Wissensrepräsentation und -verarbeitung - Cheatsheet

Definition und Erstellung von Ontologien

Definition:

Ontologien sind formale Darstellungen von Wissen innerhalb eines bestimmten Bereichs mit klar definierten Konzepten und Beziehungen.

Details:

• Formalisierung: Verwendung von formalen Sprachen (z.B. RDF, OWL)
• Komponenten: Klassen, Attribute, Instanzen, Beziehungen
• Sinnhaftigkeit: Unterstützt Verständnis und Austausch von Wissen
• Erstellung: Konzeptmodellierung, Entwicklung, Evaluierung, Wartung
• Nutzen: Erleichtert Datenintegration, Wissensmanagement, und semantische Suche

Prädikatenlogik und ihre Anwendungen

Definition:

Logik zur Darstellung und Manipulation von Wissen durch Verwendung von Prädikaten, Variablen und Quantoren.

Details:

• Prädikat: Funktion, die eine Aussage über Objekte macht (z.B. P(x)).
• Variablen: Platzhalter für Objekte (z.B. x, y).
• Quantoren: Allquantor (\forall) und Existenzquantor (\thereexists).
• Syntax: Regeln zur Konstruktion korrekter Formel; Semantik: Interpretation der Formel.
• Wichtig für die Wissensrepräsentation in der Informatik und KI.
• Anwendungen: Wissensbasierte Systeme, Datenbanken, natürliche Sprachverarbeitung.

RDF (Resource Description Framework)

Definition:

RDF (Resource Description Framework) ist ein Standard zum Austausch von Daten im Web. Es ermöglicht die Darstellung von Informationen über Ressourcen in Form von Tripeln (Subjekt-Prädikat-Objekt).

Details:

• Tripel: Grundeinheit in RDF, besteht aus Subjekt, Prädikat und Objekt.
• Subjekt: Bezeichnet die Ressource.
• Prädikat: Definiert die Eigenschaft der Ressource.
• Objekt: Gibt den Wert oder eine andere Ressource an.
• Syntaxis: RDF/XML, Turtle, N-Triples.
• URI: Eindeutige Identifizierung von Ressourcen.
• Graphen: RDF-Daten werden als gerichtete, beschriftete Graphen dargestellt.
• Vorteile: Interoperabilität, Erweiterbarkeit, Datenintegration.

SPARQL Query Language

Definition:

Query-Sprache zur Abfrage und Manipulation von RDF-Daten.

Details:

• Abkürzung für SPARQL Protocol and RDF Query Language
• Syntax, ähnlich SQL
• Unterstützt Auswahl, Konstruktion, Deskription und Abfrage
• Ergebnisse können als: Tabellen, RDF-Graphen oder JSON
• Wichtige Schlüsselwörter: SELECT, WHERE, FILTER, OPTIONAL, UNION
• Beispiel einer Abfrage: \begin{verbatim}SELECT ?name WHERE { ?person foaf:name ?name }\text {verbatim}

Automatische Schlussfolgerung: Algorithmen und Heuristiken

Definition:

Voller Einsatz von Algorithmen und Heuristiken zur Ableitung neuer Informationen aus bestehenden Wissensbasen.

Details:

• Ziel: Gewinnung neuer Informationen durch logische Schlussfolgerungsmechanismen.
• Forward Chaining: Beginne mit bekannten Fakten und wende Regeln zur Ableitung weiterer Fakten an.
• Backward Chaining: Beginne mit dem gewünschten Schluss und arbeite rückwärts, um festzustellen, welche Fakten bekannt sein müssen, um diesen zu erreichen.
• Resolution: Methode zur Herleitung neuer Aussagen durch kontradiktorische Paare, oft in der Prädikatenlogik verwendet.
• Heuristiken: Vereinfachungsstrategien, um die Lösungssuche effizienter zu gestalten, z.B. durch Priorisierung bestimmter Regeln oder Variablen.
• A*-Algorithmus: Pfadsuchealgorithmus, der die Kostenfunktion minimiert und Heuristiken zur Beschleunigung der Suche verwendet.
• Komplexität: Die Effizienz der Schlussfolgerungsmechanismen wird durch die Struktur der Wissensbasis und die Wahl der Heuristiken beeinflusst.

Komponenten wissensbasierter Systeme

Definition:

Komponenten wissensbasierter Systeme in der Vorlesung Wissensrepräsentation und -verarbeitung im Studiengang Informatik an der Universität Erlangen-Nürnberg

Details:

• Wissensbasis: Sammlung von Fakten und Regeln.
• Inference Engine (Inference-Maschine): Logikmaschine, die Schlussfolgerungen zieht.
• Benutzerschnittstelle: Ermöglicht Interaktion zwischen Benutzer und System.
• Erklärungskomponente: Erklärt Entscheidungen des Systems.
• Aquisitionkomponente: Unterstützt die Eingabe und Erfassung von neuem Wissen.

OWL (Web Ontology Language)

Definition:

Web Ontology Language, auch bekannt als OWL, ist eine Familie von Ontologiesprachen für das Semantische Web.

Details:

• Wird verwendet, um komplexe Wissensstrukturen und -beziehungen formal zu beschreiben.
• Auf RDF (Resource Description Framework) aufbauend.
• Unterstützt durch W3C-Standardeinträge (z.B. OWL 2).
• Verwendet, um Ontologien zu erstellen, die Datenaustausch und -integration erleichtern.
• Formale Semantik garantiert logische Konsistenz und automatische Schlussfolgerungen (Reasoning).
• Syntaxvarianten: RDF/XML, OWL/XML, Turtle.
• Teil des größeren Stacks der Semantic Web-Technologien.
• Wichtige Komponenten: Klassen (\textit{Classes}), Eigenschaften (\textit{Properties}), Individuen (\textit{Individuals}).

Verifikation und Validierung logischer Modelle

Definition:

Verifikation: Prüfung, ob Modell intern konsistent & korrekt; Validierung: Prüfung, ob Modell realitätsgetreu & nützlich.

Details:

• Verifikation stellt sicher, dass das Modell den formalen Spezifikationen entspricht und keine logischen Fehler enthält.
• Bei der Validierung wird das Modell anhand von realen Szenarien geprüft, um sicherzustellen, dass es praktikabel und realistisch ist.
• Typische Methoden: formale Beweise, Modellprüfer (z.B. Model Checker) für Verifikation; Testdaten, Experimente, Simulationen für Validierung.
• Verfahren oft iterativ durchgeführt.
• Mathematische Darstellung: Für Verifikation: \[ \forall \varphi (\text{wenn } M \models \varphi \text{, dann } \text{Spec} \models \varphi ) \]und für Validierung: \[ \forall s \in S (M(s) \approx R(s)) \]