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07 Semantic Web Technologien - RDF(S) Semantik

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Sprachtranskript
oder restlos Semantik Technologien Vorlesungen Norma aber etwas 8 oder so ok ja womit haben und das letzte Mal
beschäftigt mit Beschreibungslogiken mal ganz kurz zurück Beschreibungslogiken haben war warum angeschaut ganz einfach aber gesagt haben ja wir brauchen natürlich für die Wissensrepräsentationen einer formalen Grundlage auf deren Basis in der Lage sind weil diese Schlussfolgerungen ziehen zu können das können wir mit jeder Art von richtiger Logik machen und aussagenlogische kennengelernt der Prädikatenlogik kennengelernt die Aussagenlogik kann zu wenig für das was wir wollen die Prädikatenlogik kann eigentlich alles ist aber noch recht komplex durch vor Probleme haben bei der Modellierung Mehrdeutigkeiten und solche Sachen und auch noch Probleme haben wenn es darum geht am Algorithmen zu bauen die auch tatsächlich terminieren weil Prädikatenlogik ist entscheidbar wenn sie sich zurück der weiß noch was entscheidbar ist genau also wenn enthalten ist hab ich den Algorithmus der auch irgendwann definitiv mal wenn es nicht enthalten ist der Algorithmus der leider nicht immer muss und damit bin ich schon mal und am dazu eingeführt dann die Beschreibungslogiken Beschreibungslogiken sind schön angesiedelt in der Mitte zwischen Aussagen und Prädikatenlogik wobei sie sehr sehr viel auch von der Berechnung Komplexität der Prädikatenlogik noch mit halten bis auf die Tatsache dass sie so angelegt dass sie gerade noch beschwor entscheidbar sind das hat man so bekommen die man gesagt hat die Teile heraus aus der Prädikatenlogik die dafür verantwortlich sind dass wir nie und das sind in der Regel die Quantoren und versuchen die Quantoren entsprechend ihres Wirkungsbereichs einzuschränken entweder jetzt nur auf Relationen beziehungsweise nur auf einzelne Klassen oder solche Dinge die wir hier in der Beschreibung definieren können durch diese Beschränkungen sind in der Lage Algorithmen zu entwerfen die tatsächlich auch der Daten in der letzten Woche Vorlesung auch noch kennengelernt oder ein automatisches Entscheidungsverfahren nicht das Tableau Verfahren für die Beschreibungslogiken und hatten dort genau gesehen wo das eigentliche Problem oder der Problempunkt ist das für mich Situationen haben wir Standard Algorithmus das Tableau Verfahrens nicht notwendigerweise weil da ständig durch Existenzquantor neue neue Entität Personen oder das Individuum erzeugen konnten und in Endlosschleife gelaufen sind und da muss man quasi ein künstliches Terminierung Kriterien und aus damit dieser Algorithmus Standard nicht terminiert und damit hatten war ein wirklich terminieren das entscheidet der Beweisverfahren das Pablo Verfahren das in der Lage ist quasi zu entscheiden ob jetzt Schlussfolgerungen valide ist oder nicht weil ist also das heißt algorithmisch klappt es mit dem Beschreibungslogiken Komplexität der gesehen ist das ganze obwohl entscheidbar ist noch relativ komplexe also irgendwo exponentiellen Bereich aber dazu nur noch genügend auch noch den Übungen wird Solos fragen ob man durch sprechen und auch in den nächsten Vorlesung werden immer wieder da drauf zurückkommen sowie sind immer noch hier treffen Wissensrepräsentationen Logik Sprachen das Band der Teil 2 ist
nicht der dickste Teil der Vorlesungen und wir sind schon Stückchen weiter gerutscht unserer Liste und jetzt nach nachdem Beschreibungslogiken sehen Sie hier
schauen und einem die RDF es Semantik die Frage ist natürlich warum brauchen wurde überhaupt der formale Semantik werde das als allererstes Lern und
letztendlich genauso wie vor knapp 400 Jahren Herr Brand der Anatomie des Dr. Tool quasi der staunenden Öffentlichkeit beziehungsweise seinen Studenten das ist hier gezeigt hat quasi wieder Mensch drin funktioniert wie er es erst mal auf dem Seziertisch und wollen mal kucken wie passiert ist oder wie kann ich dann auf der Basis auf der Grundlage von der 1. valide Schlussfolgerungen ziehen das ist ja das was wir machen können wir wollen ja neues implizit vorhandenes Wissen daraus schlussfolgern wollen dabei keine Fehler machen das soll alles korrekt zu gehen und das schauen uns und ganz genau an Vorgehensweise dabei ist relativ einfach Fragen und das 1. Mal wozu brauchen überhaupt formale Semantik ich hab
schon fast erzielt gucken und die modelltheoretische Semantik an also auf welcher Grundlage steht das brauchen wir dafür für Zutaten für Bestandteile werden dann sehen wir brauchen unterschiedliche Interpretationen man sich in eine modelltheoretische Semantik bedeutet immer wir versuchen könnte das was wir haben unsere Logik oder unsere Wissensrepräsentation haben mit Hilfe einer geeigneten Interpretation auf ein Modell abzubilden und dieses Modell quasi muss zur quasi die Bedingungen die wir dran stellen erfüllen also muss klar sein aber man ist das waren ist das falsch und und die richtige Interpretation die dann das Modell bildet die das ist eine wahre Interpretation und sowas versuchen wir zu finden und baut das werde er es hier sind in Klammern das ist das bedeutet und werde es also nur verkürzen Schreibweise nicht was Neues macht man das in einzelnen Schritten nämlich von der einfachen Interpretation wird eine Interpretation zur Erde FS Interpretation wir wissen wie diese modelltheoretische Semantik aussieht wollen wir damit natürlich auch die Schlussfolgerungen ziehen falls die und dann 3 4 6 RDF es Folgerungen und Sie werden sehen dass wir sehr sehr schnell an die Grenzen dieser Wissensrepräsentation stoßen da kommen dann die semantischen Grenzen von der bis zum Tragen gut starten möchte ich wieder mit historischen Einstieg in das Ganze bin ich wir wollen uns mal gucken was wir eigentlich machen Logik kann sich müssen wir schon schaut man sich von oder damit beschäftigt man sich sehr sehr lange und ja tatsächlich mal im 16. Jahrhundert nämlich entweder 1503 oder 1508 Gregor Reisch
im Lexikon geschrieben in dem wir die unterschiedlichen Typen oder eben die zentralen Themen der Logik beschrieben hat im Text und das Ganze natürlich dann auch hier illustriert hat solche schönen kleinen Bilder solche Holzschnitte die Zeit manchmal sehr interessante Dinge die auf uns heute noch interessieren können insbesondere wird uns mit der Logik beschäftigt so was das ist mir Jagdszene und anderthalb versucht quasi die einzeln oder die womit sich die Logik beschäftigt hier in diesem Bild auszudrücken am 1. interessante Geschichte wenn sie mal hierunter auf die untere linke Hälfte und da sehen Sie hier das Problem also Problemen immer das ist ja also der der Weg und jeder versucht mit seinen beiden und dir hat die Eisen veritas und falsitas also Wahrheit und Falschheit also mit wahr und falsch die jagen Problemen hinter und versuchen der hat also den Arzt zu fangen oder das Problem in irgendeiner Art und Weise zu fahren aber derjenige der hinter dem Problem in der Logik ist es natürlich noch besser bewaffnet uns mal ganz genau angucken hat der einige interessante war von mir nämlich auf der einen Seite des bewaffnet mit dem Schwert des Syllogismus also die sich noch erinnern aristotelischen Logik gab diese Syllogismen mit denen man versucht hat aber ich habe den Eindruck dass das doch der Fall ja gut passt sich mit den Syllogismen versuchte man quasi Schlussfolgerung Relation insular Deduktion Kalkül zu gießen und damit hat man versucht Sätze flüssig zu beweisen und neben dem Schwert des Syllogismus hat ja auch noch einen Bogen Question also ich kann Fragen stellen in Frage stellt er auch noch mit einem Bogen den hier am Rand haben wir sehen auch interessant diesen Manier und Müller der daraus guckt das ist der Parmenides Parmenides war der 1. der sich irgendwie mit so logischen mathematisch-logischen beschäftigt sich erinnern hatten wir gesagt dass er sich mit versucht hat die Nichtexistenz ist nichts zu beweisen und quasi geguckt die als 1. aus seiner Höhle heraus dass es auch wieder in Anspielung wenn sie sich daran erinnern auf das Höhlengleichnis irgendjemand muss rausgucken und die richtige Bild und das war in dem Fall als erstes der der komme wieder zurück zu unserem und werde erst als das 1999 der 1. Standard definiert worden
ist und verabschiedet worden ist vom W3C die 1. von der FR Specification da war keine formale Definition der dazugehörigen Semantik sondern es war nur diese Sprachdefinition Syntax Definition über jetzt gerade gesehen hat gute Frage ist das schlimm beziehungsweise könnte das was wäre die Konsequenz gibt keine formale keine einheitliche Semantik braucht folgendes es passiert gab natürlich direkt darauf Hersteller die Tools gebaut haben und RDF herum insbesondere gab es da haben die Leute die sogenannte 3. Dorf gebaut haben hat und Datenbanken und die haben Inkompatibilitäten beklagt der Form einfach sie am 3. ausgebaut bei jetzt unterschiedlichen Transistors bei gleichen Anfragen auf den gleichen Datenbestand unterschiedliche Ergebnisse herausgekommen sind ganz einfach deshalb weil die Semantik nicht einheitlich spezifiziert war beziehen überhaupt nicht spezifiziert von wir das so viel Umsatz hat im Programm verstanden hat und so das war hier tatsächlich der Grund dafür dass es hier unterschiedliche Interpretationen von Erde Anfragen oder der Datenbasen Anfragen an diese Datenbasen gab und man deshalb unterschiedliche Ergebnisse bekommen hatten das war natürlich ein Zustand so dass man dann eingesehen hat 2004 in einer weiteren W3C-Empfehlung dass der Semantik unbedingt notwendig ist die wurde 2004 verabschiedet und ist auf der Materialien sollte man denkt die können sich angucken und wir werden das was da drin steht kondensiert der Form heute in der Vorlesungen und ja was brauchen wir zu müsse man die Erde von RSS festlegen wollen natürlich ist wichtig wichtig
brauchen mathematische Logik nicht ganz einfach deshalb von der Schlussfolgerungen ziehen und das vollkommen recht sei das heißt wir müssen dass die formalisieren mit Hilfe der notwendige Voraussetzung in der Logik man braucht müssen wir auch schon woraus besteht nun Logik Gebrauch auf der einen Seite von Aussagen über die Schlussfolgerungen gezogen werden können dass Gesetze hatten wir schon mal kennengelernt und um diese Schlussfolgerungen zu formulieren brauchen wir eine Schlussfolgerung es Relation englischen politischen wenn sie sich das angucken und damit können sondern Schlussfolgerungen ziehen wie beispielsweise dass sie aus einer Menge von Sätzen 1 ist 2 bis 3 bei mir diesen Schluss es also den Satz der schlussfolgern oder ableiten können und daraus setzt sich dann die Logik zusammen aus dieser Menge von Sätzen und aus dieser Schlussfolgerung Eskalation und haben letztendlich mit dieser Schlussfolgerung Eskalation basiert auf ein Modell gebrauchen auch ein Modell dafür ist es an der für diese Logik die jetzt geht und quasi jedem einzelnen Satz den welcher haben zuordnen kann ob der ist oder ob der falsch aber das ist auch wichtig dieses Modell die Semantik die dann sagt dass es war oder das ist falsch das brauchen wir in dem Fall auch noch Städte ziemlich mit drauf ist aber das was wir uns ankucken das heißt wir müssen so modelltheoretische Semantik für RDF und hat er es entwickelt und das ist so ein bisschen Schnitzeljagd beziehungsweise man arbeitet sich da von unten nach oben vor
deshalb hier in den ganzen Folien das Anspielung auf Sherlock Holmes wolle man versucht alles quasi dafür vorzubereiten dass man dann tatsächlich auf Basis von gerade von der 1. Fakten Schlussfolgerungen ziehen kann man die die Schlussfolgerung der 8 modelltheoretische Semantik wenn sich zurück es geht drum quasi die Aussagen analoge mit ihrer
Interpretation Art und Weise ins Verhältnis zu setzen das heißt wir wollen was die Bedeutung diese Bahntickets jetzt mit mir genau definierten Interpretation in einem Modell gleichsetzen Modell hat mir gesagt sind die Gesetze der Logik entweder wahr oder falsch dazu brauchen wir eine Interpretation auch schon kennengelernt dazu gehört auf der einen Seite natürlich das Diskursuniversum die Grundmenge über die wir geben das ist das Delta und wir eine Interpretationsfunktion die normalerweise welche so Exponenten geschrieben wird weil es einfach kurz und schicker aus diese Interpretationsfunktion bildet stammt die Atome unserer Logik ab auf das auf Elemente hier aus dem Diskursuniversum und genauso wie Relationen abgebildet auf Relationen hier in Diskurs und so was jetzt noch brauchen wir brauchen natürlich noch Kriterien letztendlich die müssen definiert werden um zu entscheiden ob jetzt quasi eine korrekte oder konkrete Würdigung also den vorliegende Interpretation die Einsatz erfüllt oder nicht erfüllt als auf der Basis oder falsch ist das muss auch dann definiert werden mit Hilfe so genannter Axiome dieses ihr das dann diesen Satz erfüllt ist dann einen also die Interpretation die den Satz erfüllt ist dann ein Modell des hat oder dieser Menge von Sätzen das hat auch schon kennen kennengelernt gut müssen wir natürlich als weiteres noch die Schlussfolgerung Eskalation festlegen können wir auch
schon die Schlussfolgerung Relation es normalerweise so definiert dass man quasi sagt Einsatz es aus einer Menge von Sätzen es folgt genau dann wenn diese Interpretation eines jeden Satz ist hier aus dieser großen es quasi auch ein Modell dieses kleinen es ist dann von seinen aus große formale so weit so gut das heißt was man als macht dass man versucht quasi Logik auf kommt ein Modell abzubilden Modell haben sie lauter Interpretationen letztendlich sind dass man diese sich daher betrachten und sie können das Ganze dann mengentheoretischen Mitteln syntaktisch ganz einfach entscheiden also wenn man sich das zu einem Kurs von ARD jetzt 2 Schlussfolgerungen aus S 1 folgt aus ist 2 folgt es und wir haben auf der einen Seite die Modelle für das 1 und auf der seiner Seite die Modelle für ist zwar und irgendwo in der Schnittpunkt muss natürlich oder müssen die Modelle für es liegen die nämlich quasi bei der es tatsächlich Apfel und müssen bestand Teil sein sowohl von der einst als auch von der 2 also nur dieses Bild um zu zeigen dass wir das ganze hierunter brechen quasi auf der man theoretische Basis und dass das Ganze dann syntaktisch mit ganz einfachen Mitteln entschieden werden kann ist was wir machen es versuchen die Schlussfolgerung Relation wir haben mit Hilfe eines Modells auf Basis der Mengenlehre dann zu entscheiden ob wir schauen uns an was das ganze bedeutet für RDF und der DFS wir gesagt wir brauchen setzte das ist er der relativ einfach jedes
3. können wir schon mal sagen dass es ein Satz also ist hier unser tritt das ist ein Satz über das gesagt werden soll ist es war es ist falsch und damit müssen man auch welche mit man von solchen Verbindung Schlussfolgerungen ziehen können wir es uns überlegen wie wir diese Truppe beschreiben dazu brauchen so Art Grundvokabular das heißt es ist das was man dann unser Diskursuniversum wird der was brauchen waren Vokabular was kann so Drittel alles vorkommen wenn sich vorstellen was man schreibt was steht trüben normalerweise oder was kann da drinnen sein was kann so wird sein was kann Prädikats was kann Objekt war das wissen Sie so der dass Abbas denen Wissens noch sind schreiben sollen was ist das denn dann müsste da schreiben genau und eine Ressourcen wie gekennzeichnet oder identifiziert genau was kann noch sein aus einer URI man sieht man dass er der 1. Modelle denken aber müssen wir bleiben Sie sich sicher noch einen das Knoten Kante Knoten und der da gab es manchmal Knoten demnächst stand dass man so genannte ihre Knoten das heißt so gilt kann so ein Purin oder der Knoten das Prädikat oder Property was kann das Property sollen sie wissen dass das ist viel zu einfach ich weiß es Property kann Google sein was kann das Subjekt genau also lehnten und oder daran und damit man wolle so und so fuhr oder quasi unsere Besetzungsliste zusammen wir müssen Jurist aus und wird aber alle ausdrücken und wenn man dann so ein Drittel einfach mal bei mir woraus besteht ist ein immer ein Element aus der Menge die sich folgendermaßen zusammensetzten Licht aus Urin vereinigt mit der und wir haben kurz oder sich Produkt Munition nochmal Kartesisches Produkt das Objekt stehen kann ich URI lehnten Auto oder daran also eine ganz einfache Geschichte wurde zum nicht nur ein einziges 3. sondern weil ich kann quasi einen kompletten Graf Fahrzeugen mit meinem RDF ausdrücken und letztendlich ist jeder RDF traf eine endliche Menge von trippeln und dadurch wird dann auch jeder Graf oder RDF Graf innerhalb dieser modelltheoretischen Semantik zu einem Satz den betrachten ok das weiß noch gar nicht so schwer also müssten jetzt ungefähr wohin die Reise geht was wir alles abbilden müssen also Sie sie hier sind ganz unterschiedliche Bestandteile 3. für die alle brauchen wir dann am Ende noch eine Interpretation das ist das von wird man auch die Schlussfolgerung es Relation dennoch kommt die sagt man auch waren aus bestimmten RDF des Grafen Gespräch oder die
ein anderer es Kraft die - vor also man folgt aus die die - das sagte die Schlussfolgerung Eskalation und um das richtig machen zu können brauche ich dann auch noch eine Menge von Interpretationen und haben weil sie müssen wissen mit Hilfe der modelltheoretischen Semantik war es Sohn Interpretation tatsächlich auch Modell eines Graphen das heißt man das sie war und und da unterscheiden wir einfach unterschiedliche stufenweise auf der einen Seite habe gesehen der bildet ja so Art Graphen und wenn ich dann noch das er der Vokabular mit mithin was die einzelnen Dinge bedeuten können also wir haben wir wissen ja er der hat sehr Namensraum sehr gibt es selber Bestandteile dringend nämlich quasi können Sie da natürlich bestimmte der Schlüsselwörter verwenden genauso RDF erst heißt es auch das auch für dieses Vokabular Interpretation finden müssten deshalb das ganz einfach an und versucht als 1. meine einfache Interpretation aufzustellen die letztendlich sag ich einen generellen RDF Graphen ohne
Berücksichtigung des jeweiligen Vokabulars interpretieren kann man weiter das Vokabular dazu und hat dann eine Interpretation und am gekommen noch dass er der 1. Vokabular dazu und hat dann eine S Interpretation vor letztendlich sind die auch so geschlachtet wie Sie sehen das sollen nichts anderes bedeuten dass jede kultiviert hat es Interpretation auf gültige RDF Interpretation des WDR der Interpretation ebenfalls auf endgültig einfach Interpretation also das wird immer spezieller weil bei immer mehr Kriterien dazukommen um war quasi den Spielraum der möglichen Interpretation Interpretation Modell entsprechend einschränken können mit der einfachen Interpretation die einfache Interpretation geguckt sicher wird nur den Grafen eine
belasten Schlüsselwort und für das Schlüsselwort allemal weg und gucken und Treppe letztendlich als Sklaven an und wollen das irgendwie in der Region wollen dafür korrekte Interpretation da müssen wir das komplette Vokabular das kann ja aus unterschiedlichen Einzelteilen bestehen bestehende gesehen
haben erst mal und müssen das irgendwie abbilden also zum einen müssen wir betrachten eine Menge von Ressourcen jetzt quasi unser komplettes Diskursuniversum bilden alles wie aus und das wollen wir auch Japan abbilden dass es also dann wenn nicht er und dann gibt es eine Menge von Property da wir noch das RDF Vokabular noch nicht mit einbeziehen können wir noch nicht genau sagen dass tatsächlich auch Bestandteil von ist also dass dieses Property tatsächlich auch eine Ressource sondern wir sagen einfach das sind 2 verschiedene Mengen einmal am Markt für Sossenheimer aber Properties die dürfen natürlich auch überlappen oder enthalten sein das sagen dass wir noch gar nicht also bringender relativ wenig Semantik erst mit 3 besorgen nur bilden die Ressourcen aber auch Elemente aus er und unwürdigen die Properties ab auf Elemente aus IP sorgt die das Produkt das wissen das verbindet normalerweise von einem Subjekt mit einem Objekt also 2 Individuen werden mit Hilfe von so Property miteinander verbunden müssen auch irgendwie ausdrücken nicht mit Hilfe einer Funktion und die wird hier genannt die Access ist also eine Interpretationsfunktion für die Extensions bis Properties Extensions ist ich zähle ganz einfach auswendig quasi Partei von Individuen werden jetzt von diesem Property miteinander verbunden ist also die Property Extensions dass ist nur funktionieren so zum würde Soßen Properties Property Rezension welche Individuen wenn wir miteinander der quasi miteinander verbunden muss nur noch unterscheiden wir auf der einen Seite natürlich Individuen die tatsächlich einen URI haben die Böden war mit der Funktionen wie es das es eine Funktion die Boris aus unserem Vokabular jetzt die Vereinigung die Erde und IP Abbild also das heißt Robert die jeder aus wird quasi hier ein Element aus das heißt die oder dann zugeordnet das ist für die Dinge die ein URI haben und dann haben wir natürlich noch entsprechend liegt aber alle über betrachten müssen das heißt wir brauchen Funktionen geht es hier geht und die wird erwartet dass die Wiederwahl des Datentyp Mitarbeiter haben zunächst Daten zum Beispiel und die diese Wiederwahl aus Frau dann auch in die Menge der Ressourcen und damit auch sagen können ob die wir machen aus den nicht aber das den Typ hintendran hat einfach eine Ressource also wenn sie bilden vieles auf die Menge der Ressourcen auf und es war ein bisschen einfacher zu machen also und danach sollte natürlich noch mit dem reale die Park bei Xtra Menge ist auch nur so aus als ULV ist Teilmenge der Ressource dass die Liberalen Werte und ja das mindestens alle ungetrübten Wiederwahl aus vordringen und eventuell auch sich immer das uns aber jetzt nicht letztendlich das interessiert so dass es also quasi das sind jetzt die Mengen auf die die wir irgendwie Teil unseres Vokabulars das Okular Vokabular wurde aus dem zusammengestellt was irgendwie so 3. drin sein kann man abgebildet werden muss was wir noch nicht kennen sind jetzt die genauen Abbildungsvorschriften und wie das ganze interpretiert das heißt wir brauchen dazu auch noch eine einfache Interpretationsfunktion die letztendlich alle Liberale und und ist cool Vokabular sind auf so Properties abbildet dass ich muss mir sagen wie funktioniert diese Abbildung einfachste Variante ungetrübte liberale wenn auf sich selbst abgebildet also ich und bietet das wird aber hoch Gänsefüßchen steht sein aber ich interpretiert das als H und aber soll dann Bestandteil oder Element sein aus dem man natürlich ganz auf und wird die Wiederwahl Spracheingabe geben können Sie auch für das werden wir dann auf solche Paare ab die bestehend aus einmal A und dann noch die das soll die Spracheingabe seien es auch ebenfalls ein Element im Jahr und dann haben wir noch Gipfel der Liberale und bietet mit der können wir mit Hilfe der Funktion die auf einer dann auf diese Menge der Ressourcen Abbild schon die mit wird mit Hilfe der Funktion es abgebildet auf die Menge der gesorgt was also haben wir das jetzt noch mal im Schaubild uns anschauen wollten aber folgendes wir also um das das Vokabular haben wurden sämtliche liberale getötet
und getötet werden alle URIs mit drin stehen und die werden jetzt abgebildet auf unterschiedlichen nämlich Beschwerden Jurist abgebildet auf Elemente aus den Ressourcen und aus den Properties die wenn sie kann überlappen können die können auch gleich sein aber jetzt in der einfachen Interpretation können unterschiedlich sein dann haben wir die liberale die ungedruckten liberale wenn die auf diese Menge V abgebildet die innerhalb der Soßen liegt und die Tücken des damaligen einfach auf Unis abgebildet die hier in den Restaurants mit drinnen interessant ist dann auch die Property Extensions Funktionen die Folgen des macht das ist ebenfalls wieder die enthält Paare von Ressourcen die jetzt hier durch das Property miteinander verbunden werden das heißt also das vom und der jeweilige oder die jeweiligen Instanzen die dazugehören und über das Property verbunden sind die sind hier in dieser Extensions das Properties mit drinnen und das Erreichen über diese Access über diese Extensions Funktion so jetzt wissen wir quasi wohin abgebildet wird und wir wissen wie abgebildet das bei dem formalen Modelle noch zu bleiben sagen ja mal ist eine solche Interpretation jetzt tatsächlich auch Modell eines Graphen dazu schon und ganz einfachen Graphen hier oben an der Grafen besteht aus hier dieser Semantik der Geschichte und wir
haben aber in meinen Namen dazu und wir haben das 1. Wochenstundenzahl dazu und wir sie der besteht ja eigentlich aus 2 Dritteln die sind hier unten angezeigt und der Graf oder sagen wir mal die Interpretation ist ein Modell eines Graphen wenn die Interpretation natürlich Modell für jedes dieser Treppe also ganz einfache Sache Modell eines Graphen dann wenn diese Interpretation gleichzeitig auch Modelle jedes einzelnen für das ist insbesondere festlegen wann quasi ist eine Interpretation ein Modell für Drittel brechen das also von Graphen hierunter Auftritt schauen und dann die Treppe an und sie hier einfach das 3. bestehend aus der Property und Objekt der und wir können auch nicht
viel sagen bei der einfachen Interpretation der noch keiner der Vokabular besagen ganz einfach da dieses Gebilde ist valide beziehungsweise diese Interpretation des Modell eines Drittels genau dann wenn für dieses 3. S of Folgendes gilt das nämlich das Subjekt und das Objekt der Expansion des entsprechenden Properties mit dazu dass nicht passt dann ist das ein weil 3. dann ist die Interpretation hat sich auch ein Modell ist das dazu gibt dann schönes Schaubild können Sie sich hier gucken wie wieder es und ob beide sind irgendwo hier in den Ressorts mit
drinnen und wir haben das ist eine Property und wenn uns dann die Extensions das Properties ankucken dann muss quasi tatsächlich die Extensions das Properties diese beiden Elemente nämlich es und um mit Inhalten genau dann ordnet die Interpretation quasi des Grafen oder dann auch den Wahrheitswert to also war zu dem Grafen erhält dann den Wahrheitswert wahr genau dann wenn quasi für alle tritt dieses Graphen gilt die Interpretation ist wurde jedes 3. dieses Graphen braucht dann haben Modell für den Grafen gefunden ja das ist schön und gut was haben wir noch vergessen hat was man mit ist macht gezeigt was man mit bitterer liberalen macht wir wissen noch nicht so genau was mit diesen leeren Knoten was mit diesem lenken geschehen soll also die sind jetzt eigentlich nicht aber die muss man dort auch dazu kriegen das unruhige und dann passt das Ganze wieder klar aber formalen mit dieser Interpretation die wir bisher haben noch nicht das heißt wir brauchen zusätzlich noch Funktion die mit einem bringen müssen sich aber jetzt folgendes macht die sämtliche Pläne Notes auf Elemente
von Erwin ich auf Soße mit abbildet und dann hat man sie Interpretationen die plus wobei dann zusätzlich für jeden Beleg Not gilt dass die Interpretation quasi nichts anderes ist als diese Abbildung diese Funktion angewendet auf den ablenken Not und da kommt dann eben daraus ein Element aus die er als damit Nachrichten aus den und eine Ressource Interpretation des Modell eines RDF Graphen geben dass ein a gibt also eine Funktion John also dass alle tritt bezüglich der Interpretation plus aber tatsächlich wahr sind und damit haben man quasi das 1. große Teile Ziel erreicht wir haben jetzt gesagt was ist eine einfache Interpretation und wie funktioniert da die Schlussfolgerung Eskalation die dort heißt folgt einfach oder auch das ein enthält den dem Fall also ein Graph die zwar folgt einfach auf Kraft die einst in jeder einfach Interpretation die Modelle von 1 ist auch ein Modell von D2 2 so einfach geht das letztendlich damals schon eine Schlussfolgerung Relation die uns hilft hier quasi mit und Graphen die aus der DDR bestand Teilen bestehen quasi umzugehen unter Ausschluss zuvor man kann damit natürlich noch nicht allzu viel schlussfolgern das gesehen können damit sagen wann ist ein Drittel valide war es nicht weil die den nicht genau dann wenn Subjekt und Objekt der Extensions das Properties liegen und dann muss das für jedes einzelne Betriebe gelten und schon ist das ganze irgendwie kommen das ist der einfach Interpretation war haben und wenn sie als viele sich damit nicht anfangen aber wir müssen ja irgendwo anfangen das ist also der 1. Schritt wenn man sowas anwenden wollte auf ein einfaches Beispiel hiermit gibt zwar und geht so hat jetzt von Zutaten dazu dazugehört einmal Mozzarella und
zwar über 125 Gramm dass auch die Menge der 2. die da beschrieben würde man und würde als erstes schauen uns da die linke Spalte an quasi brauchen Menge von Ressourcen die sind ja alle diese Nichtgriechen Buchstaben und an diesen mit erreicht auf der einen Seite gekennzeichnet dazu müssen natürlich vorab auf der einen Seite die Jurist die wir haben und die vitale abgebildet werden auf diese Bestandteile auf diese sowas wie in dieser Menge der Ressourcen drin haben also hat zur wird ja abgebildet auf die Mozzarella wird abgebildet auf einen 2. auf einen Taro dazu trat auf ein ist das etwa und man wird abgebildet auf einen Jutta zur Wiederwahl am war keine also keine gibt es aber das heißt brauchen wir nicht wir brauchen hier nur ein Ungetüm das liberale 125 g kann es kein x Datentyp in dem Sinne und wir einen Knoten drehen dann wieder die wurden oder die die 1 und bilden beratende Funktion als die die eines auf ein Element epsilon abbildet das ebenfalls in den Resourcen mit drinnen ist so gucken und sagen was davon dass jeweils Property zu der das Property und Menge also hat Zutat Zutat und Menge sind die Properties hier jeweils das heißt Tau am etwa und das Tor des ist das etwa und haben und J. war dass die Properties und dann haben wir auch als es das heißt die nicht daran das 125 Gramm ist jedenfalls nur dann sich in der Menge unserer Ambrosi sowieso drehen und dann können wir uns die Extension der jeweiligen Properties betrachten nicht einmal wird hier gibt zwar auf dem Knoten 1 abgebildet dann wird der Knoten 1 abgebildet auf Mozzarella und einmal wird der Flut 1 abgebildet auf nicht abgebildet wird verbunden mit 125 g so dass ist das eine weitere gucken ist das ganz valide oder nicht weil jeder und man wird schon sehen ja müssen dazu natürlich folgende Annahme treffen wir werden jetzt quasi aber sowie was gewählt haben nicht das Idee eines nach epsilon aus abgebildet wird und dann gucken wir uns einmal die Extension an also die Interpretation von hat gibt es auch um die Interpretation von 1 wird abgebildet nach die epsilon und das ist tatsächlich dann auch bestand Teile der Extensions des Properties Tau als Zutat und genauso passt auch quasi der Klügere Knoten und Mozzarella die Zutaten der Lehre Knoten und 125 g in die Menge somit wird jedes einzelne Tripel dass wir hier haben aber das Leben in die entsprechende Extensions passt und dadurch dass jedes 3. war es ist das ganze Mode oder ist das Ganze auch diese Interpretation die welche haben ein Modell des gesamten Graphen und zwar eine einfache Interpretation das heißt so nicht allzuviel also das was man so was machen wollen ist das eigentlich nur Schreibarbeit weil es ist sehr schwer auf diese Art und Weise consistency zu verfassen das wenn sicherlich schon gemerkt haben aber wir müssen ja wie gesagt die Anfrage interessant wird es dann wenn der gehen und die Funktionalität des von der DFG Vokabular jetzt auch noch mit abzubilden also das nächste was uns ankucken wir wollen das RDF Vokabular noch mit dazu und
schauen was passiert ja also Wiederholung wie gesagt haben in der einfachen Interpretation die Belgrader hatten wir die URI
gleichbehandelt also egal ob da die Erde galt steht oder ob das irgendwie Access Doppelpunkt gezahlt wird das heißt es ist vollkommen egal das ist mein Name aber wir wissen ja dass er der teilte bestimmte Funktionen hat und deshalb muss sie sie natürlich auch in dieser Art und Weise behandelt werden das heißt nicht dass er es Vokabular auf korrekte Art und Weise behandeln muss dann müssen ganz bestimmte Anforderungen quasi an die Interpretation und die zulässigen Interpretation genau dieser Schlüsselworte gelegt werden zudem bei der der 1. wie wir gesehen haben die Typangabe also der teilte es gibt er der Property hat 6 Liter es gibt für die Listen gibt es werde es ist und dann ist da der Daten für die Replikation genauso wie gesagt Prädikat Hauptschalter für die Listen gibt es auch noch für Sequenz Schöneberg halt und diese ganzen Sachen die müssen natürlich alle richtig interpretiert werden aber gut da muss man sich natürlich gucken was bedeutet dass jetzt eigentlich man muss für jedes einzelne Wort das man ja hat jedes einzelne Schlüsselwort quasi die Bedeutung festlegen für einige das schon mal informeller Art und Weise gemacht also wenn sich das ja ankucken Verderbtheit klar wissen was als ordnete quasi ein Individuum einer URI einen Datentyp zum oder einen Typ zu welcher Klasse gehört das dann letztendlich also das ist die Klassenzugehörigkeit festgelegt wird mit der teil bei der Property sagt beispielsweise dass sich ein Individuum habe das eine oder andere so aussah habe die jetzt aber tatsächlich zu einem bestimmten die möchte sie sonst auch sagen mit ok werde Property aktive sagt letztendlich das eine bestimmte Sorte Property und Erde x Phix sagt dass ein vorgegebener Datentyp nichts anderes ist als ein XML-Daten Datentyp das heißt wir müssen ja auch noch XML-Fragmente innerhalb der Erde Syntax mit unterscheidet gut für uns fragen wie machen wir das ganze All sowieso Sohn Interpretation der aussehen fangen war einfach mal an unsere Vokabular das Vorhaben erweitert sich also wir haben betrachten das Vokabular Kontorkunde Vokabular V und natürlich das spezielle Vokabular das jetzt hier aus RDF mit dazukommen und zusätzlich zu den Bedingungen die wir schon für eine Interpretation im Rahmen der einfachen Interpretation gestellt haben kommen dann jetzt noch diese RDF Interpretation dazu oder die Bedingungen die zusätzlich für RDF Interpretation erfüllt werden müssen die sie am Anfang auch mal relativ einfach aus schon mal was haben wir hier x wird zur so der Properties also X ist eine Property nämlich wann genau dann wenn wir hier quasi ein Tripel haben das hier sagt das am x vom Typ Property ist also X ist in der Probe Podolski Extensions das Properties RDF-Feed teil und dort wird gesagt dass X vom Typ Property ist also der steht noch ist eine Property genau dann wenn es mit der durch eine Property bezeichneten Resorts über die Erde teilte Property verbunden also hat man das jetzt endlich oder interpretiert dass man tatsächlich jetzt hier eine Property vorliegen hat man arbeitet ja also immer mit ins geht Klassen oder Property Extensions somit steht da dies wird automatisch dazu dass für die der der Interpretation folgt aber dass der Properties ist eine Teilmenge der Ressourcen ist also in den Ressourcen enthalten ist warum ist das Ziel der Fall warum kann ich das aus dem 1. aus der 1. Anforderungen an eine Interpretation daraus folgern dass jetzt die Properties in denen Soßen enthalten sein müssen dass jede Property einer Soße ganz genau also das ist keine Hexerei sondern es ganz einfach wirksam war das 1. Mal dass die Properties auf jeden Fall in der der der Menge der Ressourcen enthalten sein müssen das heißt das Bildchen das Anfang gesehen haben würde sich verschieben und wird jetzt einen so also das heißt eine Menge innerhalb der Ressourcen das passiert aber erst sobald wir er mit einem einführen vorher ist das noch nicht klar was vorher haben wir genau diese Bedingungen auch nicht mit dabei gut dann schauen wir welche Bedingungen noch gelten müssen wir jetzt die liberale dabei weil er der von wir müssen jetzt natürlich sagen ja gut was passiert jetzt oder was soll für die dabei alle gelten unterscheidet man auf der einen Seite wohlgeformte XML-Tags war und auf der anderen Seite nicht wohlgeformt XML Literale Wein wohlgeformtes daran haben Sie das diese aus der haben es in Hochkommata und haben dann dahinter stehen dass es einen XML mit daran ist und das wird einfach quasi auf den Wert von ist abgebildet mit Hilfe der Funktion die hier die liberale abbildet auf mehr Restaurants und quasi das Ergebnis dass haben das ist oder das gehört dann letztendlich der wird es dann LV mit denen man der wohlgeformten bitte reale und kommen können hier sind die letzte Bedingungen die welche drin haben wir haben hier drin stehen dass dieses Lied vom Typ XML war es also wenn sie das Lesen mit dieser Extensions Funktionen für Properties können so einfach immer mal sagen das vordere in dieser Gegend am ist dann vom Typ oder nur wird mit dem Property dass da drin steht verbunden mit der in der Gegend Klammer und das heißt nichts anderes dass dieses dass er der vom Typ mit Harald ist nichts anderes ist das ganze darf natürlich nicht gelten wenn es ein wohlgeformtes XML daran ist dann gehört das nicht zur Menge der liberale die natürlich auch in die er gewesen wäre als Closures wäre dazu und auf der anderen Seite gilt dann auch nicht für diese Property Extensions dass es dann auch ein XML-Tags Realismus ist explizit schreiben dass es 2 intuitiv klar aber wir brauchen es um das Ganze dann korrekt interpretieren zu können und auch um die Möglichkeit zu haben tatsächlich erst später dann Inkonsistenzen erkennen man überhaupt erzeugen zu können ok das ändert sich quasi interpretieren auf der einen Seite des müssen wir natürlich noch kommen die Interpretation die Menge der möglichen Interpretation weiter einschränken denen das muss ganze Reihe von Bedingungen gelten aufgrund der Funktionalität des der Vokabulars die quasi unter einer Interpretation als war anzusehen und innerhalb einer solchen Logik als war anzusehen sind Sätze die als war gelten aber das war nicht bewiesen werden dass sind Axiome kennen Sie auch und deshalb gibt es hier so genannte axiomatische Tripel die immer gelten müssen in der DDR nämlich beispielsweise das Teil vom Typ Property ist das sagt stark vom Typ Robert ist das Prädikat vom Typ Properties usw. also das alles hier und das ganze RDF Vokabular wird quasi als Property interpretiert und ja das geht bis runter kommen bis zu eröffnet das ist eine vom Typ Liste oder dass es ein Listenelement in dem Fall ist eine Gruppe die diese ganzen oder der Erde Interpretation nicht auf muss genau diese dann auch noch als wahr oder als gültig quasi auswerten wenn das alles Geld habe ich dann quasi eine korrekte formal korrekt RDF Interpretationen und ich kann auch sagen wann ein Graph RDF folgt aus einem anderen Graf anzugeben ist dieser Erde Interpretation das ist in der große Satz mit dem 2. Teil ist ein die 2 erfolgt aus einem Kraft GANZ in jeder der Interpretation die Modelle von 1 ist auch gleichzeitig ein Modell von den 2 ist dann hat man die Schlussfolgerung Relation auf Basis dieser Herr der Interpretation also damit von 2 Jahren einfach Interpretation der der Vokabular nicht mit dem Zug setzt und wir haben die der Interpretation die das der Vokabular noch gesondert aus dem genauso müssen wir das Ganze ausweiten auf das RDF Vokabular kommen jetzt noch ein bisschen kompliziertere mit zu also um das Vokabular
quasi noch mit handeln zu können müssen der Interpretation noch weiter eingeschränkt
werden nicht man muss dieses Vokabular das und nahm das alles aus dem Namensraum gerade erst stammt wie beispielsweise mir neue Klassen bezeichnet beispielsweise was ist Ressorts was das Ungetüm das Lied Areale wir haben den Property und wurde für Property wurde ist haben wir hier bin Wertebereich oder wir haben ja auch noch den den den Bildbereichen der hierarchische Beziehungen zwischen Klassen zwischen Properties die welche angeben müssen das müssen wir auch noch formal ist dabei jetzt mit der erst mit Klassen auch noch arbeiten und mit individuelle Klassen müssen ein bisschen quasi unsere Mengen die wir benutzen bisschen erweitern das ist nicht notwendig aber man macht das normalerweise warum die Darstellung klein bisschen zu vereinfachen wir hatten ja für Properties eine Property Extensions Funktion und genauso wie für Klassen eine Klassen Extensions Funktionen am definieren nämlich eine Klasse besteht aus der ganzen Reihe von Individuen und wenn ich die Extension einer Klasse betrachtet fällig einfach nur sämtliche Individuen sind die zu der Klasse würden auf also das ist die Klassen Extensions Funktion und man sich das anguckt also ich und nochmal formal geschrieben die Klassen Extensions Funktionen der Klasse y enthält genau diejenigen Elemente X für die gilt X ist vom Typ y wird das Ganze dann hier gelesen und dazu führen war auch noch eine Menge eine Teilmenge wieder der Soßen das ist die Menge sämtlicher Klassen also das heißt es ist die Klassen Extensions der Klasse RDF DFS klar dass das ist klar jeder Klasse die wir definieren ist eine Klasse wird folglich zur Erde ist klar dass und der deren Klassen den tion das ist die Menge aller Klassen und dass es IC also Ziel ist die Extensions der speziellen URI RTF 1. class das sind also alle Klassen letztendlich also noch mal kurz zusammengefasst werden die Extensions Funktion für Klassen und der eine neue Menge die jetzt sämtliche Klassen wird gerne wieder sagen was der der Interpretation ist nämlich es Interpretation ist eigentlich eine RDF Interpretation hierzu wird noch das Vokabular aus der 1. mit berücksichtigt und dann zu noch eine ganze Reihe von Bedingungen jeweils einen einen nach dem andern war aufziehen wieder so dort schauts 1. Mal an die 1. sagt ganz einfach quasi alles ist irgendwie vom Typ Resort oder jede Resource ist auch vom Typ der DFS Resorts andersrum gelesen die Extension der Klasse der DFS Resort sind sämtliche Ressourcen also so ist auch relativ einfache Sache Nummer 2 der sind die Liberalen drinnen jedes ungetrübte und jedes wohlgeformte getötet aber als vom Typ her die es erst mit alle dass es also hier ist vom Typ A der 1. war die liberale definiert wird sowieso sowieso aus geht aber alle diese unterscheiden müssen hat er erst jetzt bei uns die Properties von Properties wussten wir dass wir auf der einen Seite natürlich Grundmenge und Bild Männer haben das müssen wir auch noch irgendwie definieren das machen wir hier mit den folgenden beiden Nummer 3 und Nummer 4 die sagen ich folgendes nämlich wenn x die Domain von Y ist und wir haben hier u. liegt von Frau sind über das Property x verbunden dann war es u. a. in der Klasse y also vom Sommer an Wichser die Domänen y System Property wir haben die Frau in der Property Extensions von also das geht nur als 3. und dann bis zu natürlich war quasi der Grundmenge der Nominierung y drinnen dasselbe ist dann die Nummer 4 für wird noch mal gesagt wieder X ist jetzt die Geldmenge ist also mehr che von Y der quad quad x hat die hat den sind y muss das 14. heißen und wir haben u. und sind in der Jahre Property Extensions des Properties x kommt auch immer durcheinander mit 4 Buchstaben dann gilt auf jeden Fall dass Frau Mensch ist wollen dass wir dass der Mensch der Quatsch dass Frau Lynch Chef das Properties x liegt deshalb ist richtig aber das ok eigentlich ist gleich hat immer das Gefühl wie ich drüber reden ist unklar wird jemanden der zu Wort also das bedeutet nichts anderes ich versucht noch mehr sozusagen dass das ist klar dass haben gibt es das Property Y ist jeweils vom oder wir immer ein Drittel u. v. Chr. Property UV-Werte damit verbundenen 2 Bistum V ist wenn das wird mit 3 und mit 4 jetzt endlich gesagt ok damit im Volumen von Properties abgehandelt was brauchen wir noch wir brauchen natürlich noch am Hierarchie von Properties und Hierarchie von Klassen die Art und Weise gekennzeichnet werden müssen ja auch die sind jeweils reflexiv und transitiv reflexiv heißt jedes Property ist natürlich auch oder so Property von sich selbst also Properties reflexives und transitive sich Property letztendlich und haben wenn ich mir das angucke schauen und man die Nummer 6 haben x 1 Super Property von Y ist eines klar XY sind beides Properties und wenn ich das jetzt
betrachte die Extension die Property Rezension von Texten in Sog Property muss natürlich innerhalb der Gruppe die Rezensionen von Y entfesselt können so dass es also die Hierarchie zwischen Relation zu Properties ok Nummer 7 versuchen was man umgekehrt vom 7 bis bei der Stange zu halten wir kann den formulieren was in der Nummer 7 drin steht ganz genau alle einverstanden mit der gut das reicht natürlich noch nicht aus dem müssen wir natürlich auch noch mal dieser Klassen Beziehung und selbst noch mal kucken nachdem ich das für dieser Properties ja schon erzielt haben können Sie mir sicherlich sagen wir in 8 und 9 stellt mit dem auch wirklich nicht besonders können verfällt und die Nummer 9 ist klar also sagt Klasse auf ist sowohl trefflich schief als auch transitiv das heißt in der Klasse bis zur Klasse in dem Fall von sich selbst gut dann kommen noch zu Tage zum Container Beispiel Properties die können sich noch an diese aggregierten Geschichten der erinnern wenn also x ein Container Beispiel Property ist dann ist es einen so Property von er der 1. war mehr als das nicht das ist die Nummer 10 und 11 bedeutet wenn x einen Datentyp ist oder quasi in der Klassen Extensions von der der FSB-Takt liegt dann ist X eine so Klasse von der DFS Vitara steht da nicht also dass die sämtlichen Bedingungen diese 11 die gelten müssen dann ist eine der Interpretation auch einer der Interpretation und der kommt wieder eine ganze Reihe von solchen axiomatischen 3. zu die allesamt noch Schuh also war sein müssen für die Interpretation der Tiere relativ einfach an Mann gibt hier also auch erst mal Grund und Wertebereiche von Properties einen haben beispielsweise teilte das kompatibel mit der Domäne Resorts um ist ebenfalls Property mit der Domäne Property dann am Tisch haben quasi hat die Domäne Property sagt Robert die Offerte Domäne Properties ab class hat natürlich durch die Domäne Klasse sagt hatte die Domain man das Bild der Prädikat teilte Domäne Statement optische hatte Domänen es man das klar dass Gott alles zu Replikation dazu war hat die Domain so es für Ost und West das die Domänen lässt und dann haben wir sie aus so dass die Freien beikommen werde und Value das hat alles die Domänen Restaurants und dann müssen wir gucken was haben die letztendlich auf der anderen Seite Bildbereich stehen was steht als Mensch drin dort haben wir Teil Domäne und Mensch das natürlich der Rechenschieber als auch wieder Klassen sagt obwohl muss natürlich der Mensch Properties sein sagt Klaus auf dem Glas das ist klar dann sagt stellte Prädikat Objekt das ist es dann das kommt mir so aus als wenn schreien genauso wie bei war und verweist ist es immer selber Liste wissen wir und sie aus und ist die Frau war ist ebenfalls nach Resorts Bildbereich komme und Label Bereich ein aber und Value als Bildbereich dann eine Ressource dann kommt noch der nächste Teile mit dazu stimmt da drin das Container Beispiel Properties Subklasse von Property Altberg und 6 das hat sich auf die Reihenfolge beziehungsweise nicht notwendige Reihenfolge der sie zu beachten dass bezogen das es jeweils so Klasse von Container ist die feinen bei ist so Klasse von sich aus Sorge XML wird aber ist ein Datentyp alles so Klasse von wird genauso Business Touch ist so Klasse von klar dass das alles ist auch Klasse oder einiges ist das ich alles und dann auch für die Listen hatten wir noch 1 2 3 4 die sind jeweils vom Typ Container Beispiel Property und dieses Property hat jedenfalls als als Mensch jeweils eine Ressource die dort stehen kann alle diese tritt müssen wieder als war von unserer Interpretation ausgewertet werden dann hab ich mir der es Interpretation und jetzt kann ich auch der DFS schlussfolgern und kann sagen ein Graph die zwar werde er es folgt außer Kraft die eines genau dann wenn jede Art der Interpretation des Modelle von 1 ist auch gleichzeitig Modell von die 2. Woche damit war eine modelltheoretische Semantik mit der wir eigentlich jetzt arbeiten können weil wir quasi festgelegt haben am Anfang worauf arbeiten aber unter Diskursuniversum wie werden tritt hat auftritt hat das auf kommen quasi unser Diskursuniversum hier abgebildet und da haben wir die Interpretation kennengelernt und wir haben die Unterscheidung getroffen Wahnsinn Interpretationen richtig und falsch also müssen gucken was sind jetzt die richtigen Interpretation also was Modelle und damit können wir dann endlich arbeiten und damit können wir Anfang Schlussfolgerungen zu ziehen aber sage ich
mal ganz großes aber theoretischen an den beschreibt das Verhalten einer Logik bezüglich korrekten
Schlussfolgerungen ist aber für die direkte algorithmische Verwendung wenig geeignet aber auf der sollte man sich fragen warum wir das alles selbst gemacht natürlich dass man gesehen haben es funktioniert aber warum ist ist schlecht geeignet für die algorithmische Verwendung kann sich das jemand vorstellen dass wir mit dieser Art Interpretationen jetzt festzulegen tatsächlich arbeiten kann wenn ich jetzt tatsächlich erklärt und ich habe vor einem Jahr der 1. Graf von mir und ich wollte den jetzt interpretieren und feststellen ob der wahr oder falsch ist wo hätte ich keine Probleme insbesondere dann wenn ich Schlussfolgerungen aus diesem Graphen betrachten möchte endlich den und dann Probleme ich müsste nämlich quasi um mit Hilfe der modelltheoretischen Semantik zu zeigen dass ein Graph aus anderen geschlussfolgert werden kann muss ich mir alle RTS S
sind aber betrachten das können durchaus sehr sehr viele werden das heißt es ist endlich unhandlich wenn ich immer alle Interpretationen tatsächlich gültig sind zu betrachten wollen jetzt endlich macht man folgendes oder man versucht quasi haben diese modelltheoretische Semantik wenn man sie algorithmisch fassbar machen möchte herunterzubrechen auf einen Beweis theoretische Semantik indem man geht und man versucht quasi damit ein syntaktisches Modell zu finden der sich mit einfachen syntaktischen Regeln und deren Korrektheit natürlich erst mal gezeigt werden muss anhand der modelltheoretischen Semantik damit ich dann mit diesen einfachen sind syntaktischen Regeln leben kann und mit meinen Dingen die ich habe rechnen kann damit die Schlussfolgerung Eskalation wirklich nutzen kann und damit arbeiten kann ohne jetzt alle gleichzeitig betrachten zu müssen also man versucht Verfahren zu entwickeln die quasi die Gültigkeit von Schlussfolgerungen sind praktisch entscheiden können und die Arbeiten
jetzt quasi nur auf den Sitzen der Logik und jetzt auf die Interpretation selbst zurückgreifen zu müssen um das natürlich machen zu können mit diesem Verfahren wird vielleicht noch kennen werden muss man als allererstes die Korrektheit dieser Verfahren zeigen also da muss man den Beweis für die es wieder für unsere Vorlesung relativ umständlich und groß deshalb lassen wir die hieraus und was man dann letztendlich zeigt ist dass die operationale Semantik also das was quasi hier ein Kalkül macht mit der modelltheoretischen Semantik übereinstimmt also dass die Resultate die quasi man algorithmisches Verfahren hat dann quasi mit der theoretischen Semantik übereinstimmen das passt dann kann ich gut und wir werden jetzt kennen ein einfaches Verfahren einen Deduktion Kalkül die ich hier verwenden kann für meine werde von der DFS Schlussfolgerungen jetzt nicht sämtliche Interpretationen betrachten muss sondern für den Mann bewiesen hat das Leben anwendbar ist und intuitiv werden wir natürlich immer gleich sehen dass diese Reduktion Regeln die man hat die gelten die müssen natürlich allesamt erst mal bewiesen solche Deduktion Regeln schreibt man normalerweise so man schreibt das - und was unterm Strich und das und quasi kann hergeleitet werden durch das was über den - stellt also wenn man das hier hat sind setzt es ein sind ist in der Menge der bekannten gültigen Aussagen dann kann auch der Satz ist dieser hinzugefügt werden beziehungsweise daraus geschlussfolgert werden ohne das quasi jetzt die Menge der setzte die wir haben ihre Gültigkeit wird das heißt dass es ist aus S 1 bis es herzuleiten oder schlussfolgert war und wenn ich jetzt sämtliche Ableitungsregeln betrachte für so eine komplette Logik oder auch gerade erst dann hab ich einen so genannten Deduktion Kalkül mit dem ich dann oder mit Hilfe dieser Deduktion zu regeln kann ich dann quasi auch entsprechend Ableitungen machen und wenn sich an die Syllogismen erinnern die Syllogismen war nichts anderes als ein solcher Reduktion Kalkül mit dem ich wenn bestimmte Voraussetzungen betroffen sind was schlussfolgern kann also für die wurde quasi letztendlich auch irgendwann mal gezeigt die sind und dann kommt es einfach syntaktisch werden und genauso funktionieren jetzt Schlussfolgerung Situation zu denen die wir für RDF und hat es 1. Ableitung den verwendeten können die natürlich ganz eigene Annotationen jetzt aufgeschrieben werden dürfe sich nicht an stören A und B ziehen bisschen anderen Schrift
gesetzt die Stimme für beliebige Ruiz die in ein Drittel an der Stelle des Prädikats stehen können dann haben wir würden einen Knoten in beliebigen Nordstern aber von Frau die stehen als für Führung Subjekt und damit zum 11 für die da und X und Y haben wir dann noch für Unis dieser das lenken und die ganz hinten stehen können als Objekt ich gleich noch immer wieder zu sagen Siziliens nur das alles in dieser Reihenfolge dann quasi aufgeschrieben ist kann man mit der einfachste Art und Weise was kann ich überhaupt hat leiten oder schlussfolgern wenn ich nur einfache Folgerungen Betrachtungen da kann ich wirklich nicht viel machen was ich machen kann bei einfachen Folgerung ist das sich wenig eintritt gegeben aber das besteht aus einem URI irgend also einem Subjekt irgendein Property und ein Objekt das Objekt des URI den kann ich hier gehen und kann sagen ich kann dieses 3. verallgemeinern die ich anstelle des Objekts oder anstelle des Subjekts einen unbekannten Knoten oder unbenannten Knoten setzt also wenn wir hier quasi das 3. hätten makellos sitzt neben Bernhard dann könnt ich ganz einfach per durch den leeren Knoten ersetzt bedauerlich persönlichen und dann würd ich sagen mag sitzt neben irgendjemand umgekehrt könnt ich auch sagen irgendjemand sitzt neben Bernhard damit der natürlich Markus ein also das genau würde passieren wenn ich hier die und würde dann hier jeweils das Subjekt oder das Objekt durch ihren Knoten am quasi ersetzen wichtig dabei ist natürlich dass genau diese Lehre Knoten oder die all dieses dieses werden nur noch nicht knacken Graphen vorkommen darf weil ansonsten laufende oder entsprechend Probleme sondern können wir sagen lassen sagte der auf die zwar einfach quasi aus dem darf die eines folgt wenn die einst mit Hilfe dieser beiden Regeln genannt ist ein sind es 2 zu einem Grafen G1 - ergänzt werden kann so dass die 2 diesen ergänzten Strafe trafen die einen - enthalten ist warum ist dass es wichtig dass quasi dieser Gelenk Not welche Einfügen noch nicht irgendwie gar vorhandenes einfaches Beispiel dazu schauen Sie sich das mal wir haben hier ist sie ein sind sie zwar einmal haben wir hier also
den das 3. drin stehen die Pizza vom wird gebracht von der Zeitung ob da leidlich davon ab dass irgendwas von Pizza to go gebracht wird nämlich in 3 1 und dadurch das 2. Drittel drinstehen CHAMPIONS ist lag von Pizza vom Namen kann ich sagen CHAMPIONS ist Belag von mit 1 ist dabei dass dasselbe also Pizza von passt stammt es Belag von etwas problematisch ist es jetzt mit 1 natürlich schon ein Graph existiert und dann würde beispielsweise stehen gibt 1 das Staatsoberhaupt von Kanada woraus dann im Umkehrschluss folgen würde das Bild das Staatsoberhaupt von Kanada ist und das stimmt natürlich wiederum nicht das widerspricht auch unsere Intuition deshalb bin ich das machen muss das neue Knoten entsprechend Einfügen sonst klappt es nicht also das für die Ableitungsregeln für einfache Folgerungen sie angesehen einfach folgen kann ich nicht allzu viel interessanter wird wenn ich dass er der Vokabular und seine Funktionalität mit betrachtet Ableitungsregeln für eine Folgerungen ich kann natürlich auch erst mal natürlich sämtliche axiomatischen 3.
direkt irgendwie in Graphen mit einem bringen weil die sind ja aber das heißt nicht mit in Graphen verändert sich quasi der Wahrheitsgehalt dieser Wissensbasis die das darstellt letztendlich nicht also jedes axiomatische 3. 3. lieber von kennengelernt haben das kann abgeleitet werden kann da immer mit 3 bekommt den Namen habe die 11 8 X für axiomatische das nächste was ich machen kann er alle nur durch nicht anderweitig bereits gebunden lenkt Notes ersetzt werden ich kann also nicht nur einen Abend ein Muriel durch einen Blinken oder setzen ich kann auch ein liberale als ob durch einen lenken und ersetzen allerdings darauf dieser und und nicht anderweitig gebunden sein das heißt das noch nicht Graf irgendwo vorkommen wenn ich das Gesetz und als letzter Regel hab ich folgendes drinstehen ich hab also hier das Dritte u. a. y und was sich daraus ableiten kann ist natürlich das Haar das in der Mitte steht von dem trippelt das muss natürlich ein Property sein also für jedes dritte Prädikat kann abgeleitet werden dass es eine Entität aus der Klasse der Properties ist auch ganz einfach also in dieser einfachen Sache die durch das er der Vokabular festgeschrieben sind kann ich hier in Deduktion Street packen dann gehört noch was dazu und nämlich am ja wenn ich jetzt folgendes habe ich hat in der Rua stehen und ist hier wieder mal da war dann kann ich sagen wenn zuvor über diese die Rede die ich hier oben hatte das durch einen billigen Not ersetzt worden ist dann kann ich sagen dass dieser Knoten vom Typ XML Literale ist das muss natürlich dann auch ein liberales also das bezieht sich auf das Theo sind jetzt nicht wenig aufregend also viel kann ich mich eine Folgerungen auch noch nicht machen interessanter wird natürlich wenig er erst Vokabular miteinbeziehe aber wir müssen um schrittweise vorzugehen jetzt sagen was bedeutet dass Ableitungsregeln verehrt Folgerungen bedeuten dass sich ein Graph die 2 aus Kraft die einst genau dann
RDF schlussfolgern kann wenn es einen Graphen die einzig richtige der aus ausgeht einst mit Hilfe dieser ganzen Regeln die war gerade FAX die Erde ist 1 2 hergeleitet werden kann aus dem die 2 einfach von mit Hilfe dieser also ich benutze dazu natürlich ebenfalls die die Definition von dieser einfachen Schlussfolgerungen die ich vorher schon gemacht habe und bauen darauf des fast durchgekommen für also einfache Schlussfolgerungen Beamte Deduktion dafür wir haben ja der Folgerung Deduktion tritt dafür brauchen wir noch die Deduktion Regeln für die er die FSM Folgerung die schauen wir uns mal an und damit es nicht so langweilig wird dürfen sie quasi war sich
betätigen und mir erzählen was denn jetzt diese Deduktion Regeln des sagt also erst hat er es 2 und der 1. 3 jetzt nicht so schwer aus mehr trotzig daran dass in Worte zu fassen was hier steht sie sind wir haben 2 Drittel über den - stehen ist ja nicht weiter schlimm also 2 Fakten aus denen man ein neuer hergeleitet werden kann also haben hat X werden das 3. u. a. y verbunden mit dem Problem die habe über das Problem die aber mit dem Individuum y was können wir daraus folgern nicht klar wo muss vom Typ x 2 x ja die Domäne von A ist also ganz einfach und unten drunter der auch normal dass mit schwarzer ist jetzt an der Mensch von wächst und wir haben Quatsch hat den brechen steht somit gelesen Tschuldigung haben wir das u. a. y und das Y natürlich aus dem Menschen ist vom Typ x alles ist eine so aus sagt letztendlich schon das 3. Uhr wächst also es of und Typ Ressorts und natürlich auch X ist vom Typ Resort zapft Robert hieß es das obere ist ganz einfach was ist das Besondere der es 5 genau so was ist die Nummer 6 genauso einfach u. vom Typ Property des Landes zu Einsatz Property von gut also der Flexibilität und die Nummer 7 was wir da noch der DSS sie also auch ganz einfach als einen Satz Property von der das Tripel u. a. y und wenn das Geld dann gilt das natürlich auch für das super hier also es gibt auch u. a. das bei durch das enthalten sein der entsprechenden Property Extensions schon kennen gelernt dann gibt es die gleiche Geschichte auch noch mit so Klassen sowas wie oben stehen US vom Typ Class also Größenklasse des USOC Klasse eine Resorts oder weiter schwer und das nächste Nummer 9 Uhr so Klasse von x Frau ist vom Typ u. und dementsprechend ist Frau auch natürlich auch vom Typ der zugehörigen Oberklasse nämlich von Dänemarks u. das mit Klasse und Reflexivität US als auch so Klasse von Grund Nummer 11 ist dann wieder die Transitivität die ich nicht noch mal groß vorlesen gibt es noch Regeln bezüglich des Container Beispiel Properties also den un Containern Beispiel Property ist es wohl so operativ war aber nur von der auch schon mal gesagt und dann gibt es noch was für die daran nicht wenn u. einen Datentyp ist dann ist oder so klar dass von der Superklasse der Areale und wir können natürlich auch die die Regeln wieder rückgängig machen das heißt wenn wir vormals schon mal aus dem ein ein solches aus dem Tritt Ural-1 war hergeleitet haben können wir auch aus u. a. wieder speziell 1 Uhr 11 erleidet aber es geht natürlich nur dann wenn dieser belegen knurrt zuvor mit einer Rede aus dem RDF Folgerungen eingeführt worden ist ja das sind eigentlich sämtliche dieser Regeln die wir zusammen wichtig ist jetzt noch mal gucken wo ist dass das nächste war es nicht ich muss das noch zeigen was passieren kann es jetzt natürlich ja wir müssen uns noch damit auseinandersetzen was bedeutet Konsistenz in dem Zusammenhang Konsistenz bedeutet diesem Inkonsistenzen Graphen habe kann ich da alles Mögliche draus schlussfolgern dass es immer war das heißt Inkonsistenzen dürfen eigentlich nicht aus auftreten inkonsistent bedeutet in dem Zusammenhang es gibt also keine Interpretation für die der Graf hier tatsächlich komplett dann wahr oder aber das allerdings quasi gibt es in der der das wissen wir selber nur sehr sehr eingeschränkte Möglichkeiten Inkonsistenzen zu erzeugen und die funktionieren wenn überhaupt nur über einen so genannten XML Klesch weil das Wichtigste was uns hier mit XML ist die Negation Verneinung hatten mir mal gesagt gibt es nicht aber wir können dadurch dass es literweise benutzt werden natürlich dann quasi syntaktische Fehler begehen wird können einem solchen ins Weltherrschaft vorführen ganz einfach oder hervorrufen mit einer ganz einfachen folgen 2 2.
bin wir sagen also quasi hat zumal 1. Probe mit der Mensch mit Areal und sollen dann die böse Bemerkung hat einen 2 nämlich jetzt ganz bestimmt das daran das Schreiben oder konfrontieren war das Problem ja das ist nun mal kein XML Ausdruck weil der zum Ausdruck der entsteht spitze Klammern benutzt die auf die zu gemacht werden aber nie auf gemacht worden das heißt wenn Sie das Buch schreiben und XML interpretieren kriegen Sie hier wohl möglich dann ein Problem und Sie bekommen einen so genannten x dementsprechend muss man genau diese Möglichkeit berücksichtigen wenn man definiert was es jetzt RDF Schlussfolgerungen und werde es Schlussfolgerung ist letztendlich folgendes also man sagt ein Graph die 2 werde es folgt außer Kraft
die eigens genau dann wenn es ein Graphen eines - gibt der aus G1 Hilfe sämtlicher Regeln die welche haben haben hergeleitet werden kann so dass die 2 aus die die eigens einfach beziehungsweise aus die ein - einfach Volk beziehungsweise die ein - einen XML also konsistent also wenn wir auf weil wir wissen aus konsistenten Graphen können alles Folge genau dann können wir natürlich dann auch in Kraft die 2 werde es aus diesen Graphen egal wie aus der Vollständigkeit halber muss man das hier in dem Fall mit einem Bericht wurde zum war eigentlich sämtliche Schlussfolgerung es Relationen selbst diese algorithmischen Fassung mit Deduktion Kalkül durch wissen was einfache Interpretation der Interpretation der der es Interpretation des wir wissen wie man einen Grafen aus einem anderen letztendlich ein Verfolger Werder vor der hatte es folgert was man sich normalerweise danach noch als letztes als Frage stellt ist das ganze naht und weiße vollständig man findet heraus oder kann feststellen dass die einfache Folgerung und die Erde Folgerungen diesen sowohl konsistent das heißt das was ich damit benutzte also ist immer dann also ich kann damit keine Fehler erzeugen sondern das ist konsistent kann kann so Konsistenzen damit erzeugen ausführlich basteln als solche XML Querschüsse und ist es vollständig vollständig heißt ich kann also hier logische Konsequenz quasi die ich ihr leisten kann die lässt sich auch mit Hilfe dieses Reduktion des Kalküls dass sich aufgestellt habe allein allerdings für die Erde ist es Folgerungen gilt nicht genau also 2 ist der Reduktion Kalkül vollständig aber man kann quasi setzte erzeugen die zwar eine logische Konsequenz sind sich aber mit dem Deduktion Kalkül den aufgestellt haben nicht herleiten lassen dass es Gespräche dieses Produktions Kalküls also zum Beispiel kann ich sagen hat Belag ist so Property irgendeines lernt Knoten und dieser Lehre Knoten also eine quasi einer Property als Lehrer Knoten gekennzeichnet wird diese Lehre Knoten hat das zum hat die Domain Pizza und ich sag jetzt Pizza Fungi hat den Belag Pilze wenn ich mir die 3 3. angucke sich ja eigentlich Spitzer vom muss ja eigentlich weil dieses zu Property benutzt wird und das übergeordnete Property quasi als Domänen hier am die Bits stehen hat könnt ich eigentlich schlussfolgern dass Pizza von die eine Pizza ist allerdings kann ich diese logische Konsequenz mit Hilfe der Deduktion zu regeln die ich hier aufgestellt habe ich herleiten also ich hab keine Regel diesen gestattet und das Daniel daraus zu erzeugen also das Geld in dem Fall das heißt das Deduktion Kalkül dass hier aufgestellt worden das ist in diesem Sinne nicht vollständig nach Wasser noch brauchen worüber man noch gar nicht geredet haben sind externe Datentypen die tatsächlich verwendet werden die machen und das das Leben schwer Datentypen
generell in der Logik machen uns das Leben bisschen schwärmen muss natürlich dazu entsprechende Deduktion zu Beginn noch beweisen und einen für Probleme ist dass diese Funktionsweise von den Datentypen wie beispielsweise mit Datums Arithmetik oder ähnliche Sachen sich nur sehr sehr schwer in der Logik auch tatsächlich formalisieren lassen haben was gemacht wird sind die Folgen Ableitungsregeln ganz am Ende also auf der einen Seite kann man sagen wir hier haben jetzt die ist vom Typ Datentyp und dann haben wir hier entrümpelt eintritt das diesen Daten dann fügt sich u. a. soll das liberale 1. getötete daran ist vom Typ dann kann ich aber bleibt quasi das ist in einen Knoten vom Typ die vom Typ die geben muss sich irgendwas hat den Typ des wenn dieser Datentyp hier verwendet Seduction Venedig verwenden kann kann manchmal eventuell auch weiterhelfen ist es auch nicht allzu Aussage kräftig und das 2. was mir 3 kommen oder was auch noch definiert worden ist manchmal können unterschiedliche Datentypen allerdings denselben Wertebereich abdecken also beispielsweise 15 als da beziehungsweise 15 als Teenager beide Zahlen sind ja letztendlich gleich ich muss das natürlich dann auch mit der Logik formalisieren dass die gleiche interpretiert werden können und das macht man dann folgendermaßen dass man sagte mir einmal es vom Datentyp die und das so genau denselben Wert haben die vom Datentyp und wenn das dann der Fall ist kann nicht aus den oberen 3 hier das sich einmal hier den Datentyp die und Datentyp habe und dann hab ich das mir hier konkret den wird es von Daten liefert den kann ich quasi auch schreiben als die vom Daten also das ist ja einfach Umrechnung dass sich mal denselben wird als David oder als tief oder wie auch immer quasi am verwenden können dann kann es auch noch sein dass der Wertebereich eines Datentyps Wertebereich eines anderen Datentyp liegt also Kindschaft liegt der Wertebereich von David normalerweise dann ist der eigene Datentyp eben eine Superklasse des anderen damit habe ich sämtliche Regeln die ich hier brauche inklusive für externe Datenquellen zusammengefasst und wir wissen also wie man mit fertig und hat er erst logische Schlussfolgerung valide Schlussfolgerungen ziehen kann allerdings sind diesen Schlussfolgerungen einige Grenzen gesetzt die und ganz am Schluss noch einen sehen werden und zwar also was
willst kennengelernt haben ist die so genannte intensionale Semantik Intensional im Gegensatz zu Extensionalität einer
was das heißt also ich versuche etwas intentional zu charakterisieren dann versuche ich etwas in der Logik über Merkmale und Eigenschaften zu charakterisieren wenn ich etwas Extensionalität sagte sie charakterisiert ich etwas über die Aufzählung sämtliche Instanzen die quasi dazugehören also ich muss komplett Extensionalität ist also ich müsste jetzt quasi ein komplettes Diskursuniversum durch und müsste quasi für jede Instanz ist dort gibt es endlich Eigenschaften und alle alle Fakten quasi auf dem Tisch liegen und darüber was zu sagen wenn ich intensionale Beweise dann endlich hier und die nur über Eigenschaften und über Abstraktionen und hat dann normalerweise weniger Arbeit das er sich intentionale und keine Extension alles gemacht es gibt mehrere Semantiken mit den ich genau das gleiche hier letztendlich aber quasi umsetzen kann intensionale haben gesehen wenn dann auch noch das Deduktion Kalkül verwenden lässt sich Implementation stilistisch irgendwie leichter vom setzt das generelle Problem bei der der Fehler der 1. hatten wir schon gesehen Inkonsistenzen logische Inkonsistenzen jetzt nicht auf XML-basierten können wir nicht herleiten wir haben keine Negation also das heißt die eigentlich intensionale gegen gesetzliche Aussagen wie ich auch wurde und ich bin gleichzeitig Nichtraucher die für nicht zum Widerspruch denn er hat der kann man durchaus ohne Probleme beides gleichzeitig sollen also wenn man das Zusammenfassen möchte die paar Dinge die vielen die gerne noch mit Ausdrücken möchten dass es einmal die sogenannte Lokalität globaler
Properties also ich beziehen einfaches Beispiel ein Tier Fristen Nahrung das Problem ist jetzt aber wenn ich quasi Pflanzenfresser und Allesfresser und jetzt nur Fleischfresser irgendwie charakterisieren möchte also Kühe fressen gepflanzt pflanzliche Nahrung gekündigt das da irgendwie und andere Tiere fressen nur Fleisch oder die 1. weil ist das kriege ich hier mit diesem Modell oder das kann ich gerade von der es nur sehr sehr schlecht aus verbunden ist das Problem mit der disjunkt halt von Klassen mit alles schon das Problem man ist so Klasse von Mensch und Frau
rausgesucht also vom Menschen normalerweise als das entweder oder und das Problem ist ich kann in diesem so Klassen Beziehungen nicht ausdrücken dass diese Klassenzugehörigkeit disjunkt der anderes Beispiel ist wenig Klassen kombinieren möchte oder Aufzählung sq lassen zusammenfassen möchte ich beispielsweise sagen möchte das
alle Autofahrer Motorradfahrer Fußgänger und Radfahrer zusammengenommen die Verkehrsteilnehmer werden kann ich zwar das auch mit der Suche Klassen Beziehung ausdrücken aber das ist nicht klar dass Verkehrsteilnehmer genau die sind und keine anderen das kann ich damit nicht sagen genauso wenig hab ich das Problem wenn ich jetzt hier Kardinalität Restriktionen einen einbringen möchte also ein Mensch hat dann ich könnte jetzt Menschen der beliebig viele Eltern geben aber wenig quasi sagen möchte ein Mensch hat biologisch gesehen normalerweise eigentlich immer nur 2 älteren klappt nicht genauso wenig klappt es nicht mit Property Eigenschaften also dass ich Transitivität richtig mit Property größer als das intransitives Property kann ich nicht machen ich kann ich funktionale Eigenschaften also ein Eindeutigkeit wir mit 3 bringen ist Mutter von klappt nicht und ich kann auch nicht sagen haben ein Property ist das der also Property eines anderen also ist Elternteil von und das Kind von diesem geben wie erst das kann ich nicht machen also dafür brauchen wir zusätzliche Mittel zusätzliche Semantik die ich hier nicht mehr drin aber das sind die Grenzen der fest und deshalb schauen wir uns dann das nächste Mal haben die Paul Werbos und Rollenspiele
mit dann letztendlich eine der Beschreibungslogiken die war schon kennen gelernt haben
mehrere Beschreibungslogiken schon kennen kennengelernt haben und selbst in einer Sprache die man dann auch als Marke irgendwann mal ins Netz bringen kann eine Ontologie Beschreibungssprache entsprechend diesen Semantik der Standard auch wenn sie sich jetzt noch fragen warum Paul die Abkürzung für mehr Kontrolle die ist nämlich Film-Bio die Geschichte erzählt ich dann beim nächsten Mal haben die ganze Erde 1. meinte können Sie ganz gut nachlesen hier in dem Buch von Pascal Izla Semantic Web Grundlagen
und Sie können auch nachlesen 2004er Dokument werde der Text vom W3C dass sich in den Materialien für den aber da steht das ganze noch mal genau das was wir heute vielen Dank da
Wissensrepräsentation
Objektklasse
Constraint <Künstliche Intelligenz>
Inferenz <Künstliche Intelligenz>
Prädikatenlogik
Berechnung
Formation <Mathematik>
Aussage <Mathematik>
Quantifizierung
Entscheidungsverfahren
Algorithmus
Terminologische Logik
Terminierung <Informatik>
Aussagenlogik
SOLOS
Wissensrepräsentation
Inferenz <Künstliche Intelligenz>
Terminologische Logik
RDF <Informatik>
t-Test
Maschinelles Lernen
Formale Semantik
Inferenz <Künstliche Intelligenz>
Datenhaltung
Datentyp
Datensatz
Menge
Inferenz <Künstliche Intelligenz>
Aussage <Mathematik>
Mathematische Logik
Gesetz <Physik>
Informationsmodellierung
Datensatz
Inferenz <Künstliche Intelligenz>
Menge
Exponent
Schnittpunkt
Mengenlehre
Atom <Informatik>
Axiom
Gesetz <Physik>
Prädikat <Logik>
Namensraum
Informationsmodellierung
Google
Menge
Inferenz <Künstliche Intelligenz>
Endliche Menge
Kraft
RDF <Informatik>
Kante
Kartesisches Produkt
Spielraum <Wahrscheinlichkeitstheorie>
Validität
Teilmenge
Folge <Mathematik>
Informationsmodellierung
Menge
Datentyp
Abbildung <Physik>
Spracheingabe
Instanz <Informatik>
ACCESS <Programm>
Funktion <Mathematik>
Informationsmodellierung
Mathematische Größe
Ebene
Informationsmodellierung
Graph
Inferenz <Künstliche Intelligenz>
Content <Internet>
Kraft
Abbildung <Physik>
RDF <Informatik>
Noten <Programm>
Menge
Datentyp
Funktionalität
Objektklasse
Graph
Inferenz <Künstliche Intelligenz>
Kraft
Reihe
Funktionalität
Liste <Informatik>
ACCESS <Programm>
Teilmenge
Informationsmodellierung
Menge
RDF <Informatik>
Datentyp
Axiom
Inkonsistenz
Funktion <Mathematik>
Objektklasse
Namensraum
Obere Schranke
Inferenz <Künstliche Intelligenz>
Graph
Kraft
Reihe
Liste <Informatik>
Wertevorrat
XML
Rechenschieber
Teilmenge
Informationsmodellierung
Domain-Name
Menge
Flächeninhalt
Datentyp
RDF <Informatik>
Volumen
Funktion <Mathematik>
Graph
Inferenz <Künstliche Intelligenz>
Kalkül
Menge
Inferenz <Künstliche Intelligenz>
Strich <Typographie>
Aussage <Mathematik>
Operationale Semantik
Ableitung <Topologie>
Objekt <Kategorie>
Prädikat <Logik>
Graph
Funktionalität
Noten <Programm>
Objektklasse
Inferenz <Künstliche Intelligenz>
Graph
Kraft
Wissensbasis
Noten <Programm>
Objektklasse
Zusammenhang <Mathematik>
Graph
Inferenz <Künstliche Intelligenz>
Flächeninhalt
Transitivität
Kraft
RDF <Informatik>
Datentyp
Wort <Informatik>
Inkonsistenz
XML
Folge <Mathematik>
Bit
Kalkül
Produktion <Informatik>
Inferenz <Künstliche Intelligenz>
Objektverfolgung
Kraft
Arithmetik
Wertevorrat
Zahl
XML
Domain-Name
Vollständigkeit
Spitze <Mathematik>
Datentyp
Widerspruchsfreiheit
Umrechnung
Kalkül
Intensionale Logik
Aussage <Mathematik>
Inkonsistenz
Ausdruck <Logik>
Instanz <Informatik>
Mittelungsverfahren
Objektklasse
Frist <Programm>
Transitivität
Eindeutigkeit
Restriktion <Mathematik>
Terminologische Logik
Beschreibungssprache
Semantic Web

Metadaten

Formale Metadaten

Titel 07 Semantic Web Technologien - RDF(S) Semantik
Serientitel Semantic Web Technologien WS 2011/12
Teil 7
Anzahl der Teile 13
Autor Sack, Harald
Lizenz CC-Namensnennung - keine kommerzielle Nutzung 3.0 Deutschland:
Sie dürfen das Werk bzw. den Inhalt zu jedem legalen und nicht-kommerziellen Zweck nutzen, verändern und in unveränderter oder veränderter Form vervielfältigen, verbreiten und öffentlich zugänglich machen, sofern Sie den Namen des Autors/Rechteinhabers in der von ihm festgelegten Weise nennen.
DOI 10.5446/14268
Herausgeber Hasso Plattner Institut (HPI)
Erscheinungsjahr 2011
Sprache Deutsch

Inhaltliche Metadaten

Fachgebiet Informatik
Schlagwörter rdf
rdfs
semantic web

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