Teadmiste formaliseerimise eksamiülesanded 20 mai 2020

Palun kirjuta vastused lihtsa tekstifailina (txt) või Wordi või Libreoffice failina ja saada emailiga õppejõule hiljemalt kella viieks: tanel.tammet@taltech.ee

Palun pane oma emaili pealkirja sisse fraas "Teadmiste formaliseerimise eksam", et ta oleks kirjakastist kergemini leitav.

Stsenaarium

Sul on andmebaas kahe tabeliga:

Inimesed, väljadega id,nimi,telefon,linn, ja näiteandmed

• 1,Jaan,123,Haapsalu
• 2,Ants,456,Tallinn

Autod, väljadega id,mark,omaniku_id ja näiteandmed

• 1,Volvo,1
• 2,Saab,1
• 3,Ford,2

Ülesanded

• Kirjuta need tabelid välja RDF kujul (konkreetne süntaks ei ole oluline, võid lihtsalt komad vahele panna), säilitades maksimaalselt infot (et võimalikult vähe kaduma läheks)
• Kirjuta sama info välja JSON-LD kujul, jällegi, kaotades võimalikult vähe infot.
• Kirjuta reegel, mis võimaldaks järeldada, et auto on sõiduk: (a) rdfs keeles ja (b) loogikakeeles.
• Kirjuta loogikakeelne päring, mis otsiks nendest andmetest inimesed, kes elavad Haapsalus.
• Kirjuta loogikakeelne päring (ehk kvantorite ja predikaatide ja tehetega valem/valemid), mis otsiks nendest RDF andmetest inimese omanduses olevad autod (andmeid võib tabelis ka rohkem olla).
• Otsi conceptnetist mõni reegel autode kohta: (a) pane siia viit sellele reeglile ja (b) kirjuta see reegel välja loogikavalemina.
• Otsi schemaorgist sobivad sõnad/terminid ülaltoodud andmete kirjeldamiseks (kui neid seal on) ja too näitena inimese ja auto kirjeldus RDF keeles vastavat schemaorgi sõnavarat kasutades.
• Seleta, kuidas võiks olla võimalik automaatselt ehitada süsteem, mis kaardistaks suure hulga sõnade omavahelisi sisulisi sarnasusi (näiteks, auto on rohkem sarnane mootorrattale, ja vähem sarnane jalgrattale).
• Kui sa tahaksid kokku lugeda, kui palju autosid ühel konkreetsel inimesel on, siis mis tuntud keeles/süsteemi/eeldustega seda teha saab (ja kuidas) ja millises tuntud keeles/süsteemis/eeldustes seda teha ei saa?