi per sfruttare a pieno

le proprie potenzialità. Solo studiando le caratteristiche della rete ed analizzando le applicazioni

esistenti per la produzione, la trasmissione e la condivisione del sapere si possono proporre dei

modelli che superino quelli esistenti, consolidati ed affinati in secoli di storia.

Le biblioteche, intese come luogo di conservazione e trasmissione del sapere, sono infatti

nate già nell’antico Egitto ed a quel periodo risale anche il concetto di Biblioteca Universale poi

consolidatosi fino a raggiungere l’attuale collocazione all’interno del web sotto forma di libreria

digitale.

In tale contesto si colloca lo sviluppo di un progetto integrato di biblioteca digitale ed e-

learning. Se si percepisce la Biblioteca Digitale come spazio informativo in cui persone, collezioni

digitali e servizi di accesso interagiscono per creare, preservare ed utilizzare i “documenti” digitali,

essa diviene il luogo in cui i nuovi modi di creazione, diffusione ed interiorizzazione del sapere,

della conoscenza e di tutti i prodotti dell’intelletto umano trovano la giusta collocazione.

Il primo uso del termine “libreria digitale” risale al 1998 in un rapporto redatto dalla

Corporation for National Research Initiatives anche se esso è già comparso in un’iniziativa del

FS/DARPA/NASA nel 1994.

Il termine “libreria digitale” è diffusamente applicato a collezioni ed organizzazioni di dati,

manipolabili e accessibili da una comunità di utenti.

Una libreria digitale è uno spazio definito del web in cui è possibile rilevare una migliore

organizzazione e persistenza dei dati.

Le librerie digitali costituiscono, da un lato, i nodi della rete che organizzano le risorse

accessibili attraverso la rete stessa, ed in questo caso non si differenziano molto da quelli che

vengono definiti “portali”, dall’altro possono essere un centro di organizzazione e distribuzione del

sapere della comunità scientifica che ad essa afferisce.

Data la definizione di libreria digitale, vediamo ora quali sono le differenze fra le librerie

digitali e quelle tradizionali.

Limiti fisici: gli utenti di una libreria digitale non hanno bisogno di spostarsi per

accedere alle informazioni, è sufficiente che abbiano una connessione a disposizione.




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Disponibilità: gli utenti possono accede alle informazioni senza vincoli di orario.

Accessibilità: la stessa risorsa può essere condivisa da diversi utenti.

Approccio Strutturale: le librerie digitali consentono l’accesso a contenuti

strutturati in modo ottimale, ad esempio è possibile spostarsi facilmente dall’indice

di un particolare libro ad un capitolo in particolare e così via.

Recupero delle informazioni: l’utente è in grado di utilizzare qualsiasi chiave di

ricerca (parola, frase, titolo, nome, soggetto) per cercare l’intera collezione. Le

librerie digitali prevedono un’interfaccia user-friendly che facilita l’accesso alle sue

risorse.

Conservazione: una copia esatta dell’originale può essere fatta un numero indefinito

di volte senza perdita di qualità.

Spazio: considerando che le biblioteche tradizionali hanno uno spazio di

memorizzazione limitato, le librerie digitali hanno il potenziale di poter memorizzare

molte informazioni, per il semplice fatto che le informazioni digitali richiedono poco

spazio fisico.

Networking: la libreria digitale prevede dei link alle risorse di qualsiasi altra libreria

digitale; questo consente la condivisione delle risorse integrate.

Costo: in teoria, il costo per gestire una libreria digitale è molto basso rispetto a

quello richiesto dalla gestione di una libreria tradizionale.

In particolare, una libreria tradizionale deve spendere molto per:

La paga dello staff;

La manutenzione dei libri;

L’acquisto di nuovi libri etc.

Sebbene le librerie digitali non hanno questi costi, è stato provato che esse possono

essere non meno espansive nel loro modo di operare.

Le librerie digitali incorrono in costi elevati per:

la conversione del materiale cartaceo in formato digitale;

la manutenzione da parte dello staff di tali materiali;




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la gestione dei servizi di rete quali server, larghezza di banda etc.

Le informazioni in una libreria digitale devono spesso migrare verso le nuove tecnologie.

Questo processo ha come conseguenza costi elevati in merito all’hardware e la formazione del

personale.

Ricerca in una libreria digitale

Molte librerie prevedono un’interfaccia di ricerca delle risorse così dette deep_web (risorse

web non indicizzate), dal momento che spesso non possono essere localizzate dal crawler

(programma che “sfoglia” in modo automatico il World Wide Web) dei motori di ricerca.

Alcune librerie digitali creano delle pagine speciali (sitemaps) per consentire di trovare tutte

le risorse ad essa appartenenti.

Spesso le librerie digitali, per condividere le loro informazioni con latre librerie digitali,

utilizzano l’Open Archives Initiative Protocol for Metadata Harvesting (OAI-PMH).

Si tratta di un protocollo utilizzato per raccogliere la descrizione di record di matadati in un

archivio, in modo tale che i servizi possano essere costruiti utilizzando i metadati provenienti da

archivi differenti.

Il protocollo è di solito denominato OAI.

Ci sono due strategie generali per la ricerca in una libreria digitale:

1. ricerca distribuita

2. ricerca di metadati precedentemente raccolti.

La ricerca distribuita tipicamente coinvolge un client che invia, in parallelo, richieste

multiple di ricerca ad un certo numero di server.

I risultati vengono raccolti, i duplicati vengono eliminati o raggruppati, e i restanti items

vengono memorizzati e restituiti al client. In una tale ricerca solitamente è utilizzato il protocollo

Z39.50 (protocollo client-server per la ricerca e il recupero di informazioni da un database di un

computer remoto).

Un vantaggio di questo approccio è che l’indicizzazione e la memorizzazione delle risorse

sono a carico dei server.

http://en.wikipedia.org/wiki/Open_Archives_Initiative_Protocol_for_Metadata_Harvesting




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Uno svantaggio di tale approccio è che il meccanismo di ricerca è limitato dalle differenti

indicizzazioni, e l’enorme dimensione dei database che rende complicato assemblare risultati

partendo da un numero rilevante di item trovati.

La ricerca di metadati precedentemente raccolti si basa su un indice di informazioni,

memorizzato localmente e precedentemente costruito.

Quando viene effettuata una ricerca, il meccanismo di ricerca non ha bisogno di effettuare

connessioni con le librerie digitali in cui sta cercando; esso ha già una rappresentazione locale delle

informazioni.

Questo approccio richiede la creazione di un indice ed un meccanismo di raccolta che opera

regolarmente, collegandosi a tutte le librerie digitali ed interrogando tutte le collezioni al fine di

scoprire nuove risorse ed aggiornare quelle già esistenti.

OAI-PMH è di frequente usato dalle librerie digitali per consentire la raccolta dei metadati.

Un vantaggio di questo approccio è che il meccanismo di ricerca ha pieno controllo sugli

algoritmi di indicizzazione e classificazione, consentendo così dei risultati più consistenti.

Lo svantaggio è che i sistemi di raccolta ed indicizzazione sono costituiti da molte risorse e

quindi sono costosi.




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2 Il web semantico

2.1. Introduzione

Il concetto di web semantico è stato introdotto nel 2001 da Tim Berners-Lee, ideatore del

World Wide Web.

Per chiarire tale concetto cominciamo analizzando brevemente il web attuale: un insieme di

documenti collegati tra di loro che costruisce una fitta rete di informazioni.

Le modalità di definizione dei contenuti ed i collegamenti tra i documenti sono soltanto

modalità sintattiche. Questo significa che un browser può solo seguire un collegamento senza capire

la relazione tra la pagina corrente e quella di destinazione.

Un motore di ricerca può provare a classificare i contenuti basandosi unicamente sugli

elementi sintattici, cioè il testo contenuto nei documenti ed il markup.

Il web semantico si propone di catturare il significato dei contenuti e delle reciproche

relazioni migliorandone la loro fruizione.

Nel web semantico non si parla di documenti e collegamenti, ma bensì di risorse e

relazioni. Le risorse sono insiemi di informazioni omogenee e catalogabili, mentre le relazioni

stabiliscono il legame semantico tra le risorse. Potremmo ad esempio creare una relazione tra:

un articolo con il suo autore;

un autore con il suo curriculum;

un autore con l’insieme dei suoi libri.

Affinché il web attuale possa diventare web semantico è necessario che ciascun documento

diventi una risorsa e ciascun collegamento esprima una relazione. In sintesi, oltre al contenuto

sintattico in sé, i documenti dovrebbero fornire informazioni sul proprio contenuto: i cosiddetti

metadati.

Per quanto riguarda standard e tecnologie, il web semantico va inteso come una struttura “a

gradini”: uno stack formato da più componenti in cui ogni livello è la base per gli standard definiti

ai livelli superiori.




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Figura 1: Architettura del web semantico

Esaminiamo ora brevemente la piramide partendo dalla base:

Unicode: si tratta di un sistema di codifica che assegna una sequenza di bit a ogni

carattere indipendentemente dal programma, dalla piattaforma e dalla lingua.

Attraverso Unicode è possibile rappresentare i caratteri usati in quasi tutte le lingue

vive e in alcune lingue morte, nonché simboli matematici e chimici, cartografici,

l'alfabeto Braille, ideogrammi etc..

URI (Uniform Resource Identifier): è una stringa che identifica una risorsa nel web

in maniera univoca.

XML, Namespace e XML Schema: XML fornisce un insieme standard di regole

sintattiche per modellare la struttura di documenti e dati. XML Schema è un

documento XML che utilizza un insieme di tag speciali per definire la struttura di un

documento XML. Infine un Namespace non è altro che un insieme di nomi, di

elementi e/o attributi individuati in modo univoco da un identificatore.

RDF e RDF Schema: RDF (Resource Description Framework) fornisce un insieme

di regole per definire informazioni descrittive sui dati. RDF Schema fornisce, a sua

volta, un metodo per combinare queste descrizioni in un singolo vocabolario.

OWL (Ontology Web Language): è un linguaggio di markup utilizzato per

rappresentare esplicitamente significato e semantica di termini con vocabolari e

relazioni tra essi. Tale rappresentazione dei termini e delle relative relazioni

costituisce una ontologia.




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Fino a questo livello abbiamo brevemente identificato le tecnologie sottostanti il processo di

rappresentazione della conoscenza. I gradini più elevati della piramide sono occupati da tecnologie

ancora in evoluzione.

Logica, Prova e Fiducia: affinché il web Semantico possa concretamente aiutarci estraendo

autonomamente informazioni utili dalla enorme quantità di documenti web registrati

semanticamente, sarà indispensabile costruire un potente linguaggio logico per realizzare le

inferenze. I risultati ottenuti saranno validati attraverso motori di validazione costituiti da sequenze

di formule derivate da assiomi. Infine il sistema restituirà solo quelle informazioni che secondo il

richiedente proverranno da utenti di indubbia attendibilità.

Gli altri elementi fondamentali sono rappresentati da:

Agenti intelligenti: programmi capaci di eseguire compiti definiti da un utente in

modo autonomo.

Firma digitale: garantisce, basandosi su di un sistema crittografico, l’autenticità

delle varie asserzioni e permette di scoprire la loro provenienza. Spetta poi all'utente

istruire il software del proprio computer di quali firme digitali fidarsi.

Metadati: sono informazioni relative ai dati, tramite le quali è possibile ricavare

delle informazioni sulla risorsa a cui sono associate. Ad ogni risorsa disponibile sul

web dovrebbe essere associata una precisa descrizione.

Resource Description Framework

L’evoluzione del web in web semantico comincia con la definizione, da parte del W3C

(associazione fondata da Tim Berners Lee con lo scopo di migliorare gli esistenti protocolli e

linguaggi per il world wide web e di aiutare il web a sviluppare tutte le sue potenzialità) dello

standard Resource Description Framework (RDF), una particolare applicazione XML che

standardizza la definizione di relazioni tra informazioni.

Attualmente, l’informazione contenuta all’interno di una qualsiasi risorsa, è strutturata in

modo da essere "machine-readable" (leggibile da una macchina) ma non "machine-understandable"

(comprensibile da una macchina). La mancanza di una caratterizzazione semantica pone infatti un

limite nelle operazioni di elaborazione automatica delle informazioni sul web.




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Al fine di colmare le lacune che impediscono alla macchina di interpretare l’informazione

possono essere utilizzati metadati, cioè descrizioni aggiuntive ai dati. Questa è appunto la funzione

di RDF che, ispirandosi ai principi della logica dei predicati e ricorrendo agli strumenti tipici del

web (URI) e dell’XML (namespace), introduce un formalismo per la rappresentazione di

metadati.

L’idea è quella di avvalersi di una struttura dati organizzata come un grafo orientato in cui i

nodi rappresentano le risorse (soggetto e oggetto), mentre gli archi le relazioni (predicato).

Come accennato, in RDF le informazioni sono esprimibili con asserzioni costituite da triple

formate da:

Soggetto: ciò di cui si parla;

Predicato: è la proprietà, l’attributo, la caratteristica che si vuole descrivere;

Oggetto: è il valore della proprietà;

Le asserzioni RDF possono essere rappresentate graficamente, in particolare:

una risorsa viene rappresentata con un’ellisse;

le proprietà vengono rappresentate come archi etichettati;

i valori corrispondenti a sequenze di caratteri vengono rappresentati come rettangoli.

Figura 2: Rappresentazione delle asserzioni

2.2.1 RDF Data Model

RDF mette a disposizione un semplice modello per descrivere le risorse, basato su tre tipi di

oggetti:

Risorsa: termine con il quale si fa riferimento a qualsiasi cosa descritta da un’espressione

RDF.

Proprietà: è una caratteristica o una relazione utilizzata per descrivere una risorsa.

http://it.wikipedia.org/wiki/XML




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Asserzione: Una risorsa, con una proprietà distinta da un nome, e un valore della proprietà

per la specifica risorsa, costituisce un’asserzione RDF.

Rispetto ad XML, RDF presenta alcuni vantaggi, come ad esempio la possibilità di definire

facilmente il tipo e le proprietà degli oggetti.

RDF limita ed evidenzia alcune caratteristiche di XML per renderlo un linguaggio rivolto

alla descrizione di un oggetto, delle sue proprietà, e delle relazioni con gli altri oggetti.

In particolare, le differenze tra RDF e XML sono:

RDF è stato progettato appositamente per esprimere metadati. XML può anche

essere usato per descrivere metadati, ma generalmente ha un rapporto molto più

stretto con i dati. RDF esprime metadati nel senso più proprio, ovvero descrive

contenuti di un documento che in esso non sono presenti.

XML è fondato su una struttura ad inclusione che consente di esprimere in

maniera semplice le relazioni di parentela ma che presenta dei limiti per la

definizione di altre relazioni.

Spesso è necessario far riferimento a più di una risorsa, ad esempio per esprimere che un

libro è stato scritto da più autori oppure per elencare gli iscritti ad un corso, a tal fine in RDF è

possibile definire i contenitori.

RDF distingue tre tipi di oggetti contenitori:

Proprietà 1

Proprietà

3 Proprietà

4

Proprietà

5

Risorsa 1 Risorsa 1

Risorsa 2

Risorsa 3 Valore

Valore

Valore

Valore

Proprietà

2

Proprietà 6




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Bag

Sequence

Alternative

Un contenitore di tipo bag è una lista non ordinata di risorse utilizzata per dichiarare che una

proprietà ha valori multipli e che l’ordine con cui questi valori sono inseriti non è rilevante. Questi

tipi di contenitori ammettono valori duplicati.

Un contenitore di tipo sequence, invece, è una lista ordinata di risorse usata per dichiarare

che una proprietà ha valori multipli e che l’ordine dei valori è rilevante. Tale contenitore potrebbe

essere usato, ad esempio, per conservare un ordine alfabetico dei valori. Sono ammessi valori

duplicati.

Infine un contenitore di tipo alternative è una lista di risorse che rappresenta un elenco di

alternative al valore (singolo) di una proprietà. Esso potrebbe essere utilizzato, ad esempio, per

indicare traduzioni in altre lingue del titolo di un’opera, o per fornire una lista di siti Internet nei

quali è reperibile la risorsa. Un’applicazione che utilizza una proprietà il cui valore è un raccolta di

tipo alternative sa di poter selezionare uno fra gli oggetti presenti nella lista.

2.2.2 RDF Schema

Quando si utilizza RDF per descrivere gli elementi di uno specifico dominio è necessario

prendere in considerazione la natura del dominio. Questo significa che il dominio interessato deve

essere considerato in termini “reali”, in quanto, le categorie, le relazioni fra gli elementi del dominio

e le regole che stabiliscono tali relazioni devono avere determinate caratteristiche per poter essere

considerate “valide”.

RDF Schema consente di definire il significato e le caratteristiche delle relazioni esistenti fra

le risorse, descritte nel data model RDF, e le loro proprietà. Esso mette a disposizione un insieme di

risorse e proprietà predefinite che prende il nome di “vocabolario” attraverso il quale è possibile

definire particolari vocaboli e creare relazioni tra gli oggetti.

I concetti resi disponibili da RDF Schema sono:

Classe e SottoClasse

SottoProprietà

Dominio e Codominio di una Proprietà




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Commenti, Etichette ed Informazioni Addizionali

In conclusione, un RDF Schema consente di dare un significato ai diversi termini impiegati

nelle asserzioni RDF, inoltre, esso mette a disposizione un meccanismo di specializzazione delle

proprietà definendone i vincoli di applicabilità e organizzandole gerarchicamente, consentendo in

questo modo di aggiungere connessioni (relazioni) tra molteplici risorse permettendo di fatto

l’estensione del significato (semantica).




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3 Le ontologie

3.1 Definizione di ontologia

Per raggiungere l'obiettivo prefissato dal web semantico occorre utilizzare l’ontologia.

L’ontologia nasce come disciplina strettamente filosofica, distante dal mondo delle

tecnologie.

Negli ultimi anni, invece, l’espandersi della comunicazione in rete ha consentito agli aspetti

ontologici dell’informazione di assumere un valore strategico.

Inizialmente, le ontologie furono sviluppate nel settore dell’intelligenza artificiale al fine di

facilitare la condivisione e il riuso della conoscenza.

Un’ontologia, in informatica, è un insieme gerarchicamente strutturato di termini che

descrive un dominio e che può essere utilizzato come schema per una base di conoscenza.

Nell’ambito del web semantico, Tim Berners-Lee definisce un’ontologia come un file

contenente la descrizione formale delle relazioni esistenti tra particolari termini.

Lo scopo del web semantico è quello di utilizzare un vocabolario condiviso la cui semantica

sia descritta in un formato non ambiguo e processabile da una macchina, compito affidato alle

ontologie.

Un’ontologia fornisce quindi una concettualizzazione esplicita che descrive la semantica dei

dati. La sua funzione è paragonabile a quella di un database ma con diverse differenze:

i linguaggi utilizzati per definire le ontologie hanno una struttura sintattica ed una semantica

molto più ricca rispetto al database;

un’ontologia deve usare una terminologia comune e concordata, affinché possa essere usata

(e riusata) per la condivisione e lo scambio di informazioni;

un’ontologia fornisce la teoria per un dominio e non la struttura per un contenitore di dati;

offre quindi non solo la rappresentazione, ma anche un punto di vista sul dominio

esaminato.

Le Ontologie servono quindi a:

Separare la conoscenza dichiarativa sul dominio dalla conoscenza procedurale, e rendere

perciò il sistema indipendente dall'applicazione e quindi esportabile in altri domini;

Condividere una comprensione comune della struttura dell'informazione in un gruppo:

interoperabilità, moduli accessibili anche da applicazioni esterne;




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Fornire un vocabolario comune: interoperabilità semantica. (Due sistemi, facendo

riferimento all'ontologia, possono comunicare anche se usano formati diversi di

rappresentazione della conoscenza)

Esplicitare le assunzioni sul dominio: modellizzazione della conoscenza del dominio.

Esistono differenti tipi di ontologia:

Top-level ontologies: concetti molto generali o comune senso di conoscenza, sono

indipendenti dal dominio;

Domain ontologies: vocabolario relativo ad un generico dominio (esempio: medicina,

fisica);

Task ontologies: vocabolario relativo ad un generico task o attività (esempio: diagnostica,

vendite);

Application ontologies: conoscenza proveniente da domain e task ontologies, è

generalmente la loro specializzazione.

Secondo Berners-Lee, la tipica ontologia per il web è formata da una tassonomia e da una

serie di regole di inferenza che specificano ulteriormente le relazioni tra i termini stessi. Le

tassonomie definisco classi e sottoclassi di oggetti, le loro proprietà e le relazioni tra di essi.

La presenza di ontologie sul web può risolvere, ad esempio, problemi sul significato dei

termini presenti nelle pagine e di conseguenza sulla comprensione del contenuto delle pagine stesse.

In particolare, è possibile definire le ontologie come delle raccolte di classi e di nuove

proprietà, reperibili sul web ad un determinato indirizzo.

Al fine di esprimere formalmente le ontologie sono stati sviluppati diversi linguaggi, tra cui

DAML-OIL e OWL (Ontology Web Language).

3.2 OWL (Ontology Web Language)

L’Ontology Web Language (OWL), sviluppato dal W3C, è un linguaggio utilizzato per

definire e istanziare le ontologie web. Esistono tre diverse versioni di OWL, divise a seconda di

complessità e potere espressivo crescenti.

OWL-Lite è la versione sintatticamente più semplice. Attraverso OWL-Lite è

possibile definire gerarchie di classi e vincoli poco complessi.




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OWL-DL è una versione intermedia. Offre un potere espressivo elevato e conserva la

decidibilità (tutte le computazioni vengono concluse in un tempo finito) e la

completezza computazionale (tutte le conclusioni risultano infatti computabili).

OWL-Full, infine, offre la massima espressività, ma non offre alcuna garanzia circa

la completezza e la decidibilità (a differenza di OWL-DL).

Ciascuna di queste versioni è un'estensione della versione più semplice, sia in ciò che può

essere espresso sia in ciò che può essere validamente concluso.

Gli sviluppatori di ontologia che adottano OWL valutano quale sottolinguaggio si addice

meglio ai loro bisogni. La scelta tra OWL Lite e OWL DL dipende dal grado di necessità degli utenti

di aver bisogno delle strutture più espressive fornite da OWL DL. La scelta tra OWL DL e OWL Full

dipende soprattutto dal grado di necessità degli utenti di aver bisogno degli strumenti di meta-

modeling dello Schema RDF. In confronto a OWL DL, il supporto di ragionamento, quando si usa

OWL Full, è meno prevedibile poichè attualmente non esistono implementazioni complete di OWL

Full.

OWL Full può essere considerato come una estensione di RDF, mentre OWL Lite e OWL DL

possono essere considerate come una estensione di una visione limitata di RDF.

Ogni documento OWL (sia esso Lite, DL o Full) è un documento RDF, ed ogni documento

RDF è un documento OWL Full, ma solo alcuni documenti RDF saranno un documento OWL Lite

oppure OWL DL. A causa di questo, si deve fare attenzione quando si vuole trasformare un

documento RDF in OWL. Quando l'espressività di OWL DL o OWL Lite è ritenuta appropriata,

alcune precauzioni devono essere prese per assicurare che il documento originale osservi le

limitazioni addizionali imposte da OWL DL e OWL Lite.




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Un’ontologia OWL si basa su tre componenti fondamentali: individui, proprietà e classi.

Gli individui rappresentano gli oggetti appartenenti al dominio di interesse, le proprietà sono

relazioni binarie tra individui, le classi rappresentano gruppi di individui.

La figura mostra un esempio in cui sette individui (Marco, Franco, Luisa, Napoli, Salerno,

Roma, Bari) sono raggruppati in due classi (Persone e Città) e relazionati attraverso tre tipi di

proprietà (haFiglio, haMoglie e lavoraInCittà). Gli individui sono rappresentati come piccoli tondi

pieni, le classi come ovali vuoti e le proprietà come archi direzionati.

Una ontologia costruita su questo esempio ci direbbe che: Marco, Franco e Luisa sono

Persone, Napoli, Salerno, Roma e Bari sono Città. Marco ha un figlio che si chiama Franco, Franco

ha una moglie che si chiama Luisa e Marco lavora a Roma.

Le classi OWL possono essere organizzate in gerarchie e divise quindi in superclassi e

sottoclassi dette tassonomie. Nel nostro esempio, dalla classe Persone è possibile derivare due

sotto-classi: Donne e Uomini. Affermare che Uomini è una sottoclasse di Persone equivale a dire

che tutti gli Uomini sono Persone.

lavoraInCittà

Città

Roma

Napoli

Salerno

Bari

Persone

Marco

Franco

Luisa

haFiglio

haMoglie




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BIBLIOGRAFIA

BERNERS-LEE T. (2001), “L'architettura del nuovo Web”, Feltrinelli, Milano.

BERNERS-LEE T., HENDLER, LASSICA O. (2001), “The Semantic Web”.

RANIERI M., MANGIONE G. R. (2007), “Il Web 2.0 al TICEMED 200/, in "Je-LKS.

Journal of e-Learning and Knowledge Society", vol. 3, n. 2, pp. 139-42.

LEE W. LACY, “OWL: representing information using the web ontology language”.

SHELLEY POWERS, “Practical RDF”.

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