technológie sémantického webu v malých organizáciách

TAM Bratislava, 19. december 2006 1

Technológie sémantického webu v malých Technológie sémantického webu v malých organizáciáchorganizáciách

Michal Laclavík

Ústav Informatiky SAV

TAM Bratislava, 19. december 2006 2

Niektoré oblasti výskumu na UI SAV

• Umelá inteligencia• Manažment znalostí• Sémantický web• Modelovanie a spracovanie

informácií a znalostí• Znalostne orientované technológie• Multiagentové systémy• Distribuované počítanie• Distribuované spracovanie informácií

TAM Bratislava, 19. december 2006 3

Obsah

• Motivácia• Semantický web• Znalosti v organizácii• Problémy s informáciami a znalosťami• Možné riešenia – kontext a obsah• Projekty na UI SAV• Malé organizácie a ich potreby• Záver

TAM Bratislava, 19. december 2006 4

Vízia sémantického webu

• The Semantic Web is a mesh of information linked up in such a way as to be easily processable by machines, on a global scale. You can think of it as being an efficient way of representing data on the World Wide Web, or as a globally linked database.

(Source: http://infomesh.net/2001/swintro/ - The Semantic Web: An Introduction)

TAM Bratislava, 19. december 2006 5

Manažment znalostí

• Znalosti sú kľúčovou hodnotou• Zamestnanci prichádzajú a odchádzajú• Potreba na manažovanie hodnot

• Knowledge Management (KM) is the process through which organizations generate value from their intellectual and knowledge-based assets (Source: CIO Magazine)

Characters

Data

Information

Knowledge

Actions

Syntax

Semantics

Pragmatics

Reasoning

(Bergman, 2002, Experience Management)

• Dáta: 20• Informácia: 20 oC• Znalosť: izbová teplota

TAM Bratislava, 19. december 2006 6

Ontológie

• Jednoznačné URI konceptov

• Niečo ako stromy• Niečo ako graf• Niečo ako objektová

databáza• Niečo ako pravidlá• Niečo ako logické formuly

• Usudzovanie • Odvodzovanie

HTML => XML => RDF => DAML+OIL => OWL

OWL-DL <=> Deskripčná logika

TAM Bratislava, 19. december 2006 7

Vízia sémantickej organizácie/podniku

• Mať k dispozícii všetky informácie a dáta pre daľšie počítačové spracovanie pomocou technológií sémantického webu (XML, RDF, OWL)

• Preklad rôznych ontológií nie je dôležitý – jedna doména problému …

• Analýza dokumentov a textov pomocou sémantickej anotácie

• Konverzia alebo mapovanie relačných databáz do XML/RDF/OWL

• Aktívne poskytovanie informácií a znalosti užívateľom• Podpora tokov práce pre úlohy a služby v organizácii

TAM Bratislava, 19. december 2006 8

Obsah a Kontext

• Každá informácia a znalosť musí mať formalizovaný – Obsah o čom je – Kontext v ktorom je informácia platná užitočná

• Užívateľ má kontext– Pre kontext musíme vrátiť dokumenty

• Hľadanie zhody kontextu užívateľa a kontextu informácií a znalostí

• Prezentácia informácií a znalostí

TAM Bratislava, 19. december 2006 9

OnTeA: Analýza dokumentov a textov pomocou sémantickej anotácie

• Zisťovanie metadát z textu• Príprava štruktúrovaných dát pre ďalšie

počítačové spracovanie• Dáta sú pripravené v rámci aplikačnej ontológie

Location

Town

isa

Country

isa

skillSQL

Skill

io

skillXML

io

skillPHP

io

JobType

jtPermanent

iohasCountry*

locNewYork

io

locUS

io

JobOffer

job_1_html

io

hasRequirements hasRequirements hasType

hasLocation

hasRequirementshasLocation=>+

Text

Set of Detected individuals

Creating Individual

Individual with properties

Reg. Exp.Ontology

Ontology class

Inference

DomainOntology

Ontology Individual

Ontology annotation

TAM Bratislava, 19. december 2006 10

Cieľ: Radiť a poskytnúť užívateľovi znalosť alebo informáciu v kontexte

EMBET: Aktívne poskytovanie informácií a znalosti užívateľom

• Spolupráca medzi užívateľmi• Zdieľanie znalostí• Aktívne poskytovanie znalostí• Znovupoužitie znalostí: poznámky, iné

zdroje

TAM Bratislava, 19. december 2006 11

EMBET: Achievements

• Software with following functionality– User Problem description– Displaying Knowledge– Adding Knowledge – Knowledge Reuse– Permanent Notes Storage– Voting on Notes

• EMBET architecture: Core, GUI

• Context detection

• Context Matching to display information & knowledge

• Plain text analysis using Advanced Semantic Annotation Algorithms – OnTeA

• Theory of different context matching algorithms

TAM Bratislava, 19. december 2006 12

Prezentácia znalostí založených na ontológiach

• Ontologické stromy– Browse window

• Grafové štruktúry– Good for further research

• XSL transformácia– RDF/OWL => Plain XML +

XSL => HTML– Infrastructure to receive plain

XML using XML-RPC

TAM Bratislava, 19. december 2006 13

Similarity Measures

• OntoSim• EMBET• Pellucid

TAM Bratislava, 19. december 2006 14

Emaily

• Sú v každej organizácii• Sú zasadené do kontext• Orientované na akciu • Obsahujú veľa skrytej znalosti

Email Server

ACoMA Automated Content-

based Message Annotator

Email Client

EMBET Experience

Management based on Text Notes

OM Organizačná pamäť

Email

TAM Bratislava, 19. december 2006 15

ProjektyProjekty

TAM Bratislava, 19. december 2006 16

PELLUCID

USERS

Pellucid – user interaction

CONTEXT&

ACTIONS

ACTIVEHINTS USER

FEEDBACK

Workflow Tracking/Management System

Pellucid“core”

Pellucid interface

TAM Bratislava, 19. december 2006 17

K Wf Grid Project

• Semantic Service Oriented Architecture• Workflows of Web Services

TAM Bratislava, 19. december 2006 18

NAZOU Project

• Samostatné nástroje• Web => Dokumenty => Text => RDF/OWL => XML + XSL => HTML

TAM Bratislava, 19. december 2006 19

ACoMA: Emails

• Each organization• Context sensitive• Action Oriented

Email Server

ACoMA Automated Content-

based Message Annotator

Email Client

EMBET Experience

Management based on Text Notes

OM Organizačná pamäť

Email

TAM Bratislava, 19. december 2006 20

Záver

• Vízia sémantickej organizácie• Potreba formalizovaných modelov pre typ

organizácie alebo nástroje ktoré pomôžu takéto modely vytvárať

• Prístupy a nástroje pre spracovanie informácií, dokumentov a databáz

• Vytváranie znalostných báz• Semanticky a servisne orientované architektúry

TAM Bratislava, 19. december 2006 21

Veľké podniky

• ERP – Enterprise Resource Planning– Získavanie subdodávateľov– Manažment zdrojov a služieb potrebných na chod firmy

• CRM – Customer Relational Management– Vystavovanie faktúr– Definovanie produktov a služieb– Systémy na podporu a pomoc zákazníkom (help desk, tracking

system)– Zistovanie stavu služieb zákazníka ...

• KM – manažment znalostí – Súvisí s vyššie uvedeným + ďalšie funkcie (data mining, OLAP)

• Všetko sú to veľmi drahé systémy vhodné iba pre veľké podniky. Vyžadujú veľké finančné zdroje a čas

TAM Bratislava, 19. december 2006 22

SME: Malé a stredné podniky

• MS Office: Word, Excel• Intranet/Internet• Email, chat

• ERP, CRM a KM aktivity pomocou vyššie uvedených nástrojov = Manažment znalostí pre malé podniky (KM for SMEs)

• Potreba jednoduchých riešení pre KM v malých podnikoch.