WEB REASONING E LABORATORIO
Anno accademico 2019/2020 - 2° anno - Curriculum Data Science- WEB REASONING: Marianna NICOLOSI ASMUNDO
- LABORATORIO: Marianna NICOLOSI ASMUNDO
Organizzazione didattica: 225 ore d'impegno totale, 153 di studio individuale, 36 di lezione frontale, 24 di esercitazione, 12 di laboratorio
Semestre: 2°
Obiettivi formativi
- WEB REASONING
Conoscenza e capacità di comprensione (knowledge and understanding): saranno acquisite le conoscenze relative agli strumenti standard indicati dal World Wide Web Consortium (W3C) per la rappresentazione semantica e l'interrogazione della conoscenza presente sul Web.
Capacità di applicare conoscenza e comprensione (applying knowledge and understanding): saranno acquisite le capacità di costruire modelli logici riguardanti svariati domini di applicazione, anche chiamati ontologie web, utilizzando la tecnologia standard del W3C insieme a dati e informazioni presenti sul Web. Lo studente inoltre, sarà in grado di utilizzare i reasoner automatici attualmente più diffusi per costruire inferenze logiche sulle ontologie web realizzate e quindi deducendo l'informazione implicitamente presente in esse.Autonomia di giudizio (making judgements): lo studente sarà in grado di valutare la qualità di una ontologia e di valutare quale strumento per la rappresentazione e l'interrogazione della conoscenza sia più adeguato nelle diverse situazioni.
Abilità comunicative (communication skills): saranno acquisite le necessarie abilità comunicative ed un'adeguata appropriatezza espressiva nella comunicazione di problematiche riguardanti la rappresentazione e l'interrogazione della conoscenza presente sul Web, anche ad interlocutori non esperti.
Capacità di apprendimento (learning skills): lo studente avrà la capacita di adattare le conoscenze acquisite anche a nuovi contesti, nonché di aggiornarsi attraverso la consultazione delle fonti specialistiche del settore del Web semantico. - LABORATORIO
Conoscenza e capacità di comprensione (knowledge and understanding): saranno acquisite le conoscenze relative agli strumenti standard indicati dal World Wide Web Consortium (W3C) per la rappresentazione semantica e l'interrogazione della conoscenza presente sul Web.
Capacità di applicare conoscenza e comprensione (applying knowledge and understanding): saranno acquisite le capacità di costruire modelli logici riguardanti svariati domini di applicazione, anche chiamati ontologie web, utilizzando la tecnologia standard del W3C insieme a dati e informazioni presenti sul Web. Lo studente inoltre, sarà in grado di utilizzare i reasoner automatici attualmente più diffusi per costruire inferenze logiche sulle ontologie web realizzate e quindi deducendo l'informazione implicitamente presente in esse.Autonomia di giudizio (making judgements): lo studente sarà in grado di valutare la qualità di una ontologia e di valutare quale strumento per la rappresentazione e l'interrogazione della conoscenza sia più adeguato nelle diverse situazioni.
Abilità comunicative (communication skills): saranno acquisite le necessarie abilità comunicative ed un'adeguata appropriatezza espressiva nella comunicazione di problematiche riguardanti la rappresentazione e l'interrogazione della conoscenza presente sul Web, anche ad interlocutori non esperti.
Capacità di apprendimento (learning skills): lo studente avrà la capacita di adattare le conoscenze acquisite anche a nuovi contesti, nonché di aggiornarsi attraverso la consultazione delle fonti specialistiche del settore del Web semantico.
Modalità di svolgimento dell'insegnamento
- WEB REASONING
Lezioni frontali in cui, oltre alla spiegazione delle nozioni e degli strumenti base del semantic Web, verranno presentati diversi esempi e casi di studio al fine di stimolare la discussione in classe e facilitare la comprensione degli argomenti.
- LABORATORIO
Laboratorio: verranno sviluppati esempi ed esercizi riguardanti gli argomenti di semantic Web precedentemente spiegati. Verranno presentati casi di studio complessi riguardanti anche l'attività di ricerca della docente. Ciò permetterà agli studenti di prepararsi adeguatamente per l'elaborazione del progetto da presentare in sede d'esame.
Prerequisiti richiesti
- WEB REASONING
Nozioni base di programmazione.
- LABORATORIO
Nozioni base di programmazione.
Frequenza lezioni
- WEB REASONING
Al fine di poter comprendere pienamente gli argomenti del corso e le tecniche illustrate, la frequenza delle lezioni è fortemente consigliata.
- LABORATORIO
Al fine di poter comprendere pienamente gli argomenti del corso e le tecniche illustrate, la frequenza delle lezioni è fortemente consigliata.
Contenuti del corso
- WEB REASONING
- Introduzione al web semantico: motivazioni, esempi, cenni alla modellazione semantica.
- Resource Description Framework (RDF): triple RDF, grafi RDF, Merging di grafi RDF, N-triple, Turtle.
- SPARQL Protocol and RDF Query Language: graph pattern, query SELECT e CONSTRUCT, inferenze.
- RDF Schema (RDFS): classi, proprietà, relazioni fra classi (subClassOf), fra proprietà (subPropertyOf) e fra proprietà e classi (domain e range). Operatori logici di combinazione di classi e proprietà. RDFS plus.
- Ontology Web Language 2 (OWL 2): restrizioni su proprietà, su classi (someValuesFrom, allValuesFrom), restrizioni di cardinalità. Inferenze in OWL 2. Profili OWL 2 EL, OWL 2 QL, OWL 2 RL e loro applicazioni. Nozioni di contraddizione, soddisfacibilità, insoddisfacibilità in ontologie.
- Pratiche buone e cattive per la modellazione di ontologie. Errori comuni.
- Esempi di ontologie ed esercizi di modellazione e inferenza con Protégé.
- Introduzione alla logica classica. Le logiche descrittive: motivazioni e nozioni base. Le logiche AL, EL, FL, ALC, ALCN. La logica alla base di OWL 2: SROIQ(D). I reasoner Pellet e Hermit.
- Datalog. The Semantic Rule Web Language (SWRL). - LABORATORIO
Esercitazioni con l'applicativo Protégé riguardanti:
- Resource Description Framework (RDF),
- SPARQL Protocol and RDF Query Language,
- RDF Schema (RDFS),
- Ontology Web Language 2 (OWL 2), \1
- Semantic Web Rule Language (SWRL).
Uso dei ragionatori Hermit e Pellet.
Testi di riferimento
- WEB REASONING
- A semantic Web Primer (third edition). Grigoris Antoniou, Paul Groth, Frank van Harmelen, and Rinke Hoekstra, 2012. The MIT Press, Cambrigde, Massachusetts, London, England.
-
Semantic Web for the Working Ontologist (Second Edition). Dean Allemang and James Hendler, 2011. Elsevier.
- LABORATORIO
- A semantic Web Primer (third edition). Grigoris Antoniou, Paul Groth, Frank van Harmelen, and Rinke Hoekstra, 2012. The MIT Press, Cambrigde, Massachusetts, London, England.
-
Semantic Web for the Working Ontologist (Second Edition). Dean Allemang and James Hendler, 2011. Elsevier.
Programmazione del corso
| WEB REASONING | |||
| Argomenti | Riferimenti testi | ||
|---|---|---|---|
| 1 | Il linguaggio Resource Description Framework (RDF) | Cap. 3 di 2), cap. 2 di 1) e materiale integrativo | |
| 2 | Il linguaggio di interrogazione SPARQL | Cap. 3 di 1), cap 5) e 6) di 2) e materiale integrativo | |
| 3 | Il linguaggio RDFSchema | Cap. 7 e 8 di 2) e materiale integrativo | |
| 4 | Esempi di vocabolari:FOAF e SKOS | Cap. 9 e 10 di 2) e materiale integrativo | |
| 5 | Web Ontology Language (OWL) | Cap. 4 di 1) e cap. 11 e 12 di 2) e materiale integrativo | |
| 6 | Semantic Web Rule Language (SWRL) | Materiale integrativo | |
| LABORATORIO | |||
| Argomenti | Riferimenti testi | ||
| 1 | Esercizi su Resource Description Framework (RDF) | Cap. 3 di 2), cap. 2 di 1) e materiale integrativo | |
| 2 | Esercizi su SPARQL | Cap. 3 di 1), cap 5) e 6) di 2) e materiale integrativo | |
| 3 | Esercizi su RDFSchema | Cap. 7 e 8 di 2) e materiale integrativo | |
| 4 | Esempi di vocabolari:FOAF e SKOS | Cap. 9 e 10 di 2) e materiale integrativo | |
| 5 | Esercizi su Web Ontology Language (OWL) | Cap. 4 di 1) e cap. 11 e 12 di 2) e materiale integrativo | |
| 6 | Esercizi su SWRL | Materiale integrativo | |
Verifica dell'apprendimento
Modalità di verifica dell'apprendimento
- WEB REASONING
Progetto software sugli argomenti del corso. Durante la discussione del progetto, in data d'appello d'esame, lo studente verrà sottoposto a delle domande riguardanti la motivazione di alcune scelte nel design dell'ontologia e delle domande teoriche riguardanti costrutti ed operatori utilizzati.
Il progetto potrà anche essere sviluppato in piccoli gruppi (di tre o quattro persone).
In quest’ultimo caso il lavoro svolto da ciascun partecipante dovrà essere ben documentato.
- LABORATORIO
Progetto software sugli argomenti del corso. Durante la discussione del progetto, in data d'appello d'esame, lo studente verrà sottoposto a delle domande riguardanti la motivazione di alcune scelte nel design dell'ontologia e delle domande teoriche riguardanti costrutti ed operatori utilizzati.
Il progetto potrà anche essere sviluppato in piccoli gruppi (di tre o quattro persone).
In quest’ultimo caso il lavoro svolto da ciascun partecipante dovrà essere ben documentato.
Esempi di domande e/o esercizi frequenti
- WEB REASONING
1) Cos'è SPARQL e come lo si può usare? Cosa genera una query CONSTRUCT?
2) A che serve la restrizione esistenziale?
3) A che serve la restrizione universale?
4) Come può essere usata la restrizione di cardinalità?
5) Cosa sono le regole SWRL?
- LABORATORIO
1) Cos'è SPARQL e come lo si può usare? Cosa genera una query CONSTRUCT?
2) A che serve la restrizione esistenziale?
3) A che serve la restrizione universale?
4) Come può essere usata la restrizione di cardinalità?
5) Cosa sono le regole SWRL?