WEB REASONING

Secondo i descrittori di Dublino gli studenti dovranno, alla fine del corso, acquisire: 

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.

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.

Qualora l'insegnamento venisse impartito in modalità mista o a distanza potranno essere introdotte le necessarie variazioni rispetto a quanto dichiarato in precedenza, al fine di rispettare il programma previsto e riportato nel syllabus.

NOTA BENE: Informazioni per studenti con disabilità e/o DSA

A garanzia di pari opportunità e nel rispetto delle leggi vigenti, gli studenti interessati possono chiedere un colloquio personale in modo da programmare eventuali misure compensative e/o dispensative, in base agli obiettivi didattici ed alle specifiche esigenze. 

Gli studenti con disabilità e/o DSA dovranno contattare con sufficiente anticipo rispetto alla data dell'esame il docente, il referente CInAP del DMI (prof.ssa Daniele) e il CInAP per comunicare che intendono sostenere l'esame fruendo delle opportune misure compensative.

- 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).

Contributo dell’insegnamento agli obiettivi dell’Agenda 2030 per lo Sviluppo Sostenibile

Goal N. 4: ISTRUZIONE DI QUALITÁ

Assicurare un’istruzione di qualità, equa ed inclusiva, e promuovere opportunità di apprendimento permanente per tutti 

 Goal  N. 5:  PARITÁ DI GENERE

Raggiungere l'uguaglianza di genere e l'empowerment (maggiore forza, autostima e consapevolezza) di tutte le donne e le ragazze

 Goal N. 8: LAVORO DIGNITOSO E CRESCITA ECONOMICA

Incentivare una crescita economica duratura, inclusiva e sostenibile, un'occupazione piena e produttiva ed un lavoro dignitoso per tutti

1. A semantic Web Primer (third edition). Grigoris Antoniou, Paul Groth, Frank van Harmelen, and Rinke Hoekstra, 2012. The MIT Press, Cambrigde, Massachusetts, London, England (pp. 288).

2. Semantic Web for the Working Ontologist (Third Edition). Dean Allemang, James Hendler and Fabien Gandon, 2020. Morgan and Claypool (pp. 510).

ULTERIORE MATERIALE DIDATTICO:

Le risorse principali messe a disposizione dello studente sono le lezioni frontali, la cui frequenza, come già sottolineato, è fortemente consigliata.

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 due o tre persone).

In quest’ultimo caso il lavoro svolto da ciascun partecipante dovrà essere ben documentato.

Per la valutazione dell’esame si terrà conto della padronanza dei contenuti e delle competenze acquisite, dell’accuratezza linguistica e proprietà lessicale, nonché della capacità argomentativa dimostrata dal candidato.

La verifica dell'apprendimento potrà essere effettuata anche per via telematica, qualora le condizioni lo dovessero richiedere.

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?

In merito al progetto svolto:

1. Come è stata ottenuta questa inferenza? È possibile ottenere il risultato mostrato in altro modo?
2. Spiegare la costruzione di una gerarchia delle classi.
3. Quali ontologie fondazionali sono state usate per la realizzazione del progetto?