Ontologias Prof Fred Freitas CIn UFPE Prof Fred

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Ontologias Prof. Fred Freitas CIn - UFPE Prof. Fred Freitas fred@cin. ufpe. br 1

Ontologias Prof. Fred Freitas CIn - UFPE Prof. Fred Freitas fred@cin. ufpe. br 1

Objetivo: Situar o contexto em que surgiram as ontologias e a Web semântica •

Objetivo: Situar o contexto em que surgiram as ontologias e a Web semântica • Dentro da Informática – A controvérsia declarativo-procedimental – Porque as ontologias ganharam foco com a Web – Web Semântica • Dentro de Inteligência Artificial Simbólica – Histórico do paradigma declarativo – Formalismos de representação de conhecimento – Motivações de reuso e compartilhamento de conhecimento – Integração de conhecimento escrito em formalismos de representação diferentes Prof. Fred Freitas - fred@cin. ufpe. br 2

Objetivo: Estudar as questões mais técnicas relativas a Ontologias • Tipos, exemplos e benefícios

Objetivo: Estudar as questões mais técnicas relativas a Ontologias • Tipos, exemplos e benefícios de Ontologias • Ferramentas para as ontologias e a Web semântica – Ontolingua, Protégé, Onto. Edit e ODE • Engenharia de Ontologias • Aplicações de Ontologias – PACT e MASTER-Web • Tópicos Abertos de Pesquisa Prof. Fred Freitas - fred@cin. ufpe. br 3

O que é uma ontologia? Prof. Fred Freitas - fred@cin. ufpe. br 4

O que é uma ontologia? Prof. Fred Freitas - fred@cin. ufpe. br 4

Ontologias • Corpo de conhecimento declarativo sobre um dado domínio, assunto ou área de

Ontologias • Corpo de conhecimento declarativo sobre um dado domínio, assunto ou área de conhecimento • Na prática, hierarquias de conceitos (classes) com suas relações, restrições, axiomas e terminologia associada • Termo às vezes mal-empregado. Ontologias não são: – Simples hierarquias – Conjuntos de conceitos associados a palavras-chave – Esquemas de bancos de dados Prof. Fred Freitas - fred@cin. ufpe. br 5

Relacionamentos na Ontologia Ciência Prof. Fred Freitas - fred@cin. ufpe. br 6

Relacionamentos na Ontologia Ciência Prof. Fred Freitas - fred@cin. ufpe. br 6

Axiomas • Axiomas são sentenças sempre válidas no domínio • Servem para inferência e

Axiomas • Axiomas são sentenças sempre válidas no domínio • Servem para inferência e restrições complexas Ex: Todo empregado tem um ID único: (forall ? person 1 (forall ? person 2 (=> (and (=> (not (own-slot-null ID ? person 1) (own-slot-null ID ? person 2)) (= ? person 1 ? person 2)) (= (ID ? person 1) (ID ? person 2)))))) Prof. Fred Freitas - fred@cin. ufpe. br 7

Axiomas de definição • Uma pizza de 4 queijos: • • Roquefort Queijo Muzzarela

Axiomas de definição • Uma pizza de 4 queijos: • • Roquefort Queijo Muzzarela Queijo. . . Pizza 4 Queijos ≡ Pizza and tem. Cobertura some Tomate and tem. Cobertura = 4 Queijo and tem. Cobertura only (Queijo or Tomate)

Usos de ontologias • Realizar inferência • Servir como vocabulário compartilhado numa comunicação entre

Usos de ontologias • Realizar inferência • Servir como vocabulário compartilhado numa comunicação entre agentes inteligentes • Codificar conhecimento interoperável – entre linguagens (F-logic, Prolog, Jess) – entre formalismos de representação de conhecimento (frames, redes semânticas, lógica de descrições) • Definir páginas da Web semântica Prof. Fred Freitas - fred@cin. ufpe. br 9

Contexto das Ontologias em Informática Prof. Fred Freitas fred@cin. ufpe. br 10

Contexto das Ontologias em Informática Prof. Fred Freitas fred@cin. ufpe. br 10

Controvérsia Declarativo-Procedimental • Abordagem procedimental – Descreve o funcionamento de processos passo-a-passo – Código

Controvérsia Declarativo-Procedimental • Abordagem procedimental – Descreve o funcionamento de processos passo-a-passo – Código compilado, mais rápido, simples, controlável e popular – Metáfora do “como” • Abordagem declarativa – Descreve um domínio com suas entidades e características, através de “fatos” declarativos que não estão dentro dos programas – Motores de inferência deduzem novos fatos a partir dos existentes – Metáfora do “o quê” Prof. Fred Freitas - fred@cin. ufpe. br 11

Nova conjuntura para a controvérsia: a Internet • Grande volume de informações desestruturadas •

Nova conjuntura para a controvérsia: a Internet • Grande volume de informações desestruturadas • HTTP e HTML asseguram apenas navegação e apresentação • Solução procedimental: Engenhos de busca – Análise apenas em nível léxico – Falta de precisão e muitos resultados irrelevantes, • Principais ausências – Falta de contexto – Falta de semântica na definição das páginas Prof. Fred Freitas - fred@cin. ufpe. br 12

Soluções possíveis para o tratamento de informação na Web • Dotar os sistemas de

Soluções possíveis para o tratamento de informação na Web • Dotar os sistemas de inteligência – Agentes inteligentes – Manipulação cooperativa de informação [Oates et al 94]: distribuição, cooperação e comunicação sobre a semântica das páginas – Restrição de domínios • Dotar a Internet de inteligência: a Web Semântica – Linguagens e padrões para definir páginas com uma semântica clara e definida formalmente – Os agentes poderão raciocinar e “conversar” no contexto desta semântica => Ontologias desempenham um papel fundamental em ambas as soluções! Prof. Fred Freitas - fred@cin. ufpe. br 13

Contexto das Ontologias em Inteligência Artificial Simbólica Prof. Fred Freitas fred@cin. ufpe. br 14

Contexto das Ontologias em Inteligência Artificial Simbólica Prof. Fred Freitas fred@cin. ufpe. br 14

Sistemas Baseados em Conhecimento • Criar sistemas diretamente a partir do conhecimento • Separação

Sistemas Baseados em Conhecimento • Criar sistemas diretamente a partir do conhecimento • Separação entre o conhecimento e o processo dedutivo ou inferência • Conhecimento sobre o domínio e sobre processos são dados (fatos), que podem ficar fora do programa • A concepção passa por 3 especificações consecutivas: – O nível de conhecimento ou epistemológico – O nível de implementação Prof. Fred Freitas - fred@cin. ufpe. br 15

Formalismos de Representação de Conhecimento • Prover teorias - fundamentadas em lógica matemática -

Formalismos de Representação de Conhecimento • Prover teorias - fundamentadas em lógica matemática - e sistemas para expressar e manipular conhecimento declarativo de forma tratável e eficiente computacionalmente • Um formalismo deve prover: – Acesso aos fatos (conhecimento) – Mecanismo de inferência (ou estratégia de resolução) – Estratégias de controle e escalonamento da inferência Prof. Fred Freitas - fred@cin. ufpe. br 16

Tipos de formalismos em relação ao foco • Formalismos orientados a predicados: regras de

Tipos de formalismos em relação ao foco • Formalismos orientados a predicados: regras de produção (vide aula prática) e programação em lógica – Pioneiros – Foco no processo, funcionamento • Formalismos orientados a domínios: frames, redes semânticas, lógica de descrições – Classes, relações e restrições – Facilitam a estruturação de conhecimento sobre um domínio de aplicação Prof. Fred Freitas - fred@cin. ufpe. br 17

Formalismos orientados a domínios Prof. Fred Freitas fred@cin. ufpe. br 18

Formalismos orientados a domínios Prof. Fred Freitas fred@cin. ufpe. br 18

Redes Semânticas • Proposta por Quillian [68] a partir da modelagem da memória semântica

Redes Semânticas • Proposta por Quillian [68] a partir da modelagem da memória semântica humana • Nós (objetos) conectados por arcos (relações binárias) • Arcos típicos: é-um (is-a), é-parte • Muito utilizadas em Processamento de Linguagem Natural – Ontologias linguísticas (Ex: Word. Net) Prof. Fred Freitas - fred@cin. ufpe. br 19

Redes Semânticas X: pessoa ( nome => id ( primeiro => string, último =>

Redes Semânticas X: pessoa ( nome => id ( primeiro => string, último => Y: string ), Cônjuge => pessoa ( nome => id ( último => Y), Cônjuge => X)) Prof. Fred Freitas - fred@cin. ufpe. br 20

Exemplo de ontologias em redes semânticas faz Animal Ako Pássaro Comer Ako Mamífero tem

Exemplo de ontologias em redes semânticas faz Animal Ako Pássaro Comer Ako Mamífero tem Pêlos Ako Cão Is-a (instanciação) Fido Prof. Fred Freitas - fred@cin. ufpe. br 21

Problemas de redes semânticas • • Muitos nós para representar pouca coisa Muita repetição

Problemas de redes semânticas • • Muitos nós para representar pouca coisa Muita repetição de nós Não há distinção entre classes e objetos Não podemos falar sobre as relações – Dizer por exemplo que é de 1: 1 ou 1: n – A não ser reificando-as. . . • . . . Prof. Fred Freitas - fred@cin. ufpe. br 22

Frames (Quadros) • Base: modelos mentais de psicologia cognitiva usados na resolução de problemas

Frames (Quadros) • Base: modelos mentais de psicologia cognitiva usados na resolução de problemas [Bartlett 32] – Esquemas: estruturas de conhecimento (estereótipos) armazenadas na memória duradoura, baseadas em experiências passadas, a serem adaptadas • Proposta por M. Minsky [75] • Precursores declarativos dos objetos procedimentais Prof. Fred Freitas - fred@cin. ufpe. br 23

Animais Frames o nt u nj o bc u S Vivo: Voa: V F

Animais Frames o nt u nj o bc u S Vivo: Voa: V F Su bc on ju nt o Pássaros Pernas: Voa: Pernas: 4 Subconjunto Gatos Subconjunto Humanos Pernas: Membro Amarelo Piu-piu Nome: Piu-piu Amigo: Frajola Nome: Frajola Amigo: Prof. Fred Freitas - fred@cin. ufpe. br 2 Membro Canários Cor: Mamíferos 2 V Subconjunto [Figueira 98] Fred Nome: Fred 24

Expressividade dos Frames • Classes – Herança múltipla – Instâncias • Atributos (slots) –

Expressividade dos Frames • Classes – Herança múltipla – Instâncias • Atributos (slots) – Slots podem ser instâncias de outras classes (relações) – Slots inversos: • Ex: Slot Orientados da classe Professor é inverso do slot Orientador da classe Aluno • Ao preencher um o outro é preenchido automaticamente • Facetas – Restrições sobre os slots • Inferência por meio de herança e restrições Prof. Fred Freitas - fred@cin. ufpe. br 25

Definindo classes e instâncias (defclass City "Cities are part of countries or states. "

Definindo classes e instâncias (defclass City "Cities are part of countries or states. " (is-a Location) (multislot is-Part-Of (type INSTANCE) (allowed-classes Country State) (inverse-slot has-Parts) (cardinality 1 ? VARIABLE)) (single-slot name (type STRING) (cardinality 1 1))) ([Locations_00427] of City (is-Part-Of [WA]) (name "Washington")) Prof. Fred Freitas - fred@cin. ufpe. br 26

Facetas mais comuns em sistemas de Frames • Valor default • Valores permitidos (allowed-values)

Facetas mais comuns em sistemas de Frames • Valor default • Valores permitidos (allowed-values) • Domínio – Ex: 1. . 100 • Cardinalidade máxima e mínima • Tipo: inteiro, string, booleano, float, símbolo, instância • Classes permitidas (allowed-classes): válida apenas para slots do tipo instância Prof. Fred Freitas - fred@cin. ufpe. br 27

Frames x Objetos procedimentais [Farquhar 97] • Semelhança apenas aparente • Frames modelam aspectos

Frames x Objetos procedimentais [Farquhar 97] • Semelhança apenas aparente • Frames modelam aspectos de um domínio real • Objetos e suas classes visam modelar estruturas de dados e reusar código • Às vezes frames e objetos se parecem • Às vezes objetos violam o engajamento ontológico Class circulo {int x, y; int altura} Class elipse extends circulo {int largura} Prof. Fred Freitas - fred@cin. ufpe. br 28

Frames x Objetos procedimentais (cont. ) • Também não é necessária em frames a

Frames x Objetos procedimentais (cont. ) • Também não é necessária em frames a inclusão de detalhes de implementação, como tamanho de strings, etc • Frames não possuem métodos nem information hiding, desnecessária para a declaratividade • Objetos não possuem facetas • Frames têm sua parte procedimental – Daemons: procedimentos executados quando um valor é lido, incluído ou modificado num slot Prof. Fred Freitas - fred@cin. ufpe. br 29

Regra e frames • Frames e regras podem ser combinados – CLIPS, para ganhar

Regra e frames • Frames e regras podem ser combinados – CLIPS, para ganhar expressividade, inclui uma linguagem interna (COOL – “C” Object-Oriented Language) para definir e manipular frames – Regras CLIPS referenciam estes frames (defrule x (object (is-a City) (is-Part-Of nil) (name ? a)) => (printout t “Specify a state for “ ? a crlf)) Prof. Fred Freitas - fred@cin. ufpe. br 30

Análise: Problemas de SBCs Prof. Fred Freitas fred@cin. ufpe. br 31

Análise: Problemas de SBCs Prof. Fred Freitas fred@cin. ufpe. br 31

Porque SBCs não se tornaram populares? • Não muito usados por razoes técnicas “históricas”

Porque SBCs não se tornaram populares? • Não muito usados por razoes técnicas “históricas” • Programar procedimentalmente é mais fácil, rápido, simples e controlável – Eficiência : funcionamento diretamente no código – Fácil funcionamento : despreocupação com contextos – O programador mantém o fluxo de controle Prof. Fred Freitas - fred@cin. ufpe. br 32

Problema: Dificuldades de reuso • Formalismos diferentes não facilitam o reuso • Reuso é

Problema: Dificuldades de reuso • Formalismos diferentes não facilitam o reuso • Reuso é imperativo: – BCs são a parte mais cara de um SBC • Como ter reuso no nível de conhecimento? • Como abstrair formalismos? Prof. Fred Freitas - fred@cin. ufpe. br 33

Problemas de reuso: Interoperabilidade • Necessidade de reuso em domínios com grande número de

Problemas de reuso: Interoperabilidade • Necessidade de reuso em domínios com grande número de conceitos e relações (ex: medicina) • Falta de interoperabilidade entre formalismos, mesmo entre os orientados a domínio • Formalismo diferentes, porém certa similaridade expressiva • Solução visando reuso em nível de conhecimento: Ontologias! Prof. Fred Freitas - fred@cin. ufpe. br 34

Ontologias Prof. Fred Freitas fred@cin. ufpe. br 35

Ontologias Prof. Fred Freitas fred@cin. ufpe. br 35

Motivações de Ontologias • Permitir reuso entre formalismos de representação diferentes • Servir como

Motivações de Ontologias • Permitir reuso entre formalismos de representação diferentes • Servir como vocabulário compartilhado de comunicação entre agentes • Unidade básica de representação: Frames (sem daemons) • Define um domínio, visando maximizar o reuso destas definições • Idealmente não deve refletir nenhum formalismo • Materialização do nível de conhecimento Prof. Fred Freitas - fred@cin. ufpe. br 36

Ontologias • Termo oriundo da filosofia • Ramo da filosofia que lida com a

Ontologias • Termo oriundo da filosofia • Ramo da filosofia que lida com a natureza e organização da realidade • Categorias de Aristóteles: taxonomia para os objetos do mundo • Kant, Peirce, Whitehead, Heidegger, Wittgenstein, . . . • Em informática e inteligência artificial, ganha um senso mais prático – Organização de conhecimento manipulável Prof. Fred Freitas - fred@cin. ufpe. br 37

Definições de ontologia • Ontologia: Especificação de uma conceitualização [Gruber 91] • Hierarquia de

Definições de ontologia • Ontologia: Especificação de uma conceitualização [Gruber 91] • Hierarquia de conceitos (classes) com suas relações, restrições, axiomas e terminologia associada [Huhns & Singh 97] Prof. Fred Freitas - fred@cin. ufpe. br 38

Definições de ontologia (cont. ) • “Uma ontologia é uma especificação explícita e formal

Definições de ontologia (cont. ) • “Uma ontologia é uma especificação explícita e formal de uma conceitualização compartilhada” [Studer et al 98] • Especificação explícita: definições declarativas de conceitos, instâncias, relações, restrições e axiomas • Formal: declarativamente definida, sendo compreensível e manipulável para agentes e sistemas • Conceitualização: modelo abstrato de uma área de conhecimento ou de um universo limitado de discurso • Compartilhada: conhecimento consensual, seja uma terminologia comum da área modelada, ou acordada entre os desenvolvedores dos agentes que se comunicam Prof. Fred Freitas - fred@cin. ufpe. br 39

Tipos de ontologias quanto ao grau de genericidade adaptado de [Gómez-Perez 99] Prof. Fred

Tipos de ontologias quanto ao grau de genericidade adaptado de [Gómez-Perez 99] Prof. Fred Freitas fred@cin. ufpe. br 40

Ontologias de Representação • Definem as primitivas de representação - como frames, axiomas, atributos

Ontologias de Representação • Definem as primitivas de representação - como frames, axiomas, atributos e outros – de forma declarativa • Tenta abstrair os formalismos de representação • Ex: Frame-Ontology da Ontolingua – Classes: Relação, partição, argumento, axioma, etc Prof. Fred Freitas - fred@cin. ufpe. br 41

Definição de partição na Frame-Ontology (defrelation Class-Partition (? set-of-classes) : = (and (=> (and

Definição de partição na Frame-Ontology (defrelation Class-Partition (? set-of-classes) : = (and (=> (and (Member@Hpkb%Kif-Sets ? c 1 ? set-of-classes) (Member@Hpkb%Kif-Sets ? c 2 ? set-of-classes) (not (= ? c 1 ? c 2))) (Disjoint@Hpkb%Kif-Sets ? c 1 ? c 2)) (=> (Member@Hpkb%Kif-Sets ? c ? set-of-classes) (Class@Okbc-Ontology ? c)) (Set@Hpkb%Kif-Sets ? set-of-classes))) Prof. Fred Freitas - fred@cin. ufpe. br 42

Ontologias Gerais (ou de topo) • Trazem definições abstratas necessárias para a compreensão de

Ontologias Gerais (ou de topo) • Trazem definições abstratas necessárias para a compreensão de aspectos do mundo, como tempo, processos, papéis, espaço, seres, coisas, etc. [Sowa 99] Prof. Fred Freitas - fred@cin. ufpe. br 43

Ontologias centrais ou genéricas de domínio (core ontologies) • Definem os ramos de estudo

Ontologias centrais ou genéricas de domínio (core ontologies) • Definem os ramos de estudo de uma área e/ou conceitos mais genéricos e abstratos desta área • Serve de base para a construção de ontologias de ramos mais específicos de um domínio • Ex: a ontologia central de direito [Valente & Breuker 96] – Conhecimentos meta-legal, definicional, causal, normativo, de responsabilidade, reativos, criativo, de agências legais, reação legal, comportamentos permitidos, etc – Servirá para criar ontologias de direito tributário, de família e outras Prof. Fred Freitas - fred@cin. ufpe. br 44

Ontologias de domínio e de aplicação • Ontologias de domínio tratam de um domínio

Ontologias de domínio e de aplicação • Ontologias de domínio tratam de um domínio mais específico de uma área genérica de conhecimento, como direito tributário, microbiologia, etc • Ontologias de aplicação procuram solucionar um problema específico de um domínio – Referenciam termos de uma ontologia de domínio – Ex: Ontologia para identificar doenças do coração, a partir de uma ontologia de domínio de cardiologia • Classificação quanto ao teor: ontologias de tarefas e de domínio Prof. Fred Freitas - fred@cin. ufpe. br 45

Benefícios e Ferramentas de Ontologias Prof. Fred Freitas fred@cin. ufpe. br 46

Benefícios e Ferramentas de Ontologias Prof. Fred Freitas fred@cin. ufpe. br 46

Benefícios das Ontologias • Reuso massivo de conhecimento – Incorporação de conhecimento é facilitada,

Benefícios das Ontologias • Reuso massivo de conhecimento – Incorporação de conhecimento é facilitada, inclusive de linguagem natural • Facilidades de acesso a conhecimento – Via browser – Servidores • Interoperabilidade entre formalismos – Tradução – Mapeamento • Comunicação em nível de conhecimento Prof. Fred Freitas - fred@cin. ufpe. br 47

Knowledge Sharing Effort (KSE) • O KSE produziu inicialmente quatro ferramentas : – Ambiente

Knowledge Sharing Effort (KSE) • O KSE produziu inicialmente quatro ferramentas : – Ambiente de edição, manipulação e acesso de ontologias: Ontolingua – Tradução: Linguagem KIF – Comunicação entre agentes: Linguagem KQML – Conectividade/ Interoperabilidade: OKBC Prof. Fred Freitas - fred@cin. ufpe. br 48

Editor da Ontolingua [Fikes 98] Prof. Fred Freitas - fred@cin. ufpe. br 49

Editor da Ontolingua [Fikes 98] Prof. Fred Freitas - fred@cin. ufpe. br 49

Tradução na Ontolingua • Tradução intermediária para a interlingua KIF (Knowledge Interchange Format) –

Tradução na Ontolingua • Tradução intermediária para a interlingua KIF (Knowledge Interchange Format) – No. de tradutores cai de (n-1)² para 2 n • KIF foi feita para ser usada com a Frame-Ontology Prof. Fred Freitas - fred@cin. ufpe. br 50

Usos da Ontolingua Colaboradores remotos Escritores Servidor / Editor de Ontologias Editor HTT P

Usos da Ontolingua Colaboradores remotos Escritores Servidor / Editor de Ontologias Editor HTT P Leitores Aplicações remotas NGF P Bibl NGF P Aplic. GUI Servidor DB Tradutores: LOOM, IDL, CLIPS. . . Aplicações stand-alone Aplic. Transferência de arquivos (Batch) Prof. Fred Freitas - fred@cin. ufpe. br KQM L BC 51

Ontologias disponíveis na Ontolingua • Normalmente mantidas por grupos de pesquisa • Metadados de

Ontologias disponíveis na Ontolingua • Normalmente mantidas por grupos de pesquisa • Metadados de imagens de satélites • Metadados para integração de bases de dados de genoma • Catálogos de produtos • Osciloscópios • Robótica • • Semicondutores Modelagem de sólidos Matemática Engenharia Drogas Terminologia medica Padrão IEEE para interconexões entre ferramentas Prof. Fred Freitas - fred@cin. ufpe. br 52

KQML: Comunicação entre Agentes Cognitivos • Introduziu o modelo de Comunicação em Nível de

KQML: Comunicação entre Agentes Cognitivos • Introduziu o modelo de Comunicação em Nível de Conhecimento ou peer-to-peer • Modelo baseado na Teoria dos Atos de Fala [Austin 62], que modela a comunicação humana • Os atos de fala expressam as intenções dos agentes – assertivos (informar) – diretivos (pedir ou consultar) – comissivos (prometer ou comprometer-se) – proibitivos, – declarativos (causar eventos para o próprio comunicador) – expressivos (emoções) Prof. Fred Freitas - fred@cin. ufpe. br 53

KQML (Knowledge Query and Manipulation Language) • KQML dá suporte a agentes na identificação,

KQML (Knowledge Query and Manipulation Language) • KQML dá suporte a agentes na identificação, conexão e troca de informação com outros agentes. • Mensagens KQML não enxergam o conteúdo das mensagens que elas transportam • É dividida em três camadas : – camada de comunicação - parâmetros de baixo nível da comunicação (sender, recipient, id, etc) – camada de conteúdo - mensagem – camada de mensagem - detalhes de interações da comunicação ( ling. de conteúdo, ontologia , etc) Prof. Fred Freitas - fred@cin. ufpe. br 54

Exemplo de Comunicação em KQML (ask-all : sender CFP-Agent : receiver PPR-Agent : reply-with

Exemplo de Comunicação em KQML (ask-all : sender CFP-Agent : receiver PPR-Agent : reply-with id 1 : language Jess. Tab : ontology Science : content (object (is-a Link) (URL ? u) (anchor ? a&: (occurs [call-for-papers] ? a)))) Prof. Fred Freitas - fred@cin. ufpe. br 55

Ex. de Comunicação em KQML (cont. ) (tell : sender PPR-Agent : receiver CFP-Agent

Ex. de Comunicação em KQML (cont. ) (tell : sender PPR-Agent : receiver CFP-Agent : in-reply-to id 1 : reply-with id 2 : language Jess. Tab : ontology Science : content (object (is-a Link) (URL “http: //lcn 2002. cs. bonn. edu”) (anchor “ IEEE Conference on Local Computer Networks (LCN 2002)”))) Prof. Fred Freitas - fred@cin. ufpe. br 56

O Protégé • Ferramenta desktop criada pelo Depto. de Informática Médica da Univ. Stanford

O Protégé • Ferramenta desktop criada pelo Depto. de Informática Médica da Univ. Stanford [Noy et al 2000] – Milhares de usuários • Flexibilidade: – Editor de ontologias com interface gráfica • Cria formulários para entrada de instâncias – Integração de Componentes • Ex: Componentes gráficos, como Onto. Viz, Jambalaya – Plugin OKBC: acesso remoto à Ontolingua – Modelo de conhecimento: classes primitivas (metaclasses) podem ser redefinidas • CLIPS, Jess, F-Logic, Prolog, RDF, OIL, XML, Topic Maps Prof. Fred Freitas - fred@cin. ufpe. br 57

Plugin OKBC acessando a Ontolingua Prof. Fred Freitas - fred@cin. ufpe. br 58

Plugin OKBC acessando a Ontolingua Prof. Fred Freitas - fred@cin. ufpe. br 58

Importando BCs via OKBC Prof. Fred Freitas - fred@cin. ufpe. br 59

Importando BCs via OKBC Prof. Fred Freitas - fred@cin. ufpe. br 59

Ferramentas do KAON e da Ontoprise • Desenvolvidas em Karlsruhe, Alemanha • 1 o.

Ferramentas do KAON e da Ontoprise • Desenvolvidas em Karlsruhe, Alemanha • 1 o. protótipo do que viria a ser a Web semântica, o Ontobroker [Benjamins et al 98] • O KAON (the KArlsruhe ONtology and semantic web tool suite) engloba ferramentas para: – – edição de ontologias (Onto. Edit) disponibilizar ontologias num servidor baseado em BDs criação de ontologias a partir de texto (Text-to-Onto) busca baseada em ontologias sobre bases de texto (Semantic. Miner) – anotação semi-automática de referências a ontologias em páginas para a Web – agrupamento de textos baseados em ontologias Prof. Fred Freitas - fred@cin. ufpe. br 60

Requisitos para ferramentas de ontologias • • • facilidades de uso entendimento intuitivo da

Requisitos para ferramentas de ontologias • • • facilidades de uso entendimento intuitivo da interface gráfica visibilidade gradativa conexão a repositórios portabilidade interoperabilidade organização dos arquivos gerados documentação de alterações suporte a trabalho cooperativo extensibilidade (capacidade de inclusão de componentes) ferramentas de apoio Prof. Fred Freitas - fred@cin. ufpe. br 61

Requisitos para formalismos e linguagens de representação • Não apenas expressividade, como em [Corcho

Requisitos para formalismos e linguagens de representação • Não apenas expressividade, como em [Corcho & Gómez. Perez 2000] • Existência de um motor de inferência • Acoplamento do motor a um editor de ontologias • Traduzível: – independência de uma linguagem ou formalismo específico • Popularidade • Ex: F-Logic Prof. Fred Freitas - fred@cin. ufpe. br 62

Aplicações de Ontologias Prof. Fred Freitas fred@cin. ufpe. br 63

Aplicações de Ontologias Prof. Fred Freitas fred@cin. ufpe. br 63

Ramos de aplicação • • • Comércio eletrônico Gestão de conhecimento Workflow Tratamento inteligente

Ramos de aplicação • • • Comércio eletrônico Gestão de conhecimento Workflow Tratamento inteligente de informação Web semântica! Prof. Fred Freitas - fred@cin. ufpe. br 64

PACT (Palo Alto Collaboration Testbed ) [Cutovsky et al 93] • Objetivo: resolução negociada

PACT (Palo Alto Collaboration Testbed ) [Cutovsky et al 93] • Objetivo: resolução negociada de problemas de projeto de manipuladores robóticos entre sistemas já existentes de fábricas da HP e da Lockheed e de uma empresa de software Prof. Fred Freitas - fred@cin. ufpe. br 65

PACT (cont. ) • Ontologias – Matemática para engenharia - quantidades, unidades, dimensões, matrizes

PACT (cont. ) • Ontologias – Matemática para engenharia - quantidades, unidades, dimensões, matrizes e funções – Projeto e configurações - parâmetros, componentes, restrições (monitor : from consumer : to producer : ontology standard-units-and-dimensions : language KIF : content (= (q. magnitude (diameter shaft-a) inches) ? x)) Prof. Fred Freitas - fred@cin. ufpe. br 66

Você já ouviu falar de Siri?

Você já ouviu falar de Siri?

Não este!

Não este!

O futuro no celular: Siri

O futuro no celular: Siri

A capacidade de lidar com contextos

A capacidade de lidar com contextos

Renault: diagnósticos e manuais“on-the-fly”

Renault: diagnósticos e manuais“on-the-fly”

Vodafone: busca semântica Richard Benjamins

Vodafone: busca semântica Richard Benjamins

Outros http: //buytaert. net/rdfa-and-drupal http: //www. oracle. com/technology/tech/seman tic_technologies/index. html http: //cloudofdata. com/2008/12/amazonpublic-data-sets-bring-the-cloud-of-datacloser/ http:

Outros http: //buytaert. net/rdfa-and-drupal http: //www. oracle. com/technology/tech/seman tic_technologies/index. html http: //cloudofdata. com/2008/12/amazonpublic-data-sets-bring-the-cloud-of-datacloser/ http: //semweb. meetup. com/32/boards/thread/7569801/ http: //sioc-project. org/wordpress/ http: //3. ly/e 8 P

Muitas aplicações aparecendo. . . • BBC: anotações dos jogos olímpicos. . . e

Muitas aplicações aparecendo. . . • BBC: anotações dos jogos olímpicos. . . e da copa 2013 • Globo: todas as mídias semanticamente anotadas • Audi • Governos Italiano, Espanhol, . . . • . . .

Tópicos de pesquisa corrente • Web semântica – Padrões, princípios, linguagens, limitações • Concepção

Tópicos de pesquisa corrente • Web semântica – Padrões, princípios, linguagens, limitações • Concepção de ontologias – Engenharia de ontologias – Paradoxo: tensão entre aplicação e extensibilidade – Aspectos a serem abordados • funcional, intencional, social, físico, etc – Modularização de ontologias Prof. Fred Freitas - fred@cin. ufpe. br 75

Tópicos de pesquisa corrente (cont. ) • Aprendizado e ontologias – Construção de ontologias

Tópicos de pesquisa corrente (cont. ) • Aprendizado e ontologias – Construção de ontologias a partir de texto (Text-to-Onto) – Anotação semi-automática de páginas baseadas em ontologias – Extração, agrupamento [Hotho et al 2001] e classificação de informação (mineração de textos) • Integração inteligente de informação – Diversidade de visões de ontologias sobre um mesmo domínio, que o abordam sobre perspectivas distintas – Soluções: mapeamento e integração semântica através de contextos comuns [Wache & Stuckenschmidt 2001] Prof. Fred Freitas - fred@cin. ufpe. br 76

Conclusões • Ontologias revigoraram o paradigma declarativo • Materialização do nível de conhecimento •

Conclusões • Ontologias revigoraram o paradigma declarativo • Materialização do nível de conhecimento • Possibilitaram um modelo de comunicação expressivo e intencional para agentes cognitivos • Área promissora, de pesquisa ativa • Aplicável principalmente em: – Gestão de Conhecimento – Web semântica – e-commerce: muitas soluções comunicação baseadas em ontologias Prof. Fred Freitas - fred@cin. ufpe. br 77