Ontological Design

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Begründung: Eine einleitende Definition muß für einen hinreichend allgemeingebildeten Laien verständlich sein, ohne dass er vorher mindestens 3 andere Artikel (an-)lesen muss. --Carbenium 18:37, 1. Dez. 2008 (CET)

Unter Ontologie versteht man in der Informatik eine explizite formale Spezifikation einer Konzeptualisierung (Begriffsbildung)^[1]. Sie ist Teil der Wissensrepräsentation im Teilgebiet Künstliche Intelligenz. Ontologien enthalten Inferenz- und Integritätsregeln, das sind Regeln der Schlussfolgerung und zur Gewährleistung ihrer Gültigkeit. Ontologien haben mit der Idee des semantischen Webs in den letzten Jahren einen Aufschwung erfahren.

Zweck

Ontologien dienen in verschiedenen Bereichen als Mittel der Strukturierung und zum Datenaustausch, um bereits bestehende Wissensbestände zusammenzufügen – beispielsweise genetische Daten in der Bioinformatik. Experten aus verschiedenen Gebieten widmen sich der Modellierung ihres jeweiligen Spezialwissens und notwendiger Inferenzprozesse, so dass auf dieser Basis deklaratives Wissen, Problemlösungstechniken und Schlussfolgerungsmechanismen von mehreren Systemen geteilt werden können.

Im Unterschied zur Taxonomie stellt eine Ontologie ein Netzwerk von Informationen mit logischen Relationen dar, während die Taxonomie nur eine hierarchische Untergliederung bildet.

Aufbau von Ontologien

Analog zu einer Datenbank, in der Struktur (Datenbankschema) und Inhalt (Daten) ein Ganzes bilden, gehören auch bei einer Ontologie die Regeln und die Begriffe zusammen. Während klassische Datenbanken keine Informationen über die Bedeutung der gespeicherten Daten haben, besitzen Ontologien eine formale Beschreibung der Daten sowie Regeln über deren Zusammenhang. Diese Regeln erlauben es, Rückschlüsse aus den vorhandenen Daten zu ziehen, Widersprüche in den Daten zu erkennen und fehlendes Wissen selbständig aus dem Vorhandenen zu ergänzen. Diese Rückschlüsse werden durch Inferenz abgeleitet, also durch logisches Folgern.

Unter „Ontology learning“ (vielleicht mit „ontologisches Lernen“ zu übersetzen) kann der Prozess beschrieben werden, bei dem eine Ontologie durch automatische Verfahren weiteres Wissen akquiriert und dadurch an Umfang und Struktur zunimmt. Dafür spielen Inferenzen eine wichtige Rolle. In diesem Prozess wird Wissen durch einen automatisierten Prozess erzeugt, während Ontologien sonst durch Input seitens menschlicher Experten Wissen hinzugewinnen.

Von der Möglichkeit von Relationen über Relationen (in RDF als Reification bezeichnet) und Regeln wird unter anderem aufgrund ihrer Komplexität in der Praxis relativ selten Gebrauch gemacht, obwohl gerade diese Merkmale Ontologien von anderen Begriffssystemen unterscheiden.

Bestandteile

• Begriffe (im Englischen: „concepts“, manchmal auch unscharf als „Konzepte“ ins Deutsche übersetzt): Die Beschreibung gemeinsamer Eigenschaften wird als Begriff definiert. Begriffe werden auch als Klassen bezeichnet. Diese können in einer Klassenstruktur mit Über- und Unterklasse angeordnet werden (z. B. die Begriffe „Stadt“ oder „Land“)
• Instanzen: Instanzen repräsentieren Objekte in der Ontologie und stellen das zur Verfügung stehende Wissen dar. Diese werden anhand vorher definierter Begriffe erzeugt und auch als Individuals bezeichnet (z. B. München als Instanz des Begriffs Stadt oder Deutschland als Instanz des Begriffs Land).
• Relationen: Instanzen gleichen Typs müssen an verschiedene Gegebenheiten angepasst werden. Dazu werden Relationen verwendet, die beschreiben, welche Beziehungen zwischen den Instanzen bestehen (z. B. Stadt München liegt in Land Deutschland). Relationen werden auch als Eigenschaften bezeichnet.
• Vererbung: Es ist möglich, Relationen und Eigenschaften der Begriffe zu vererben. Dabei werden alle Eigenschaften an das erbende Element weitergegeben. Mehrfachvererbung bei Begriffen ist grundsätzlich möglich. Durch den Einsatz von Transitivität können Instanzen in einer Bottom-Up-Hierarchie aufgebaut werden. Dabei spricht man von Delegation.
• Axiome: Axiome sind Aussagen innerhalb der Ontologie, die immer wahr sind. Diese werden normalerweise dazu verwendet, Wissen zu repräsentieren, das nicht aus anderen Begriffen abgeleitet werden kann (z. B. zwischen Amerika und Europa existiert keine Zugverbindung).

Ontologietypen

Grundsätzlich unterteilt man Ontologien in zwei Typen:

• lightweight-Ontologien beinhalten Begriffe, Taxonomien und Beziehungen zwischen Begriffen und Eigenschaften, welche diese beschreiben.
• heavyweight-Ontologien sind eine Erweiterung von lightweight-Ontologien und fügen diesen Axiome und Einschränkungen hinzu, wodurch die beabsichtigte Bedeutung einzelner Aussagen innerhalb der Ontologie klarer wird.

Ontologieerstellung

Eine Ontologie ist abhängig davon, von wem sie eingesetzt wird. Beispielsweise kann es bei einer Ontologie über Weine für ein Restaurant wichtig sein, auch passende Speisen zu den Weinen in der Ontologie aufzunehmen. Ist der Benutzer dagegen ein Weinabfüller, dann dürfte der Bereich der Speisen völlig uninteressant sein. Dagegen ist es für den Abfüller wichtig, welche verschiedenen Glas- und Flaschensorten existieren.

Zur Erstellung und Erweiterung von Ontologien wurden verschiedene formalisierte Prozessabläufe vorgeschlagen. Die Verfahren nach Holsapple und Joshi, nach Gómez-Pérez oder Uschold widmen sich verstärkt der Zusammenarbeit von Experten des Wissensgebietes der Ontologie und Informatikern oder allgemeiner Formalisten. Automatisch unterstützende Verfahren haben entweder das Ziel, eine vollständige Konstruktion der Ontologie vorzunehmen (wie etwa das Verfahren von Mädche) oder bestehende Ontologien durch Begriffsvorschläge zu erweitern (beispielsweise das Verfahren von Faatz und Steinmetz). Bei der Erstellung von Ontologien kann auch die Verschmelzung bestehender Ontologien von Interesse sein. Hierzu gibt es ein formales Verfahren nach Stumme und Mädche. Im Projekt "Ontoverse" [3] wird der Ansatz verfolgt, eine Ontologie kollaborativ aufzubauen und als Wiki zu realisieren.

Beispielontologie

Beispielontologie

Die nebenstehende Abbildung zeigt das Funktionsprinzip einer Ontologie. Die obere Ebene zeigt die Ontologie, die Begriffe und Relationen enthält. Begriffe werden durch Ellipsen dargestellt und Relationen durch Pfeile. Die Rechtecke stellen einfache Container für Informationen dar. Die Relationen verbinden zwei Begriffe miteinander und schränken diese gleichzeitig ein, beispielsweise wird ein Kunstwerk von einem Künstler erzeugt.

Begriffe können zur Vererbung herangezogen werden. Aus diesem Grund besitzen die Maler und Bildhauer ebenfalls die Relationen Name und Vorname. Der dicke Pfeil kennzeichnet die Vererbung. Die beiden Relationen „schlägt“ und „malt“ sowie „gemaltVon“ und „geschlagenVon“ sind vererbte Relationen von „erzeugt“ und „hergestelltVon“. Die ursprünglichen Relationseigenschaften bleiben dabei erhalten, können jedoch erweitert werden.

Die Relationen malt und gemaltVon besitzen inverse Beziehungen zueinander, wodurch weitere Logik in die Ontologie integriert wird, die es ermöglicht, dass von einem Maler auf seine Kunstwerke und umgekehrt, von einem Bild zum Maler, geschlossen werden kann.

Die untere Ebene der Abbildung zeigt Instanzen der Ontologie. Diese werden durch einen schwarzen Punkt dargestellt. Das Kürzel (I1) steht dabei für den einmaligen Ressourcennamen der Instanz. Im Semantischen Web wird eine URI zur Kennzeichnung verwendet. Eine Besonderheit besitzt die Instanz des Malers Raffaello Santi. Dieser verwendet bereits existierende Instanzen, nämlich I3 vom Typ Ölzeichnung und I6 vom Typ Galleria dell’Accademia.

Ontologie-Editoren

Verschiedene Software-Werkzeuge unterstützen die Konstruktion von Ontologien in diversen Ontologie-Sprachen. Siehe Hauptartikel Ontologie-Editor.

Ontologiesprachen

Formale Sprachen zur Beschreibung von Ontologien sind unter anderem das RDF-Schema, DAML+OIL, F-Logic, die vom World Wide Web Consortium für das semantische Web propagierte Web Ontology Language (OWL), die Web Service Modeling Language (WSML) und die unter ISO/IEC 13250:2000 normierten Topic Maps. Auch das Knowledge Interchange Format (KIF) wird gelegentlich benutzt.

Geschichte

Ursprünglich ist Ontologie als Lehre vom Seienden eine philosophische Disziplin und Teil der Metaphysik.

Als Vorläufer einer expliziten Formalisierung des Ontologiebegriffs sind Charles S. Peirce und Edmund Husserl zu nennen. Eine formale Sicht auf die philosophische Ontologie hatte auch Alonzo Church 1958^[2] sowie Willard Van Orman Quine. Quine hat einen Ontologiebegriff vorgetragen, der mit der Tradition der klassischen Auffassung des Ontologiebegriffs in der Philosophie brach. Nach Quine meint "Sein": Wert einer gebundenen Variable zu sein.^[3]. In Unterwegs zur Wahrheit findet sich die These: „Empirisch von Belang sind an einer Ontologie ausschließlich die besagten neutralen Knoten, die sie zur Struktur der Theorie beiträgt.“ ^[4].

Im Bereich der künstlichen Intelligenz wurde der Begriff „Ontologie“ ab Anfang der 90er Jahre des 20. Jh. durch einen Artikel von Neches et al.^[5] und nachfolgende Publikationen^[1] populär.

Von da an hat sich der Begriff „Ontologie“ als explizite Formalisierung ausgebreitet, wurde in der Künstliche-Intelligenz-Forschung verwendet und von der Bioinformatik^[6] und weiteren Fächern aufgegriffen.

1999 stellte Tim Berners-Lee im Buch Weaving the Web seine Vision des Semantic Web vor.^[7] Vielmals zitiert ist in diesem Zusammenhang auch der Artikel The Semantic Web von Berners-Lee u.a. aus dem Jahre 2001, in dem er auch die Verwendung von Ontologien im Zusammenhang mit dem Semantic Web beschreibt. ^[8]

Verweise

Einzelnachweise

1. ↑ ^{a b} T. R. Gruber: A translation approach to portable ontologies. In: Knowledge Acquisition, Band 5, Nummer 2, Seite 199–220, 1993 [1]
2. ↑ Ontological Commitment, in: The Journal of Philosophy, 55:1008–1014
3. ↑ Einschlägige Texte sind Von einem logischen Standpunkt, engl. Orig. 1961 und Ontologische Relativität, engl. Orig. 1969
4. ↑ (W. V. O. Quine: Unterwegs zur Wahrheit, §13 Auflösung der Ontologie, Paderborn u. a. 1995, S. 45.). Siehe auch Stellvertreterfunktion
5. ↑ Robert Neches, Richard Fikes, Tim Finin, Thomas Gruber, Ramesh Patil, Ted Senator, William R. Swartout: Enabling technology for knowledge sharing. In: AI Magazine, Band 12, Nummer 3, 1991 [2]
6. ↑ Ashburner 2000
7. ↑ Berners-Lee (1999)
8. ↑ Berners-Lee (2001)

Literatur

• Wolfgang Hesse: Ontologie(n). In: Informatik Spektrum 25 (2002), S. 477–480
• Steffen Staab, Rudi Studer: Handbook on Ontologies. Springer Verlag (2004). ISBN 3-540-40834-7
• Tim Berners-Lee with Mark Fischetti: Weaving the web: the original design and ultimative destiny of the World Wide Web by its inventors. 1. Auflage, San Francisco, HarperCollins, 1999, ISBN 0-06-251586-1; aktuelle Auflage: New York, HarperBusiness, 2006, ISBN 0-06-251587-X; dt. Ausgabe: Tim Berners-Lee mit Mark Fischetti: Der Web-Report: der Schöpfer des World Wide Webs über das grenzenlose Potential des Internets. München, Econ, 1999, ISBN 3-430-11468-3
• Tim Berners-Lee, James Hendler, Ora Lassila: The Semantic Web: a new form of Web content that is meaningful to computers will unleash a revolution of new possibilities. In: Scientific American, 284 (5), S. 34–43, May 2001 (dt.: Mein Computer versteht mich. In: Spektrum der Wissenschaft, August 2001, S. 42–49)
• Asunción Gomez-Perez, Mariano Fernández-Lopez und Oscar Corcho, Ontological Engineering, Springer Verlag, 2004
• Siegfried Handschuh und Steffen Staab (Hg.), Annotation for the Semantic Web, IOSPress, Amsterdam, 2003
• Pascal Hitzler, Markus Krötzsch, Sebastian Rudolph, York Sure: Semantic Web. Grundlagen. Springer, 2008, ISBN 978-3-540-33993-9
• Clyde W. Holsapple und K. D. Joshi, A collaborative approach to ontology design, Communications of the ACM, Volume 45, Issue 2 (February 2002), S. 42–47, 2002, http://portal.acm.org/citation.cfm?id=503147
• Ludger Jansen, Barry Smith (Hg.): Biomedizinische Ontologie. Wissen strukturieren für den Informatik-Einsatz, Zürich: vdf Hochschulverlag AG an der ETH Zürich, 2008, ISBN 978-3-7281-3183-6.
• Alexander Mädche, Ontology Learning for the Semantic Web, Kluwer Academic Publishers, 2002
• Barry Smith, et al. Relations in Biomedical Ontologies. In: Genome Biology, 2005/6/5: http://genomebiology.com/2005/6/5/R46
• Barry Smith und Bert Klagges, Philosophische Dimensionen der biomedizinischen Forschung, Allgemeine Zeitschrift für Philosophie 30: 1 (2005), 5–26, http://ontology.buffalo.edu/bio/Lebensformen.pdf.
• Mike Uschold und Michael Grüninger, Ontologies: principles, methods, and applications, 1996, S. 93–155, Knowledge Engineering Review, Vol. 11, Nr. 2, http://citeseer.ist.psu.edu/uschold96ontologie.html
• Zum Verfahren von Faatz und Steinmetz und zur Evaluation automatischen Ontologiebaus: ftp://ftp.kom.e-technik.tu-darmstadt.de/pub/papers/FHSS01-paper.pdf und http://olp.dfki.de/ecai04/final-faatz.pdf

Weblinks

• Literatur über Ontologie (Informatik) in Bibliothekskatalogen: DNB, GBV (Wissensverarbeitung)
• Literatur über Ontologie (Informatik) in Bibliothekskatalogen: DNB, GBV (Wissensbasis)

Grundlegendes zu Ontologie

• What is an Ontology? „An ontology is a specification of a conceptualization.“ (Tom Gruber)
• Ontology by Tom Gruber
• Lexikoneintrag zu Ontologie auf der Web-Site der Deutschen Gesellschaft für Informatik
• Buffalo Ontology Site
• Barry Smith’s Ontology Page
• National Center for Ontological Research
• Institute for Formal Ontology and Medical Information Science

Biomedizinische Ontologie

• Research Group: Ontologies in Medicine IMISE, Universität Leipzig
• Ontologies at the MPI for Evolutionary Anthropology
• Gene Ontology Consortium
• Gene Ontology Database
• Ontologiesammlung der Enzymdatenbank BRENDA
• National Center for Biomedical Ontology

Anwendungen

• Semantic MediaWiki (eine MediaWiki-Erweitung für das Semantische Web)
• KAON2 OWL-DL und ‚DL-safe rules‘ Inferenzmaschine
• protégé: Grafischer Ontology-Editor (Open Source)
• CIDOC Conceptual Reference Model: Ontologie für Begriffe und Informationen im Bereich des Kulturerbes (engl.)
• Jena – A Semantic Web Framework for Java (engl.)

Siehe auch

• Gerichteter azyklischer Graph, eine Repräsentationsmöglichkeit von Ontologien
• CIDOC Conceptual Reference Model, eine Ontologie für Begriffe und Informationen im Bereich des Kulturerbes
• Semantisches Datenmodell