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Semantic Web: Orígenes, Tendencias y PerspectivasDr. Héctor G. [email protected]

CIIA 2012

mailto:[email protected]

Semantic Web: Orígenes, Tendencias y Perspectivas

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ResumenLa Web Semántica surge de la incapacidad de la web tradicional para explotar toda la información que se encuentra disponible en ella. Pasar de una web de documentos a una web de datos se convierte ahora en la meta dorada de la iniciativa de Tim Berners Lee y que es liderada actualmente por el World Wide Web Consortium (W3C). Sin embargo la tarea no era fácil y el título de Web 2.0 le es arrebatado por las comunidades en línea que crean dinámicamente su propio contenido. Sin embargo la apuesta por la semántica no decae, sino que se reconfigura en este nuevo escenario. Por ejemplo, Facebook y Google confían en que las búsquedas semánticas pueden ayudar a los usuarios a encontrar lo que realmente quieren, y a dirigir mejor sus campañas de publicidad por supuesto. La Wikipedia concentra una gran cantidad de conocimiento que eventualmente se constituirá en un repositorio de información semánticamente estructurada. Y las compañías que desarrollan sistemas de información y bases de datos empresariales también están pendientes de esta tecnología: de alguna manera habrá que migrar la información actual. Sin embargo aún hay varios pendientes antes de que la Tecnología Semántica alcance su plena madurez.

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Contenido El origen de la Web Semántica Tendencias Tecnología Semántica Aplicaciones actuales Perspectivas

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El origen de la Web Semántica• ¿Qué es?• W3C• Lenguajes y protocolos

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¿Qué es la Web Semántica? En el año 2000, Tim Berners Lee propone

una nueva versión del Web: Una web entendible por personas y por

máquinas. Una Web de datos, no sólo de

documentos Información anotada con etiquetas, ligas o

estructuras complejas. Que permitan encontrar

inequívocamente lo que se busca.

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World Wide Web Consortium

Define los estándares para describir y relacionar contenidos.

La actividad de W3C se define alrededor de Grupos de Trabajo temáticos (Working Groups) compuestos por miembros de la académicos y de la industria.

Estos grupos generan recomendaciones que se adoptan como estándares de facto.

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Tecnologías, estándares, formatos y lenguajes Definir

propiedades y relaciones en la información.

Conectar componentes web.

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Ontologías (OWL) Recursos identificados por URIs (RDF) Clases y propiedades Herencia (taxonomía de clases) Restricciones de clases y de

propiedades. Ej. Propiedades transitivas (part-of)

Individuos descritos en términos de tripletas: <Sujeto> <Predicado> <Objeto>

Modelado de dominios específicos.

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Tendencias• Semántica suave• Redes sociales y social tagging.• Estandarización de vocabularios

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Semántica suave Es prácticamente imposible anotar todo

el contenido actual de la web. Contextos semánticos: relaciones

probabilísticas entre términos. Mesa – Silla – Librero: Mueblería (85%) Mesa – Platillo – Mesero: Restaurante

(90%) ¿Volver a la incertidumbre?

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Redes Sociales La información es directa o indirectamente

etiquetada por los usuarios. Ej. Personas, lugares y fechas en fotos de

Facebook. Cantantes y canciones en YouTube. Identificadores de personas (@) y temas (#) en

Twitter. Los comentarios más valiosos son elegidos por

la comunidad (Likes). Resultado: jugosas ganancias en publicidad.

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Social tagging Ha sido el primer paso para etiquetar

contenido masiva y colectivamente. Wisdom of the crowds

Folksonomies: sistema colectivo de etiquetas (Tags). Sinónimos, homónimos, polisemia

Linked data: Ligas entre tags identificados por URIs. ¿Qué significan la ligas?

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¿Una nueva torre de Babel? Múltiples ontologías de dominio.

Fragmentación, falta de portabilidad de datos, limitada interoperabilidad.

Estandarización de vocabularios por sectores. Ej. Biomedicina:

The Gene Ontology Mapeo de ontologías.

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Tecnología SemánticaEditores, Generación de vocabulario, Visualización y análisis, Mapeo, Almacenamiento masivo, Razonadores, Suites de integración

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Editores

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Altova SemanticWorks


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Generación de vocabulario

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AlchemyAPI


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Visualización y análisis

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Cytoscape


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Mapeo de ontologías

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Agreementmaker

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Almacenamiento Masivo

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OpenLink Virtuoso


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Inferencia Razonadores de Conceptos

Sistemas de lógica de Primer Orden Pellet, Racer Pro, etc.

Aproximaciones probabilísticas Redes Bayesianas, Lógica Difusa

Extracción y razonamiento modular Large Knowledge Collider (LarKC).

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Suites de integración

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TopBraid Suite


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Aplicaciones actualesSAPHIRE, BioPortal, DBPedia, Metadata

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SAPPHIRE The University of Texas Health Science

Center at Houston (2004). Monitoreo y evaluación de situaciones

de riesgo en salud pública. Integración de información de hospitales

del área de Houston. Control de epidemias después de

Katrina.

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BioPortal

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Stanford University School of Medicine

National Center for Biomedical Ontology (2005)

Investigación biomédica y práctica clínica

18.1 Millones 2010-2015


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DBPedia Free University of

Berlin and University of Leipzig (2007)

Anotación de Wikipedia: Linked data + RDF

3.64 M de cosas anotadas 1.83 consistentes

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Microdata – Rich snippets Google, Yahoo y Bing (2011)

Vocabularios estándar para anotar páginas: schema.org (Microformats)

Clases y propiedades de Personas, Lugares, Eventos, Organizaciones, etc.

Google está empezando a explotar los microdatos: Rich snippets.

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http://schema.org/


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Perspectivas• 10 años de desarrollo por delante• En organizaciones grandes• Aplicaciones futuras• Jugadores clave

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10 años de desarrollo

Hype Cycle for Web and User Interaction Technologies, 2011 (Gartner)

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En organizaciones grandes Extraer conocimiento de su propiedad

intelectual. Representación de conocimiento y datos no

estructurados. Análisis de investigaciones previas para

aprender a partir de la experiencia. Administración de conocimiento.

Proveer acceso a memorias corporativas para la toma de decisiones. Organizaciones inteligentes.

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Aplicaciones futuras Interoperabilidad entre aplicaciones y sitios

web. Ej. Reservaciones de vuelos y hoteles.

Descubrimiento automático de conocimiento. Ej. identificar patrones de consumo.

Encontrar resultados relevantes en un contexto dado. Ej. Comida vegetariana en una ciudad que visito.

Búsqueda semántica de información. Ej. Películas filmadas después de 1990 y

nominadas al Oscar.

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Empresas clave

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(Gartner, 2011)


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Tecnología Semántica para Organizaciones Inteligentes Tecnológico de Monterrey (2012) Líneas de investigación:

Memorias Corporativas de Investigación Colaboración en Redes de Investigación Integración y auditoría autonómica de

información

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http://web2.mty.itesm.mx/temporal/siip/

http://web2.mty.itesm.mx/temporal/siip/


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Preguntas y comentariosDr. Héctor G. Ceballoshttp://hgceballos.wordpress.com

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http://hgceballos.wordpress.com/


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Buzzwords

Academia Description Logics Ontologies Knowledge

Engineering Knowledge

Management

Empresas Semantic Web Conceptual

models Unstructured data RDF Stores Corporate memory

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