Caja de herramientas de inteligencia artificial para la academia y la investi...
Taller como mejorar la busqueda de informacion en internet con metadatos
1. WEB SEMANTICA
Cómo mejorar la búsqueda de información
en Internet añadiendo metadatos semánticos
Fuente: http://aprendeenlinea.udea.edu.co/lms/moodle/course/view.php?id=30
2. Búsqueda en Internet con metadata semántica
Fuente: http://aprendeenlinea.udea.edu.co/lms/moodle/course/view.php?id=30
El taller consiste en dar una introducción a los conceptos básicos
tecnológicos y de negocio en el manejo de la información
enfocado a la búsqueda de información en Internet e intranet
usando metadata semántica.
Dar a conocer el estado del arte sobre el uso de metadata
semántica en el mejoramiento de la búsqueda de información en
Internet e intranet.
Aplicar de manera sencilla en una práctica con los asistentes el
uso de metadata semántica en búsquedas mejoradas de
información en la Internet e intranet. Dar a conocer las tendencias
de la web semántica y el uso de metadata para búsqueda de
información.
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3. AGENDA
Contextualización
Conceptos básicos
Teoría – estado del arte
Estándares
Aplicaciones en los negocios
Tendencias
Fuentes
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4. Contextualización
Tim Berners-Lee WWW WEB SEMANTICA
http://www.ted.com/index.php/talks/tim_berners_lee_on_the_next_web.html
Ted Nelson “hipertexto” (1965). Proyecto Xanadu - Memex
A story about the Semantic Web (14 min) http://vimeo.com/11529540
http://kateray.net/film/
Directions in Metadata with Karen Coyle http://vimeo.com/10634042
NYCSW IRI Data Library Dataset Function Ontology and Multiple Metadata Framework http://vimeo.com/8253613
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5. Contextualización
Focus on Metadata http://www.alatechsource.org/blog/2010/01/focus-on-metadata-understanding-the-semantic-
web-bibliographic-data-and-metadata.html
http://www.oclc.org/americalatina/es/worldcat/default.htm
http://www.oclc.org/americalatina/es/worldcat/default.htm
http://www.springerexemplar.com/
http://knowledgeweb.semanticweb.org/semanticportal/sewView/frames.html-
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6. Información en WWW
The DARPA Agent Markup Language (DAML) http://www.daml.org/about.html
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7. FINDABILITY
(Findability: the quality of being
locatable or navigable, includes
technologies and concepts such as
Search, Taxonomies, Information
Architecture, Auto-Classification, Agents,
Discovery, Ontologies, and the Semantic
Web)
AIIM Findability webinnar
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8. FINDABILITY
1. W3C Web Accessibility Initiative (WAI) http://www.w3.org/WAI/
2. Evaluation and Repair Tools Working Group (ERT WG)
http://www.w3.org/WAI/ER/
3. Evaluation and Report Language (EARL)
http://www.w3.org/TR/EARL10/
4. Resource Description Framework (RDF) http://www.w3.org/RDF/
5. Web Ontology Language (OWL) http://www.w3.org/2004/OWL/
6. Web Content Accessibility Guidelines (WCAG)
http://www.w3.org/TR/WCAG10/
7. W3C Semantic Web Activity (SW) http://www.w3.org/2001/sw/
SemanticWeb enabled web accessibility evaluation tools
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9. FINDABILITY
1. W3C Quality Assurance Activity (QA) http://www.w3.org/QA/
2. Dublin Core (DC) http://www.dublincore.org/
3. Friend-Of-A-Friend (FOAF) http://xlmns.com/foaf/0.1/
4. Sparql http://www.w3.org/TR/rdf-sparql-query/
5. RDF Schema http://www.w3.org/TR/rdf-schema/
6. RDFa Wiki http://en.wikipedia.org/wiki/RDFa
7. RDFa Sintaxis http://www.w3.org/2006/07/SWD/RDFa/syntax/
8. Semantic Web Wiki http://semanticweb.org/wiki/Main_Page
SemanticWeb enabled web accessibility evaluation tools
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10. Teoría – Estado del arte
HTML y la Web semántica
http://edutechwiki.unige.ch/en/semantic_web
http://en.wikipedia.org/wiki/Semantic_web#Semantic_Web_solutions
http://es.wikipedia.org/wiki/Web_semantica
http://www.w3.org/2001/sw/
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11. HTML y la Web semántica
http://semanticweb.org/wiki/Main_Page
http://portal.acm.org/citation.cfm?id=1670638.1670657&coll=GUIDE&dl=G
UIDE&CFID=88547470&CFTOKEN=82199724
http://www.altova.com/semantic_web.html
http://www.w3schools.com/semweb/default.asp
http://infomesh.net/2001/swintro/
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12. WEB SEMANTICA
"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."
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Tim Berners-Lee, James Hendler, Ora Lassila, The Semantic Web, Scientific American, May 2001
13. Web Semántica
http://www.mahalo.com/semantic-web
http://www.semanticweb.com/
http://www.readwriteweb.com/archives/the_fate_of_the_semantic_web.php
http://mashable.com/2010/05/10/semantic-web-documentary/
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14. Estructura Web Semántica en
capas
http://en.wikipedia.org/wiki/Semantic_web#Semantic_Web_solutions
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15. Definiciones
Ontology While the etymology is Greek, the oldest extant
record of the word itself is the Latin form ontologia, which
appeared in 1606, in the work ...
27 KB (3,496 words) - 04:11, 26 April 2010
Metadata Data that describes other data, serving as an
informative label.
Most websites contain metadata to tell the computer how
to lay the words out on the screen.
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16. Ruta de Lenguajes
Lenguajes tradicionales
Ontolingua
OCML
Flogic
LOOM
Lenguajes Web based (modernos)
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17. Estándares
Protocolos
OKBC
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18. Estándares de metadatos
There are many metadata standards. More than 10
organizations vie for leadership in content description,
including the Dublin Core Metadata Initiative, ISO/IEC’s
MPEG working group, and the World Wide Web Consortium
(W3C). For a complete list, see the “Semantic Standards”
sidebar.
Digital library metadata resources
http://archive.ifla.org/II/metadata.htm
Dublin Core Schema http://metadata.net/dstc/DC-10-
EN/schema.txt
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19. Estándares de metadatos
Multimedia semantics is more than developing ontologies to
describe the nature of multimedia content. It’s the key research
area for interoperable, intelligent access to and management of
multimedia materials.
(Guest Editors' Introduction • Harald Kosch and Christian Timmerer
• December 2009)
IEEE Learning Object Metadata Standard
http://edutechwiki.unige.ch/en/Learning_Object_Metadata_Standard
Standard for Web Metadata
http://www.bridges.state.mn.us/bestprac/mn_dc_standard.pdf
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20. Herramientas para Metadatos
Standford KSL Network services http://www-ksl-svc.stanford.edu:5915/
Dublin core Education Model
http://dublincore.org/educationwiki/Model
Metadata Editor “Reggie” http://metadata.net/dstc/
Creando su propio schema en Reggie
http://metadata.net/dstc/SchemaFiles.html
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21. Qué es una ontología ?
En el contexto de intercambio de
conocimiento, una ontología es una
especificación explícita de una
conceptualización. (Tom Gruber)
Es una descripción de los conceptos y
relaciones que pueden existir para un agente
o comunidad de agentes.
http://www-ksl.stanford.edu/kst/what-is-an-ontology.html
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22. Qué es una ontología ?
A lo largo de la historia en filosofía se refiere
al tema de la existencia. La ontología es una
explicación sistemática de la existencia
Se suele confundir con Epistemología que
trata sobre el conocimiento y el saber
http://www-ksl.stanford.edu/kst/what-is-an-ontology.html 22
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23. Qué es una ontología ?
En IA lo que “existe” es lo que se puede representar.
Cuando un dominio del conocimiento es representado
en un formalismo declarativo, el conjunto de objetos
que puede ser representado se le denomina el
universo del discurso. Este conjunto de objetos y las
descripciones de las relaciones entre ellos, están
reflejados en el vocabulario representacional con el
que programas basados en conocimiento representan
conocimiento.
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24. Qué es una ontología ?
En el contexto de la informática y ciencias de
la información, una ontología define un
conjunto de primitivas de representación con
la cual modelar un dominio del conocimiento o
el discurso. Las primitivas de representación
suelen ser las clases (o grupos), los atributos
(o propiedades) y las relaciones (o de las
relaciones entre los miembros de la clase).
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25. Qué hay en una ontología
En sistemas de bases de datos, puede verse
como un nivel de abstracción de los modelos
de datos, de forma análoga a los modelos de
datos, pero destinados a la modelización del
conocimiento acerca de los individuos, sus
atributos y sus relaciones con otros individuos
Un conjunto de definiciones del vocabulario formal
Unión de tesaurus y taxonomías
T. R. Gruber. A translation approach to portable ontologies. Knowledge Acquisition, 5(2):199-220, 1993. Available on line.
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26. Aplicaciones en los negocios
Using Web Metadata
Tutorial Using web Metadata
http://www.w3.org/People/EM/talks/www7/tutor
ial/part1/sld001.htm
DIGITAL LIBRARIES: Metadata Resources
http://archive.ifla.org/II/metadata.htm
Metadata Blog (Bibliotecas)
http://blogs.ala.org/nrmig.php
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27. Para qué se utilizan las ontologías
Las ontologías se utilizan para la integración
de bases de datos heterogéneas, permitiendo
la interoperabilidad entre sistemas dispares, y
la especificación de interfaces de servicios
independientes, basadas en el conocimiento.
Principalmente se usa para posibilitar el
compartir y reusar conocimiento
T. R. Gruber. A translation approach to portable ontologies. Knowledge Acquisition, 5(2):199-220, 1993. Available on line.
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28. Para qué se utilizan las
ontologías
Para hacer aplicaciones ontológicas, esto quiere decir
un acuerdo para usar un vocabulario (consultar y
afirmar) de manera consistente pero no completa con
respecto a la teoría especificada por una ontología.
Se construyen agentes que aplican ontologías. Se
diseñan ontologías para que podamos compartir el
conocimiento con y entre estos agentes.
T. R. Gruber. A translation approach to portable ontologies. Knowledge Acquisition, 5(2):199-220, 1993. Available on line.
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29. Las Ontologías como
mecanismo de especificación
Un cuerpo de conocimiento formalmente representado
se basa en una conceptualización. Los objetos,
conceptos y otras entidades que se supone existen en
algunos sectores de interés y las relaciones que
mantienen entre ellos (Genesereth y Nilsson, 1987).
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30. Las Ontologías como
mecanismo de especificación
Una conceptualización es una visión abstracta y
simplificada del mundo que queremos representar con
algún propósito. Cada base de conocimiento, basada
en el conocimiento del sistema, o conocimiento del
agente se ha aplicado a alguna conceptualización,
explícita o implícitamente.
En IA lo que “existe” es lo que se puede representar.
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31. Las Ontologías en Inteligencia
Artificial
Formalmente, una ontología es la declaración de una
teoría lógica
Las ontologías son mas amplias a las definiciones
conservadores de las jerarquías taxonómicas. Esto
permite crear más conocimiento. Para especificar una
conceptualización hay que decir que los axiomas no
ejercen ninguna presión sobre las posibles
interpretaciones de los términos definidos. (Enderton,
1972)
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32. Las Ontologías en Inteligencia
Artificial
Se usan ontologías comunes para describir
aplicaciones ontológicas entre agentes para que se
puedan comunicar en un dominio sin que éstos
tengan que necesariamente ejercer sus actividades en
una teoría global.
En definitiva, un compromiso con una ontología
común es una garantía de coherencia, pero no
completa, con respecto a las preguntas y afirmaciones
utilizando el vocabulario definido en la ontología.
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33. Lenguajes de especificacion
Ontologica para la web Semantica
Las ontologías se especifican en lenguajes que
permiten la abstracción fuera de las estructuras de
datos y estrategias de aplicación, en la práctica, los
lenguajes de ontologías están más cerca de poder
expresivo a la lógica de primer orden que los
lenguajes utilizados para modelado de bases de
datos. Por esto se dice que las ontologías están mas
en nivel semántico.
http://tomgruber.org/writing/ontology-definition-2007.htm
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34. Lenguajes de especificacion
Ontologica para la web Semantica
The success of the third generation of the WWW, which is best
known as the Semantic Web, relies on the ability of structuring
the information that is distributed across all the resources that can
be found on it. Ontologies will play a key role in this new Web,
and the need of expressive, but at the same time efficient and
simple enough, languages for describing this information is
leading to the development of many languages which could be
used in this environment. We study the expressiveness of the
most representative ontology languages created in the context of
the WWW and compare them using a common framework.
http://tomgruber.org/writing/ontology-definition-2007.htm
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35. Lenguajes y aplicaciones para
Ontologias
En la actualidad hay lenguajes estándar y una
variedad de herramientas comerciales y de código
abierto para crear y trabajar con ontologías:
Apollo knowledge modeller:
http://apollo.open.ac.uk/index.html
Protégé: http://protege.stanford.edu/
http://tomgruber.org/writing/ontology-definition-2007.htm
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36. Lenguajes y aplicaciones para
Ontologias
IBM Ontology developer kit: (Ontology mngmt Syst)
http://www.alphaworks.ibm.com/tech/semanticstk
Onto Edit http://www.ontoprise.de/en/home/
OWL Ontology browser and editor (now SWOOP's Google
Code homepage at) http://code.google.com/p/swoop/
Knowledge Systems with d3web http://d3web.sourceforge.net/
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37. Tendencias
Consultar en:
http://www.wshoy.sidar.org/index.php?2007/01/30/37-
la-web-semantica-metadatos-ontologias-logica-y-
confianza
Metadata herramienta para la recuperacion de
informacion en internet
http://caribe.udea.edu.co/~hlopera/metadata.html
Metadatos desde el punto de vista bibliotecologico
http://scielo.sld.cu/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S
1024-94352006000500006&lng=en&nrm=i
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38. Consultar en:
Semantic Web conference
http://iswc2006.semanticweb.org/
Maestros de la Web
http://www.maestrosdelweb.com/editorial/la-web-30-
anade-significado/
Caso de estudio:
http://tw.rpi.edu/wiki/Special:ExportRDF/Writing_an_O
KBC_Application_-_A_Case_Study
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39. Consultar en:
Hacia la Web Semantica
http://www.hipertexto.info/documentos/web_semantica
.htm
Swoogle Semantic Web Search Engine
http://swoogle.umbc.edu/
DBPEDIA http://dbpedia.org/About
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40. Fuentes En el texto se han hecho las referencias.
Profesor: Jorge Ariel Rivera R. PUJ
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