Wetsanalyse met ontologie en regels

Transcriptie

1 Wetsanalyse met ontologie en regels

2

3 Programma dag 2 Recapitulatie dag 1 Natuurlijke taal en kennisrepresentatie OWL, logica en automatisch redeneren De opdracht: motorrijtuigenbelasting Context, toepasbaarheid, taalhandelingen en argumentatieschema s Ontologie-integratie en versies Vooruitblik dag 3: SPARQL, visualisatie, normatief redeneren

4 Kennisrepresentatie 1. Ontsluiten van informatie 2. Toetsen van samenhang in de informatie Tegenstrijdige beweringen Ontbrekende informatie Verontrustende patronen in beweringen 3. Het ondersteunen van beslissingen Geldige argumentatieschema s In beeld brengen van bewijslast

5 Visualisatie van informatie RDF grafen/netwerken: knopen en links Intrinsieke belangrijkheid van de knoop en de afstand van de focusknoop De gebruikerscontext Rol, bedrijfsactiviteit, kennis en vaardigheden, bevoegdheden De beperkingen van het visualisatiemedium

6 Semantic Web

7

8 extensible Markup Language: XML datastructuren Resource Description Framework: RDF abstracte datastructuren Web Ontology Language: OWL terminologische axioma s of beschrijvingen (descriptions) Semantic Web Rule Language: SWRL regels, alternatief RIF RDF Query Language: SPARQL Protocol en queries, alternatief SWQRL Vertrouwen en herkomst (Trust en provenance)

9 RDF Bestaat uit triplets: subject predicaat object Een triple is een description van het subject Subject is altijd een resource (vgl. database key) Predicaat is altijd een resource, en een eigenschap (property) Object is een resource of een literal (data)

10 Alle resources worden geïdentificeerd met een URI Uniform, globaal uniek, geleasde namespaces Predicaat = resource Object = literal Subject = resource Predicaat = resource Object = resource

11 Een URI = een resource Twee URI s = een of twee resources Predicaat = resource Object = literal Subject = resource Predicaat = resource Object = resource

12 Een URI = een resource Twee URI s = een of twee resources Subject = resource Predicaat = resource Object = literal Subject = resource Predicaat = resource Object = resource

13 Een URI = een resource Twee URI s = een of twee resources Subject = resource Predicaat = resource Object = literal Owl:sameAs Subject = resource Predicaat = resource Object = resource

14 Een URI = een resource Twee URI s = een of twee resources Subject = resource Predicaat = resource Object = literal Owl:differentFrom Subject = resource Predicaat = resource Object = resource

15 URI, bijv. of urn:bd:test:belastingplichtige In een namespace, bijv. bd:belastingplichtige in bd = Subject = resource Predicaat = resource Object = literal Subject = resource Predicaat = resource Object = resource

16 Subject Ns:Naam Ns:HeeftKind Ns:Property3 Ns:subject Alexander Boer Ns:object

17 Subject Ns:Naam Ns:HeeftKind Ns:Property3 Ns:subject Alexander Boer Ns:object Ns:naam Alexander Boer Ns:subject Ns:HeeftKind Ns:object

18 Subject Ns:Naam Ns:HeeftKind Ns:HeeftOuder Ns:subject Alexander Boer Ns:object Ns:object Ns:subject Ns:naam Alexander Boer Ns:subject Ns:HeeftKind Ns:object

19 Subject Ns:Naam Ns:HeeftKind Ns:HeeftOuder Ns:subject Alexander Boer Ns:object Ns:object Ns:subject Ns:naam Alexander Boer Ns:subject Ns:HeeftOuder Ns:HeeftKind Ns:object

20 Subject Ns:Naam Ns:HeeftKind Ns:HeeftOuder Ns:subject Alexander Boer Ns:object Ns:object Ns:subject Ns:naam Alexander Boer Xs:String Ns:subject Ns:HeeftOuder Ns:HeeftKind Ns:object

21 Verschillen Geen normalisatietechnieken nodig; zeer flexibele datastructuren Geen integrity constraints; cellen mogen altijd leeg zijn Meerdere keys voor dezelfde entiteit mag Optimalisatie voor afleiding van geimpliceerde triplets Redeneren op basis van open world assumption

22 OWL Resources zijn individuën, begrippen, of eigenschappen Beschrijvingen zijn terminologische axioma s: A subclassof B betekent dat A een voldoende voorwaarde is om B te concluderen, en B een noodzakelijke voorwaarde om A te concluderen A equivalentto B is A subclassof B en vice versa A disjointwith B betekent dat niet A een noodzakelijke voorwaarde is om B te concluderen, en niet B een noodzakelijke voorwaarde om A te concluderen

23 Ieder terminologisch axioma verbindt twee begrippen Een begrip hoeft niet aan een enkele term/naam gekoppeld te zijn We hoeven niet van alle beschrijvingen te weten of ze waar zijn om tot beslissingen te komen i = j betekent dat i en j keys voor dezelfde entiteit zijn

24 Een taxonomie is geen beslisboom: Gesubsumeerd door meerdere concepten? Sluiten subconcepten elkaar uit? Partitioneren subconcepten het superconcept? Restconcepten (niet-concepten) en differentiatie

25 Wat doe je ermee? Classificeren: naarmate meer bekend wordt van een resource, zal deze omlaag schuiven in de taxonomie Subsumeren: de reasoner zal zelf een taxonomie aanleggen op basis van de beschrijvingen van begrippen Uitvragen van de RDF store met queries, en dan begint het werk pas echt (redeneren, handelen, monitoren, diagnose, )

26 Automatisch redeneren

27 Stellingen bewijzen 1. Waarheidstabellen 2. Venn-diagrammen 3. Semantische tableaus 4. Resolutie

28

29 consistent inconsistent

30 Tableau calculus

31 Tableau calculus Argument: P, P Q Q Sequent: P, P Q / Q Stel dat P, P Q waar is, en Q onwaar Tautologie: bijv. / P P / P Q Consistentie: bijv. P ~P / P Q / Aflezen van modellen en tegenmodellen

32 Tableau calculus Argument: Sequent: P, P Q Q P, P Q / Q Een (inconsistent) model kan worden afgelezen uit een gesloten tak Een (consistent) tegenmodel kan worden afgelezen uit een open tak In de regel kennen we alleen het eerste tegenmodel dat gevonden is

33 M ~J, fien:m / fien:~j

34 M ~J, fien:m / fien:~j fien:j, fien:m / fien:m fien:j, fien:m / fien:j

35 ~M J, fien:m / fien:~j

36 ~M J, fien:m / fien:~j fien:j, fien:m, fien:m / fien:j, fien:m, fien:j /

37 ~M J, fien:m / fien:~j fien:j, fien:m, fien:m / fien:j, fien:m, fien:j /

38 M ~J / J ~M

39 M ~J / J ~M / M, J ~M ~J / J ~M J / M, ~M J, ~J / ~M J, M / M J / J, M

40 M ~J / J ~M / M, J ~M ~J / J ~M J / M, ~M J, ~J / ~M J, M / M J / J, M dus: richting van een disjointwith maakt niets uit!!!

41 De noch operator?

42 De noch operator? Niet vlees en niet vis Conjunctie en tweemaal negatie Links: p noch q / wordt / p, q Rechts: / p noch q wordt p, q /

43 De of of operator?

44 De of of operator? Vlees of vis en niet vlees én vis Links: p xor q / wordt p / q en q / p Rechts: / p xor q wordt p, q / en / p, q

45 Modale descriptielogica s

46

47 1. (only kind Jongen) 2. (some kind Meisje) 3. (disjointwith (only kind Meisje)) 4. (disjointwith (some kind Jongen))

48 Tableau calculus Tableauregels voor property kind (only kind Jongen) (some kind Meisje) (some kind Meisje) is hetzelfde als ~(only kind ~Meisje) Pas altijd eerst alle mogelijke propositielogische regels toe Introduceer mogelijke kinderen Voor één van de mogelijke kinderen moet sluiting optreden

49 (only kind Jongen) (some kind Meisje) is hetzelfde als ~(only kind ~Meisje) Is het waar dat: Meisje ~Jongen (some kind Meisje) ~(only kind Jongen)

50 W0: M ~J / ~(only ~M) ~(only J) / M, ~(only ~M) ~(only J) ~J / ~(only ~M) ~(only J) ~(only ~M) / M, ~(only J) ~J, ~(only ~M) / ~(only J) (only J) / M, (only ~M) ~J, (only J) / (only ~M) W1: J, M / M W2: J / M, J

51 Ik: (some kind Dochter)? Siger: Zoon Tibbe: Zoon

52 Ik: (some kind Dochter)??: Dochter Siger: Zoon Tibbe: Zoon

53 Ik: (min 3 kind)? Siger: Zoon Tibbe: Zoon

54 Ik: (min 3 kind)??:? Siger: Zoon Tibbe: Zoon

55 Ik: (max 1 kind)? Siger: Zoon Tibbe: Zoon

56 Ik: (max 1 kind)? Siger, Tibbe: Zoon

57 Ik type I K subclassof (ik kind siger) (ik kind tibbe) (only kind {Siger, Tibbe}) Siger: Zoon (siger differentfrom tibbe) Tibbe: Zoon

58 Tableau calculus (only kind Jongen) (some kind Meisje) is hetzelfde als ~(only kind ~Meisje) Is het waar dat: Meisje ~Jongen (some kind Meisje) ~(only kind Jongen)

59 Tableau calculus (only kind Jongen) (some kind Meisje) is hetzelfde als ~(only kind ~Meisje) Is het waar dat: Meisje ~Jongen (some kind Meisje) ~(only kind Jongen) Antwoord: dat hangt ervan af of Meisje ~Jongen alleen waar is in w0, of ook in w1 en w2 (de mogelijke kinderen)

60 Tableau calculus Moraal van het verhaal: Terminologische axioma s gaan over alle dingen, en beweringen over specifieke individuën OWL is een soort modale logica met meerdere, gelabelde modaliteiten Individuën zijn een soort werelden waarin alle terminologische axioma s waar moeten zijn, naast de specifieke beweringen over het individu

61 Tableau calculus OWL staat ook bepaalde frame-eigenschappen (transitiviteit, functionaliteit, etc.) van modale frames toe OWL staat ook cardinaliteit toe, maar Zie de achtergrondartikelen Als een bepaalde individu een tegenmodel is voor de terminologische axioma s, dan klopt de beschrijving van dat individu niet!!! Ontologie: terminologische axioma s hebben voorrang

62 Opdracht De Motorrijtuigenbelasting in OWL

63 Protégé gebruiken Eerst Graphviz installeren Versie 4.1 Het reasoner menu Syntax in de applicatie is niet officieel! Jawel, nog een syntax

64 Ontologiebestand maken Kies XML/RDF syntax Kies een URI voor het bestand Let op: Protégé is niet erg gebruiksvriendelijk en stabiel Focus Protégé is niet tekstgeörienteerd

65 De Pizza tutorial egeowltutorial/ Of pizza tutorial owl in een zoekmachine De handleiding is een goede intro in de taal en de applicatie Geen voorbeeld van een goede taxonomie!

66 De opdracht Motorrijtuigenbelasting Een complete taxonomie, met disjointness, partitie, en restricties op eigenschappen Keuzes voor ontologische stratificatie Hoe ga je om met uitzonderingen? Welk stukje tekst wordt gemodelleerd? Wordt alle tekst gemodelleerd? We werken dit later uit

67 Ontologische stratificatie

68 Ontologische stratificatie Weg als lijn subclassof weg, lijn

69 Ontologische stratificatie Weg als lijn subclassof lijn, only abstractionof weg

70 Documenten (in MetaLex)

71 Drie kennisdomeinen (uit het Agile project)

72 Integratie en versies Abstracte RDF triplets versus concrete bestanden Het bestand, ieder triplet, en iedere resource, kan met een URI geïdentificeerd worden De URI van tripletten en resources kan lokaal zijn tov. het bestand Als je een gepubliceerd bestand verandert Publiceren van RDF/OWL bestanden

73 De ontologie als werk Metadata van de ontologie (priorversion) Versies als expressies Backward compatibility & disjointwith URI van het bestand: basis/branch/datum, basis/branch/latest, basis/branch/stable Dialecten als manifestaties

74 Drie kennisdomeinen en veranderingen

75 Drie kennisdomeinen en veranderingen

76 Drie kennisdomeinen en veranderingen

77 Drie kennisdomeinen en veranderingen

78 Drie kennisdomeinen en veranderingen

79

80

81

82

83 Model Plan Diagnose Execute Model Design Monitor Diagnose Implement Monitor

84

85

86 Model Plan Diagnose Execute Model Design Monitor Diagnose Implement Monitor

87

88 Applicability On-off switches for knowledge Beperkt de toepasbaarheid van regels tot een applicability domain: Een sociale rol Een transactie Een bedrijfsproces Een organisatie/groep Een discours of bron

89

90

91

92 PACK Acquire P Maak een plan dat P veroorzaakt Cure P Maak een plan dat P ongedaan maakt Prevent P: Maak geen plan dat P veroorzaakt Zie er op toe dat anderen P niet veroorzaken Keep P Maak geen plan dat P ongedaan maakt Zie er op toe dat anderen P niet ongedaan maken

93 PACK Acquire P Maak een plan dat P veroorzaakt Cure P Maak een plan dat P ongedaan maakt Prevent P: Maak geen plan dat P veroorzaakt Zie er op toe dat anderen P niet veroorzaken Keep P Maak geen plan dat P ongedaan maakt Zie er op toe dat anderen P niet ongedaan maken Risico-analyse in de ontwerpfase (compliance, conformance)

94

95 Bedrijfsprocessen A business process or business method is a collection of related, structured activities or tasks that produce a specific service or product (serve a particular goal) for a particular customer or customers. De ontwikkeling van vaardigheden en gewoontes, vanuit bepaalde motieven, soms vanuit de wet (extrinsiek) Handelingen die rechten en plichten (kunnen) veranderen (van jou en anderen)

96

97 Context bij taalhandelingen Communicatie vind plaats tegen een achtergrond: Gedeelde kennis: terminologie, voorgaande communicatie De mogelijkheden en motieven van de tegenpartij De bedoeling van een taalhandeling

98

99 Illocutionaire handelingen 1. assertives = speech acts that commit a speaker to the truth of the expressed proposition 2. directives = speech acts that are to cause the hearer to take a particular action, e.g. requests, commands and advice 3. commissives = speech acts that commit a speaker to some future action, e.g. promises and oaths 4. expressives = speech acts that express on the speaker's attitudes and emotions towards the proposition, e.g. congratulations, excuses and thanks 5. declarations = speech acts that change the reality in accord with the proposition of the declaration, e.g. baptisms, pronouncing someone guilty or pronouncing someone husband and wife

100 Perlocutionaire handelingen Het effect van de handeling op de toehoorder Bijv. overtuigd, geïntimideerd, gerustgesteld, geïrriteerd, etc.

101

102 Ook het opslaan van een bewering in de database is een taalhandeling, in een context, met bij-effecten Normatieve en formele taalhandelingen kunnen ook geördend worden naar hun per- /illocutionaire eigenschappen Hier komen we volgende keer op terug

103

104 Have you ever wondered how it is that two people faced with the same set of circumstances can produce opposite results? How some people seem to be able to achieve infinitely more than others whilst remaining cool, calm and collected? There are people who just seem to have life sorted out the way they want it, and others who are just surviving, struggling each day with frequent problems and difficulties. We may refer to the more successful people as lucky but is it really luck? X shows it s not it s all down to the way we think. X helps you step by step to see things differently, master your thinking and become more efficient, more effective and more successful, in everything you do. X has inspired many thousands of people around the world to acquire the skills and attitudes to improve their lives.

105 Modellleren/framen van de probleemsituatie Have you ever wondered how it is that two people faced with the same set of circumstances can produce opposite results? How some people seem to be able to achieve infinitely more than others whilst remaining cool, calm and collected? There are people who just seem to have life sorted out the way they want it, and others who are just surviving, struggling each day with frequent problems and difficulties. We may refer to the more successful people as lucky but is it really luck? X shows it s not it s all down to the way we think. X helps you step by step to see things differently, master your thinking and become more efficient, more effective and more successful, in everything you do. Beweringen Bewijs X has inspired many thousands of people around the world to acquire the skills and attitudes to improve their lives.

106

107 Wigmore charts

108

109 Argumentatieschema s Claim is de relevante bewering Support is het primaire bewijs voor de bewering Warrant geeft een als algemeen geldig geaccepteerd schema (regel) van support naar claim Backing licht de algemene acceptatie van geldigheid van het schema toe (ook bewijs)

110 Argumentatieschema s Qualifier kwalificeert de context waarin het schema geldig is (aannames) Rebuttal valt deze aannames/context aan

111 Bewijslast Burden of proof Burden of production (productielast): de partij moet kiezen tussen bewering P en niet P Burden of persuasion (overtuigingslast): de partij moet een valide argument voor P/niet P geven Standard of proof reasonable suspicion, probable cause for arrest, some credible evidence, substantial evidence, preponderance of the evidence, clear and convincing evidence, beyond reasonable doubt, beyond the shadow of a doubt, air of reality

112 Bewijslast Burden of production (productielast): de partij moet kiezen tussen bewering P en niet P Burden of persuasion (overtuigingslast): de partij moet een valide argument voor P/niet P geven Partijen, dialectische argumentatie, argumentatieschema s, tegenargumenten, een onafhankelijke derde als rechter

113 Aangifte inkomstenbelasting Loonaangifte bekend, geen eigen huis, onder de box 3 grens, geen relevante activiteiten buiten loondienst, geen loterij gewonnen, geen welvarende ouders

114 Tegenargumenten Acceptabele schema s: P Q R Q Burden of production voor Q: beweer je Q of niet Q? Burden of persuasion: Q omdat P Acceptabele tegenschema s: S niet Q T niet P Weerleggen: S is een argument tegen bewering Q Ondergraven: T is een argument tegen (Q omdat P)

115 Tegenargumenten Weerleggen: S is een argument tegen bewering Q Ondergraven: T is een argument tegen (Q omdat P) Argumenten die weerlegd of ondergrafen kunnen worden zijn niet monotoon Ofwel regels zijn niet algemeen geldig Of er zijn weerlegbare aannames gedaan

116 Tegenargumenten 1. Registergoederen zijn ingeschreven in openbare registers 1: Goed en ingeschreven registergoed 2. Auto's zijn geen registergoederen Auto goed, Auto ingeschreven, 2: Auto ~registergoed 1: Goed en ingeschreven en ~auto registergoed 1: Goed en ingeschreven en 1toepasbaar registergoed, 2: Auto ~1toepasbaar

117 Tegenargumenten 1: Goed en ingeschreven en 1toepasbaar registergoed, 2: Auto ~1toepasbaar 1toepasbaar is een aanname Oplossing met negation as failure: 1: Goed en ingeschreven en not 1weerlegd registergoed, 2: Auto 1weerlegd Not 1weerlegd is nu de aanname, en 1weerlegd een gewone bewering

118 Bewijslast Wie de burden of production niet heeft, mag een algemeen als geldig geaccepteerde aanname doen, zolang deze niet weerlegd wordt door een bewering van degene die de burden of production doet Wie de burden of persuasion heeft, mag alleen een bewering doen op basis van een als algemeen geldig geaccepteerd argument Dit argument mag, desniettegenstaande, onder meer op aannames gebaseerd zijn

119 Abductie Bewering, achtergrondtheorie, en algemeen geaccepteerde aannames: Achtergrondtheorie en aannames vormen een argument voor de bewering Achtergrondtheorie, aannames en gedane beweringen zijn tezamen consistent Beweringen die niet op aannames berusten hebben voorrang

120 Toetsen van voorwaarden Gegeven begrip C D subclassof C betekent dat D een voldoende voorwaarde is voor C C subclassof D betekent dat D 1) een noodzakelijke voorwaarde is voor C, of 2) een conclusie volgend uit C C equivalentto D betekent dat D een voldoende en noodzakelijke voorwaarde is voor C C disjointwith D betekent dat D 1) een uitsluitingsgrond is voor C, of 2) een conclusie volgend uit C

121 Bepaal, gegeven begrip C, in een bepaalde toetsingcontext, bepaal bij welke deelnemer de productie- en overtuigingslast ligt Alléén D en E zijn voldoende voorwaarde voor C (overtuigingslast ligt bij de client) F is een noodzakelijke voorwaarde voor C (productielast ligt bij de client) G een conclusie volgend uit C (productielast ligt bij de behandelaar) H is een uitsluitingsgrond voor C (overtuigingslast ligt vaak bij de behandelaar)

122 Het uitvragen C is geen kwestie van logisch redeneren op basis van de wet alleen Als F en (D of E) dan C, tenzij H Of 1) Als D en F, en niet H, dan C en 2) als E en F, en niet H, dan C OWL reasoner is geen produktiesysteem (geen inputs en outputs) F en niet H is geen premisse van C, maar een conclusie op basis van C Interpretatie van niet H onder CWA hangt sterk af van toebedeling van bewijslast

123 Dag 3 RDF triple stores en SPARQL endpoints SPARQL queries en updates SPARQL result sets en visualisatie in Sgvizler Rechtsredeneren, rechtsfeiten en rechtsposities, verantwoordelijkheid en opzet in agents die RDF, OWL en SPARQL gebruiken Opdracht: Uitwerking, incl. individuals die al of niet onder de motorrijtuigenbelasting vallen

124