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Ontologias: definições e conceitos básicos Cristiane Akemi Yaguinuma [email protected] Orientadora: Profª. Drª. Heloisa Arruda Camargo Co-orientadora: Profª. Drª. Marilde T. P. Santos Setembro/2009

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Ontologias: definições e conceitos básicos

Cristiane Akemi [email protected]

Orientadora: Profª. Drª. Heloisa Arruda CamargoCo-orientadora: Profª. Drª. Marilde T. P. Santos

Setembro/2009

Sumário

� Introdução� Definição de ontologia� Tipos de ontologias� Formalismos de representação e linguagens

Bancos de Dados Não Convencionais - Profª Marilde T. P. Santos 2/31

� Regras e mecanismos de inferência� Ferramentas para desenvolvimento baseado em

ontologias� Bibliotecas de ontologias� Aplicações� Referências

Introdução

� Heterogeneidade semântica

� palavras-chave X significado

Laranja

Bancos de Dados Não Convencionais - Profª Marilde T. P. Santos 3/31

Laranja

Laranjafruta

Laranjacor

Banco

Bancoassento

Bancoinstituição

Motivação

� Necessidade de especificar domínios, áreas de conhecimento

� Consultas mais eficazes

� Interoperabilidade e

Bancos de Dados Não Convencionais - Profª Marilde T. P. Santos 4/31

� Interoperabilidade eintegração de informação

� Aplicações/agentes inteligentes

� Web Semântica

� Integração de dados

� Mineração de dados

Ontologias

Definição de ontologia (1)

“Uma ontologia é uma especificação formal e explícita de uma conceitualização compartilhada”. [GRUBER, 1993]

� Conceitualização: modelo abstrato que descreve conceitos e relacionamentos de algum domínio particular

Bancos de Dados Não Convencionais - Profª Marilde T. P. Santos 5/31

� Especificação explícita: definições e nomes explícitos são atribuídos aos conceitos e relacionamentos do modelo abstrato

� Formal: a especificação é codificada em uma linguagem formal� Evitar ambiguidade � Mecanismos de inferência automática para derivar novas informações

� Compartilhada: reuso de ontologias em diferentes aplicações e comunidades

� Conhecimento de consenso

Definição de ontologia (2)

“No contexto das ciências da computação e dainformação, uma ontologia define um conjunto deprimitivas representacionais com as quais é possívelmodelar um domínio de conhecimento ou de discurso.”[GRUBER, 2007].

Bancos de Dados Não Convencionais - Profª Marilde T. P. Santos 6/31

[GRUBER, 2007].

� Primitivas representacionais

� Classes (ou conjuntos)

� Atributos (ou propriedades)

� Relacionamentos (relações entre os membros das classes)

Tipos de representação considerados ontologias

Termos

Hierarquiasad hoc

(Yahoo!)Glossáriosestruturados

Thesauri DTDs XML

XML Schema

Taxonomias formais

Lógicas de Descrição

Bancos de Dados Não Convencionais - Profª Marilde T. P. Santos 7/31Figura extraída de [USCHOLD; GRÜNINGER, 2004]

Glossários“comuns”

Dicionáriosde dados

Hierarquiasinformais

Esquemas de BD

Modelos dedados (UML)

Frames LógicaGeral

Glossários eDicionários de Dados

ThesauriTaxonomias

Metadados,XML Schemas

e modelos de dadosOntologias Formais

e inferência

Figura adaptada de [USCHOLD; GRÜNINGER, 2004]

Componentes gerais de ontologias

� Classes � classificação de conceitos

� Propriedades � atributos

� Relacionamentos

Bancos de Dados Não Convencionais - Profª Marilde T. P. Santos 8/31

� Axiomas � restrições e inferência de conhecimento� Transitividade, simetria, disjunção, entre outros

� Instâncias

Componentes de uma ontologia – exemplo

Bancos de Dados Não Convencionais - Profª Marilde T. P. Santos 9/31Man(?x1) ���� ¬¬¬¬ Woman(?x1) (disjunção)

Tipos de ontologias [GUARINO, 1998]

Ontologia de

nível superior

Matéria

EspaçoTempo

Bancos de Dados Não Convencionais - Profª Marilde T. P. Santos 10/31

Ontologia de

domínio

Ontologia de

tarefa

Ontologia de

aplicação

Carros

Livros

Aluguel

[MARTINS; FALBO, 2008]

Aluguel de carros

Aluguel de livros

The Lending Task Ontology[MARTINS; FALBO, 2008]

Bancos de Dados Não Convencionais - Profª Marilde T. P. Santos 11/31

Formalismos de representação e linguagens

“Ontologias são tipicamente especificadas em linguagens quepermitem abstrair os detalhes de estruturas de dados eestratégias de implementação; na prática, as linguagens deontologias são mais próximas do poder expressivo da lógicade primeira ordem do que das linguagens utilizadas para

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de primeira ordem do que das linguagens utilizadas paramodelar bancos de dados. Por esta razão, ontologias sãoconhecidas por estarem no nível ‘semântico’, enquantoesquemas de bancos de dados estão em um nível ‘lógico’ ou‘físico’.” [GRUBER, 2007].

Formalismos de representação e linguagens

� Lógicas de Descrição [NARDI, D.; BRACHMAN, 2003]

� Subconjunto da Lógica de Primeira Ordem

� Representação por meio de predicados lógicos

� Conceitos e atributos � predicados unários

Bancos de Dados Não Convencionais - Profª Marilde T. P. Santos 13/31

� Conceitos e atributos � predicados unários

� Relacionamentos � predicados binários

� OIL (Ontology Inference Layer), OWL (Web Ontology Language)

Web Ontology Language (OWL)[OWL, 2004]

� Baseia-se em XML, RDF e RDF Schema� Especificação W3C� Três dialetos

� OWL Lite

Bancos de Dados Não Convencionais - Profª Marilde T. P. Santos 14/31

� taxonomia, propriedades e restrições simples

� OWL DL� expressividade com inferências mais complexas

� OWL Full� maior complexidade sem garantias computacionais

OWL Lite

� Elementos básicos

� owl:Class

� rdfs:subClassOf

Bancos de Dados Não Convencionais - Profª Marilde T. P. Santos 15/31

� rdf:Property

� rdfs:subPropertyOf

� rdfs:domain

� rdfs:range

OWL Lite

� Equivalência

� equivalentClass : (Carro, Automóvel)

� equivalentProperty:(ministrarDisciplina, lecionarDisciplina)

Bancos de Dados Não Convencionais - Profª Marilde T. P. Santos 16/31

(ministrarDisciplina, lecionarDisciplina)

� sameAs: (João, João Silva)

� differentFrom: (João, Maria)

� AllDifferent: (João, Maria e José)

OWL Lite

� Tipos de Propriedade

� datatypeProperty : atributos (nome, idade)

� objectProperty : relacionamentos (ministrarDisciplina)

� Cardinalidade restrita ( 0 ou 1 )

Bancos de Dados Não Convencionais - Profª Marilde T. P. Santos 17/31

� Cardinalidade restrita ( 0 ou 1 )

� minCardinality

� maxCardinality

� cardinality

� Intersecção de classes

� intersectionOf

OWL Lite

� Axiomas relacionados a propriedades

� inverseOf : (possuiFilho, possuiPai)

� TransitiveProperty :(possuiAncestral, possuiDescendente)

Bancos de Dados Não Convencionais - Profª Marilde T. P. Santos 18/31

(possuiAncestral, possuiDescendente)

� SymmetricProperty : (temAmigo)

� FunctionalProperty : (possuiPai)

� P(x,y) and P(x,z) implies y = z

� InverseFunctionalProperty (chave primária)

� P(y,x) and P(z,x) implies y = z

OWL DL e OWL Full

� Elementos de OWL Lite, incluindo:

� disjointWith : (classe Homem, classe Mulher)

� unionOf, complementOf, intersectionOf para classes

� minCardinality, maxCardinality, cardinality : valores

Bancos de Dados Não Convencionais - Profª Marilde T. P. Santos 19/31

� minCardinality, maxCardinality, cardinality : valores quaisquer (não restritos a 0 ou 1)

� Classes complexas� Classes enumeradas

� Classes resultantes de restrições de propriedades e de operações de conjunto

Exemplo de ontologia em OWL Lite

Bancos de Dados Não Convencionais - Profª Marilde T. P. Santos 20/31

Regras e inferência

� Estendem o conjunto de axiomas presentes em ontologias

Linguagens de representação de regras

hasParent(?x,?y) Λ hasSibling(?y,?z) ΛMan(?z) � hasUncle(?x,?z)

Bancos de Dados Não Convencionais - Profª Marilde T. P. Santos 21/31

� Linguagens de representação de regras

� Rule Markup Language (RuleML)

� Semantic Web Rule Language (SWRL)

� Jena Rule Language

Mecanismos de inferência

� Motores de inferência (Reasoner)

� Inferir novas informações

� Classificação de instâncias

Bancos de Dados Não Convencionais - Profª Marilde T. P. Santos 22/31

� Verificação de regras

� Verificação de consistência

� Reasoner para OWL

� Racer, Pellet, Jess, Bossam, Jena, entre outros

Mecanismos de inferência - exemplohasParent(?x,?y) Λ hasSibling(?y,?z) ΛMan(?z) � hasUncle(?x,?z)

Bancos de Dados Não Convencionais - Profª Marilde T. P. Santos 23/31

hasUncle

Ferramentas para desenvolvimento baseado em ontologias

� Editores de ontologias� Protégé: http://protege.stanford.edu/� OntoEdit:

http://www.ontoknowledge.org/tools/ontoedit.shtml

Bancos de Dados Não Convencionais - Profª Marilde T. P. Santos 24/31

� OBO-Edit: http://oboedit.org/

� Frameworks para desenvolvimento� Jena: http://jena.sourceforge.net/� OWL-API: http://owlapi.sourceforge.net/� Protégé API: http://protege.stanford.edu/plugins/owl/api/

Bancos de Dados Não Convencionais - Profª Marilde T. P. Santos 25/31

Bibliotecas de ontologias

� Propósito geral

� Swoogle: http://swoogle.umbc.edu/

� DAML Ontology Library: http://www.daml.org/ontologies/

Protégé Ontology Library:

Bancos de Dados Não Convencionais - Profª Marilde T. P. Santos 26/31

� Protégé Ontology Library: http://protege.stanford.edu/download/ontologies.html

� Biologia Molecular, biomedicina

� Open Biomedical Ontologies (OBO): http://obo.sourceforge.net/main.html

� Ontology Lookup Service (OLS): http://www.ebi.ac.uk/ontology-lookup/

Aplicações de ontologias

� Compartilhamento, reuso, organização e processamento de informação semântica

� Especificação de sistemas baseada em ontologias

Interoperabilidade entre sistemas

Bancos de Dados Não Convencionais - Profª Marilde T. P. Santos 27/31

� Interoperabilidade entre sistemas

� Aplicações inteligentes – agentes

� Consultas considerando a semântica dos dados

� Web semântica (conteúdo e serviços)

� Sistemas de integração de dados

Referências

� [GRUBER, 1993]GRUBER, T. R. A translation approach to portable ontologyspecifications. Knowledge Acquisition , v.5, n. 2, p. 199-220,1993.

� [GRUBER, 2007]GRUBER, T. R. Ontology . To appear in the Encyclopedia of

Bancos de Dados Não Convencionais - Profª Marilde T. P. Santos 28/31

GRUBER, T. R. Ontology . To appear in the Encyclopedia ofDatabase Systems, Ling Liu and M. Tamer Özsu (Eds.),Springer-Verlag, 2008. Disponível em <http://tomgruber.org/writing/ontology-definition-2007.htm>. Acesso em 9 set. 2009.

� [GUARINO, 1998]GUARINO, N. Formal Ontology and Information Systems . In:INTERNATIONAL CONFERENCE ON FORMAL ONTOLOGIESIN INFORMATION SYSTEMS, 1998, Trento, Italy.Proceedings... Amsterdam: IOS Press, 1998. p. 3-15.

Referências

� [MARTINS; FALBO, 2008]MARTINS, A. F. ; FALBO, R. A. Models for Representing TaskOntologies . In: 3rd Workshop on Ontologies and theirApplications - WONTO´2008, 2008, Salvador. Proceedings ofthe 3rd Workshop on Ontologies and their Applications, 2008.

Bancos de Dados Não Convencionais - Profª Marilde T. P. Santos 29/31

� [NARDI, D.; BRACHMAN, 2003]NARDI, D.; BRACHMAN, R. J. An Introduction to Description Logics. In: Baader, F. et al. The Description Logic Handbook . New York: Cambridge University Press, 2003. p. 5-44

� [OWL, 2004]SMITH, M. K., WELTY, C. e MCGUINESS, D. L. OWL Web Ontology Language Guide . Disponível em: <http://www.w3.org/TR/2004/REC-owl-guide-20040210>. Acesso em: 9 set 2009.

Referências

� [USCHOLD; GRÜNINGER, 2004]USCHOLD, M.; GRÜNINGER, M. Ontologies and semantics for seamless connectivity. SIGMOD Record , v.33, n. 4, p. 58-64, 2004.

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Links interessantes

� Semantic Web Best Practices:http://www.w3.org/2001/sw/BestPractices/

� Semantic Web Central: http://projects.semwebcentral.org/� CO-ODE: http://www.co-ode.org/resources/tutorials/

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� Pellet: http://pellet.owldl.com/

� Racer: http://www.racer-systems.com/

� Bossam: http://projects.semwebcentral.org/projects/bossam/

� RuleML: http://www.ruleml.org/

� SWRL: http://www.w3.org/Submission/SWRL/