Semantisches Web | Webdesign Fulda

Das Semantische Web ist eine Erweiterung des World Wide Web (WWW). Das Konzept beruht auf einem Vorschlag von Tim Berners-Lee, dem Begründer des World Wide Web.Ziel des Semantischen Web ist es, die Bedeutung (die Relation, die in Zeichen kodiert ist, siehe Semantik) in maschinenlesbaren Daten formal festzulegen. Informationen sollen dadurch nicht nur von Menschen verstanden werden können, sondern auch von Maschinen interpretiert und weiterverarbeitet werden können. Informationen sollen maschinell ausgelesen werden können, beispielsweise der Sachverhalt, dies ist ein Vorname, ein Nachname, ein Autor, ein Buchtitel, der Name einer Stadt oder eines Unternehmens.

Durch das Semantische Web sollen Informationen durch Maschinen automatisch miteinander in Beziehung gesetzt werden können. Bei einer Reise beispielsweise Wetterdaten und Staumeldungen mit Informationen über Abfahrzeiten von Zügen, Orten, Personen und Terminen. Bei der Verknüpfung der Informationen in einem Semantischen Web können völlig neue Zusammenhänge, beispielsweise zwischen verschiedenen Fachwissenschaften entdeckt werden, die zuvor nicht erkennbar waren (siehe Serendipity-Effekt).

Die Realisierung des Semantischen Web erfordert Spezifikationen. Dies sind unter anderem semantische Annotationen, die Metainformationen (zusätzliche Informationen) über die Bedeutung der dargebotenen Inhalte geben. Dies geschieht beispielsweise mittels Mikroformaten oder RDF. Mit Hilfe dieser Beschreibungssprachen kann die Bedeutung von Inhalten bis zu einem gewissen Grad auch für Maschinen interpretierbar gemacht werden.

Die wortwörtliche Übersetzung aus dem Englischen, "Semantisches Netz", weist auf eine Verwandtschaft mit der Theorie der semantischen Netze (semantic networks) hin, es handelt sich jedoch um eine konkrete Spezifikation eines lose verteilten semantischen Netzes. Ursprünge des Semantischen Web liegen in dem Forschungsgebiet der künstlichen Intelligenz.

Einleitung und Grundlagen

In der Informatik steht man in vielen Bereichen vor der Aufgabe, Erkanntes oder Erdachtes zu repräsentieren und Wissen zu vermitteln, z. B. über Fakten, Sachverhalte oder Regeln in einem technischen Anwendungsbereich, in einem Geschäftsprozess oder in einem juristischen Verfahren oder über die Inhalte von Dokumenten oder Webseiten. Menschen können sich gespeichertes Wissen zunutze machen, indem sie auf ihr Grund- und Kontextwissen des jeweiligen Wissensbereichs zurückgreifen, Lehrbücher, Regelwerke, Lexika und Schlagwortregister verwenden und mit den gespeicherten Inhalten verbinden. Sollen dagegen Automaten Such-, Kommunikations- und Entscheidungsaufgaben in Bezug auf das gespeicherte Wissen übernehmen oder Daten austauschen, die selbst Information darüber enthalten, wie sie zu strukturieren und zu interpretieren sind, so benötigen sie dazu eine Repräsentation der zugrunde liegenden Begriffe und deren Zusammenhänge.
Eine Möglichkeit zur Lösung dieses Problems zeigt das Konzept der Wissensrepräsentation auch als Knowledge Representation bezeichnet. Dieses Konzept versucht das Semantische Web teilweise zu übernehmen. Zur Realisierung beschreibt eine Wissensrepräsentation einen Wissensbereich – auch als Knowledge Domain bezeichnet – mit Hilfe einer standardisierten Technologie sowie Beziehungen und ggf. Ableitungsregeln. Das Semantische Web geht ähnlich wie eine Wissensbasis ohne Grenzen vor, da es dessen Ziel ist, alles miteinander auf semantischer Ebene zu verknüpfen.

Die Wissensrepräsentation setzt sich aus drei Bereichen anderer wissenschaftlicher Felder zusammen:

Ohne Logik ist eine Wissensrepräsentation unklar, da keine Kriterien existieren, um zu prüfen, ob bestimmte Aussagen überflüssig, redundant oder sogar inkonsistent sind. Ohne eine Ontologie können die Aussagen nur schwer bestimmt werden und sind verwirrend, da diese nicht ausformuliert wurden. Es ist nicht möglich, die beiden wissenschaftlichen Felder Logik und Ontologie auf einem Computersystem zu implementieren, wenn diese nicht berechenbar sind. Im Folgenden werden die einzelnen Komponenten einer Wissensbasis näher untersucht.

Taxonomien

Als Taxonomie werden Klassifikationen bezeichnet, die eine monohierarchische Struktur aufweisen. Dabei wird jeder Klasse nur eine Oberklasse zugeordnet, so dass die gesamte Klassifikation eine Baumstruktur abbildet. In dieser Struktur enthalten die der Wurzel nahe stehenden Elemente allgemeine Informationen. Mit einer zunehmenden Verzweigung der Taxonomie wird das darin hinterlegte Wissen immer spezifischer. Durch diese Art der Klassifizierung von Wissensbereichen innerhalb einer Hierarchie entsteht so eine einfache Semantik.

Ontologien

Zur Darstellung komplexer Wissensbeziehungen wird im Fachbereich Informatik der Begriff Ontologie verwendet. Im Gegensatz zur Taxonomie – die einfache Hierarchien verwendet – verkörpert die Ontologie ein Netz von Hierarchien, in dem Informationen über logische Beziehungen miteinander verknüpft sind oder sein könnten. Diese Beziehungen beruhen auf Eigenschaften, die den Informationen spezifisch zugewiesen werden müssen. Elemente, die auf diese Weise zusammenhängen, sind dann semantisch erzeugt. Ontologien bestehen aus einer Vielzahl von Komponenten wie Begriff (Konzept), Instanzen und Relationen. Die Annotation der HTML/XML-Seiten im Web geschieht z. B. durch Wissens-/Ontologie-Repräsentationssprachen (RDF) oder der darauf aufbauenden Web Ontology Language (OWL). Was möchte man damit erreichen? Zum einen geht es darum, bessere Kategorisierungsmöglichkeiten zur Verfügung zu stellen. Dies soll durch die Bedeutung von WWW-Links mittels Annotation näher gebracht werden:

Zum anderen soll es ermöglicht werden, mittels Annotation Schlussfolgerungen zu treffen. Beispielsweise besagt die Annotation einer Webseite, dass sie sich mit „Fußball“ beschäftigt. Aus der verwendeten Ontologie würde dann hervorgehen, dass es sich bei „Fußball“ um eine bestimmte „Sportart“ handelt. Man käme also zu dem Schluss, dass die Website das allgemeinere Thema „Sport“ behandelt, obwohl dies nicht ausdrücklich in den Metadaten hinterlegt wurde. Bei einer entsprechenden Begriffswahl in der Annotation ließe sich somit ein hoher Automatisierungsgrad bei der Verarbeitung von Websites erzielen. So wäre es sehr wünschenswert, wenn in naher Zukunft Suchmaschinen durch die Implementierung Semantischer Netze auch komplexere Anfragen direkt beantworten könnten. Das Ergebnis der Suchanfrage „Wie viele Tore hat Diego Maradona bei der Fußball-WM im Jahre 1982 geschossen?“ würde dann lediglich diese eine benötigte Information enthalten.

Konzepte des Semantischen Webs

Im Folgenden werden verschiedene Sprachen, die zum Aufbau des Semantischen Webs einsetzbar sind, erläutert.

RDF und XML

Oft wird der Begriff des Semantischen Webs nur mit RDF (Resource Description Framework) in Verbindung gebracht, obwohl die Vision des Semantischen Webs natürlich andere Repräsentationen nicht ausschließt. Im Jahre 2001 schreiben Berners-Lee et al. in einem Artikel: das Semantische Web ist ein Erweiterung des herkömmlichen Webs, in der Informationen mit eindeutigen Bedeutungen versehen werden, um die Arbeit zwischen Mensch und Maschine zu erleichtern („The Semantic Web is an extension of the current web in which information is given well-defined meaning, better enabling computers and people to work in cooperation“, Scientific American (2001–05) ). RDF als Auszeichnungssprache für Metadaten basiert auf sog. triples oder statements aus subject, predicate (oder property) und object, die als Erweiterung zu key-value-Paaren (deutsch: Schlüssel-Wert-Paare) zu sehen sind. Während key-value-Paare nur einer beliebigen Eigenschaft einen beliebigen Wert zuweisen können (z. B. Kontaktadresse = Musterstraße) kann mit einem Tripel auf semantische Art ein Objekt, Konzept oder Wert mit einem anderen in Beziehung gesetzt werden. Ein Beispiel für ein solches Tripel ist Musterstraße ist Kontaktadresse von Max Mustermann, hier ist Musterstraße das Subjekt, ist Kontaktadresse von das Prädikat und Max Mustermann das Objekt. Beliebigen Ressourcen (typischerweise Webseiten) werden bestimmte Werte, wie z. B. Autor, Erstelldatum zugewiesen, wobei eben die URL der Webseite das Subjekt, die Eigenschaft „Autor“ das Prädikat und schließlich der Name des Autors das Objekt darstellt. Da idealerweise für die Eigenschaften bekanntes und weitverbreitetes Vokabular benutzt wird, wie z. B. das Dublin Core Element Set (DC), das eindeutige URIs für die wichtigsten Metadatentypen bereitstellt, sind die Informationen der so ausgezeichneten Ressourcen auch für Computerprogramme als Metadaten identifizierbar und entsprechend interpretierbar, also z. B. ein Autor als eben solcher. Das Konzept dieser RDF triples ist stark an Conceptual Graphs (CG) (John F. Sowa) angelehnt, das 1976 publiziert wurde (siehe [1]). Das Konzept der Conceptual Graphs erwies sich aber als zu wenig formal und zu ungenau. Die optimale Serialisieren von RDF-basierten Beschreibungen ist kein triviales Problem, so dass zum einen ständig einfachere Notationen erfunden werden, wie z. B. N3 und N4, und zum anderen eine weite Verbreitung nicht von heute auf morgen stattfindet. Dieses Erschwernis ist auch Hand in Hand mit einer fehlenden sofortigen „Belohnung“ der Mühen einer Metadatenauszeichnung zu sehen. Das World Wide Web ist v. a. deshalb so schnell gewachsen, weil HTML einfach ist und die Publikation desselben durch eine sofortige, weltweite Verfügbarkeit im Web belohnt wird.

RDF-Schema (RDF Vocabulary Description Language)

Mit dem Resource-Description-Framework-Modell erhält man die Möglichkeit, einzelne XML-konforme Dokumente zu erzeugen, welche Objekte anhand von Statements beschreiben. Durch die geschickte Wahl der Ressource-Namen erhält man Informationen über das jeweilige Objekt. Um eine Gruppe von ähnlichen Objekten, z. B. Bücher, alle mit den gleichen Eigenschaften auszuzeichnen, bietet RDF keine Möglichkeit um einen „Rahmen“ für alle diese Objekte zu definieren. Für diese Zwecke wurde die RDF-Beschreibungssprache – RDF-Schema (RDFS, offiziell: „RDF Vocabulary Description Language“) – definiert. Diese stellt die Möglichkeit bereit, Begriffe und die damit verbundenen Elemente semantisch zueinander in Beziehung zu setzen. Zum Beispiel kann mit RDFS festgelegt werden, dass die Eigenschaft title dazu verwendet wird, um den Titel eines Buchs zu beschreiben. In RDF-Schema wird für jede Eigenschaft festgelegt, welche Werte erlaubt sind, was diese für eine Bedeutung hat, welche Beziehungen zu anderen Eigenschaften bestehen und welche Arten von Ressourcen diese Eigenschaft verwenden dürfen. Dabei wurde vom W3C nicht ein allgemein gültiges Schema definiert, in dem verschiedene Klassen und Eigenschaften festgelegt werden, sondern es wird in einer „Scheme-Definition Language“ beschrieben, mit deren Hilfe die eigentlichen Schemas definiert werden können. Diese Schemas werden auch als Vokabulare bezeichnet. In den letzten Jahren haben sich RDF-Schema-Gemeinschaften gebildet, die die Aufgabe haben, RDF-Schema-Metadatenmodelle zu entwerfen, z. B. der Dublin Core. Durch diese dezentralisierte Vorgehensweise wird eingestanden, dass es unmöglich ist, ein einzelnes Schema zu entwickeln, das für alle Gebrauchsmöglichkeiten passend wäre.

Web-Ontologiesprache (OWL)

Das Semantische Web sowie RDF/OWL (Web Ontology Language) wurden vom World Wide Web Consortium (W3C) erarbeitet und standardisiert. Dadurch erfahren auch genau diese Technologien die meiste Verbreitung.

Die Web Ontology Language (OWL) ist die zurzeit populärste Sprache für die Modellierung von Ontologien und damit zur Entwicklung des Semantischen Webs. OWL ist von der Ontologiesprache DAML+OIL abgeleitet und baut auf RDF/RDFS auf. Das bedeutet, dass die offizielle Austausch-Syntax RDF ist. OWL wird auf dem Semantischen Web Konzept oberhalb von XML angesiedelt. Mit OWL werden, genau wie mit RDFS, Terme einer Domäne und deren Beziehungen formal beschrieben. Allerdings bietet OWL im Vergleich zu RDFS weitaus komplexere Funktionen zum Beschreiben der Beziehungen. Allgemein liegt der Unterschied zwischen OWL und RDFS darin, dass sich in OWL Konzepte deutlicher spezifizieren lassen, wodurch ein höherer Abstraktionsgrad entsteht. Des Weiteren können mit Hilfe von Reasonern, welche OWL anstelle von RDFS verarbeiten, bessere logische Schlussfolgerungen geschlossen werden, da sich in OWL logische Konstrukte erstellen lassen, die mit RDFS nicht möglich sind. Die Web Ontology Language existiert in drei verschiedenen Versionen.Dazu wurden die Sprachebenen OWL-Lite, OWL-DL und OWL-Full definiert. Für den Einsatz von OWL-Lite/DL wurden Einschränkungen definiert, welche die Entwicklung von Werkzeugen erleichtern. Das Ziehen von logischen Schlussfolgerungen basiert in OWL-Full auf dem Konzept der so genannten Open World Assumption – kurz OWA. Die Open World Assumption (Offene-Welt-Annahme) bedeutet, dass ein Reasoner nicht annimmt, dass etwas nicht existiert, solange nicht explizit definiert wurde, dass es nicht existiert. Allgemein ausgedrückt gilt, dass, solange etwas nicht als "wahr" ausgesagt wurde, ein Reasoner nicht annimmt, dass es "falsch" ist – es wird lediglich angenommen, dass das Wissen noch nicht zur Wissensbasis hinzugefügt wurde. Dadurch kann es in OWL-Full vorkommen, dass keine Rückgabemenge gefunden wird. Dabei besteht die Gefahr, eine unendlich oder zumindest sehr lange dauernde Rechenoperation anzustoßen.