Approccio e principi tecnologici di base su come gestire dati e informazioni in contesti ampi e complessi usando il Semantic Web

1. PIATTAFORMA SEMANTICA PER GESTIONE
DELLA CONOSCENZA
Imola Informatica per le scuole
 Matteo Busanelli

2. Il nostro approccio alla conoscenza
 Descritta con formalismi standard e indipendente dagli strumenti che la usano
 Emergente, aggregabile, interconnessa e in continua evoluzione
 Classificabile rispetto molteplici tassonomie
 Alimentata da fonti interne (dati aziendali) ed esterne (web/Open Data)
 Accessibile e riusabile in modalità "open" tramite API e servizi (REST e non) di
interrogazione
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 Una piattaforma semantica basata sulle tecnologie standard del semantic web e
composta di diversi componenti open source integrate fra loro su cui può essere
«impiantato» un qualsiasi modello ontologico da popolare con dati semantici per
molteplici usi

3. Descrivere la semantica delle informazioni
 Focus sulla semantica (significato) delle informazioni non la sintassi (formato/struttura)
 Le informazioni semantiche sono anche dette meta-dati (dati che descrivono i dati)
 RDF è il linguaggio standard per descrivere i meta-dati basato sul concetto di triple:
<soggetto> <predicato> <oggetto>
 Le meta-informazioni rispettano un modello concettuale formalizzato detto ontologia
rappresentato nel linguaggio standard OWL
PERSONA
nome
nato a
ha sindaco
CITTA’
abitanti
http://imolinfo.it/people/mbusanelli
http://www.comune.imola.bo.it/
http://www.comune.imola.bo.it/dmanca
Matteo Busanelli
abitanti
nome
nome
68.857
Modello
Istanze
IS AIS A
Daniele Manca
ESEMPIO:

4. Descrizione formale, modello e rappresentazione
Si definisce/sceglie un modello ontologico ad hoc per descrivere la conoscenza (es. FIBO,
Classificazione documentale, FOAF, ecc…) e le risorse da descrivere (es. pagine web, documenti,
persone, luoghi reali, oggetti fisici ecc…)
Link ad altri
«concetti»
Linked Data
Meta-dati
<s,p,o>
RISORSE
Descrizione semantica
(meta-dati)

5. Conoscenza emergente, interconnessa ed in evoluzione
 La conoscenza espressa tramite modelli semantici
può anche essere inferita a partire da regole e
sistemi di reasoning (inferenza semantica)
 Le informazioni semantiche possono essere
integrata o aggregata con altre informazioni
anche non locali e non omogenee (linked open
data)
 I formalismi per rappresentare la conoscenza permettono di definire un processo
di continua evoluzione ed estensione dei modelli che la descrivono
5

6. Classificazione, keyword extraction e analisi del testo
E’ possibile estrarre automaticamente dai documenti digitali i meta-dati
sfruttando le tecnologie di Machine Learning e NLP per fare classificazione
automatica, sentiment analysis, topic modeling o keyword extraction.
key extraction, ranking
and classification
Risorse interne (intranet)
Risorse esterne (web)
6
Reti di informazioni
semantiche
interconnesse
Informazioni
destrutturate sparse
e disconnesse

7. Utilizzo di fonti interne esistenti
Remote
Filesystem
•Disco di rete
•GIT, SVN, CVS ecc…
Documental
Platform
•Alfresco
•Doo
•SharePoint
CMS/Wiki
•Drupal
•Joomla
•Wordpress
•Mediawiki
•XWiki
Cloud Drive
•Dropbox
•Google Drive
•Box.com
 I repository esistenti definiscono una
rete di sorgenti esistenti della
conoscenza
 La conoscenza non viene
ridondanta/replicata o importata nella
piattaforma di Semantica ma piuttosto
mappata e arricchita/annotata
semanticamente
 La piattaforma riferirà tramite URI la
risorsa che rimarrà nel repository
originale
Integrazione
repository
esistenti
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8. Integrazione con fonti esterne (Web)
 Servizi Open di ricerca (es. Sindice)
 API (Freebase, Google Open Knowledge
Graph)
 Micro formati di annotazione semantica
(W3C RDFa)
 RSS feeds
Le risorse WEB sono ormai censibili, ricercabili e aggregabili alla stregua di quelle interne
grazie a:
8

9. API ed Endpoint per interrogazioni
9

10. PRINCIPALI FUNZIONALITA’
Presentation - Wiki Semantico

11. Piattaforma Semantica – Architettura Tecnologica
Internal Information Sources
(sistemi alimentanti)
Ontology & Taxonomy
TRIPLESTORE
(semantic data
storage)
SPARQL
Endpoint
H
T
T
P
Consultation &
searchAssisted Data Entry
OPEN JENA
Network Analysys Tool
Diagram
Generation
QBE
Tool
External Tool
Tool
Custom
application
Reporting &
Analysis
SEMANTIC MEDIAWIKI
(Mediawiki + estensioni + modello)
SEMANTIC PLATFORM
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INTEGRAZIONI
ESTERNE
Semantic
Connector
Semantic
Connector
Semantic
Connector

12. Funzioni del wiki semantico
 Una piattaforma wiki «evoluta» basata su Mediawiki + Semantic
Mediawiki in grado di sfruttare la potenza descrittiva dei modelli
semantici (ontologie) per:
 Navigare i dati in modalità linked data in un unico ambiente come semplici link fra
pagine rispetto ad un modello della conoscenza definito
 Ricercare le informazioni mediante filtri componibili detti faceted browsing
 Interrogare, integrare e formattare i dati per effettuare reportistica ad-hoc in base
alle esigenze
 Aggiungere inferenza logica per far emergere conoscenza implicita da quella
esplicita
 Generare grafici e diagrammi dinamici in tempo reale relativi ai concetti e alle
relazioni che vi intercorrono
 Creare e modificare entità in maniera assistita e guidata tramite form attive
 Esternalizzare e allineare i contenuti semantici (metadati) su un qualsiasi
triplestore (storege semantici) interrogabile e accessibile via API e SPARQL
(linguaggio standard di interrogazione semantica)
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13. Navigazione Linked Data
Concetti e relazioni diventano pagine e link fra pagine
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14. Ricerca faceted browsing
Ogni concetto ricercabile in base ad una arbitraria composizione di criteri (filtri di drill down)
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15. Interrogare, integrare e formattare i dati
Diverse modalità di ricerca/interrogazione e formattazione dell’output
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16. Inferire conoscenza
Mostrare informazioni aggregate ad altre derivanti da regole di inferenza
(es. Se Persona ha scritto documento su Semantic Web allora ha la competenza Semantic Web)
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17. Grafici e diagrammi dinamici
I dati possono essere usati per creare diagrammi e grafici direttamente in pagina
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18. Creazione ed editing assistito
Le informazioni possono essere create o editate in maniera assistita tramite form
semantiche customizzabili in logica e grafica
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19. Esternalizzazione dei dati
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Row
Data
Diagramming
DB
Sharepoint
LDAP
TRIPLESTORE
(semantic data storage)
Semantic
Connector
Semantic
Connector
Semantic
Connector

20.  Più di 30 anni di esperienza nell’Enterprise IT
 Consulenza e Skill Transfer su Architetture, Integrazione e Processo
 OMG Influence Member, JSR 312 Expert Group, CSI, WWISA,
OpenESB Key Partner, NetBeans Strategic Partner
 La comunita’ italiana dedicata a Java
 10 anni di articoli, pubblicazioni, libri, eventi, training
 Dai programmatori agli architetti
 Piu’ di 1.000.000 pagine lette al mese
 Business partner in progetti con alto grado di innovazione
 Padroni in tecnologie e architetture mobile
 Competenti in architetture dell‘informazione, UX e Design
GRAZIE PER L’ATTENZIONE
Matteo Busanelli
mbusanelli@imolinfo.it