WebOnto: Anotação Semântica com Ontologias de Domínio

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1 WebOnto: Anotação Semântica com Ontologias de Domínio Stainam Brandão (COPPE/UFRJ) Arthur Siqueira (COPPE/UFRJ) Jano Moreira de Souza (COPPE/UFRJ) Resumo: Documentos web anotados semanticamente possuem informações além das que estão expressas através dos textos em linguagens naturais. Essas anotações descrevem o conteúdo do documento de uma forma explícita e inteligível para que máquinas ou agentes de software possam validar e assegurar a fonte de informação, como também inferir conhecimento além das expressas explicitamente. Contudo, esta não é a realidade do ambiente independente como a Web, onde não existe nenhuma restrição na informação sendo publicada, o que pode comprometer a qualidade. Muitas ontologias têm sido criadas e disponibilizadas para prover os principais conceitos e propriedades requeridas para descrever a informação disponibilizada na Web. Deste modo, nosso objetivo é propor uma metodologia para instanciar os documentos web na ontologia como uma forma de prover semântica a eles. Nesse trabalho apresentamos uma ferramenta que implementa essa associação e apresenta uma visão para ser explorada através do documento web que foi enriquecido semanticamente, como também uma visão a ser explorada pela própria ontologia instanciada de documentos relacionados a seus conceitos. Desenvolvemos uma ontologia do domínio da previdência social do Brasil para representar o vocabulário e um Estudo de Caso analisou as métricas de Precisão e Cobertura da ontologia diante dos documentos web associados. Palavras-chave: Ontologias; Web Semântica; Representação do Conhecimento. 1. Introdução Ontologias são definidas neste trabalho como uma representação da conceituação (GRUBER, 1993) e, portanto, uma representação simbólica de conceitos do mundo, tendo uma visão epistemológica da realidade e uma possibilidade de mundo coerente (GUIZZARDI, 2005). No entanto, vale ressaltar a que a linguagem e a influência do senso comum sobre a construção de ontologias pode filtrar esta realidade, já que conceitos podem ter diferentes significados quando aplicado em diferentes contextos. Ontologias provaram-se benéficas para a representação do conhecimento de domínio (ALANI; BREWSTER, 2005) e sua importância para a web semântica (BERNERS- LEE; HENDLER; LASSILA, 2001). Neste último caso, muitas vezes ontologias apóiam o processo de indexação de conteúdo dos recursos, como uma forma de anotação

2 semântica, resultando na representação do conhecimento explícito que não pode ser avaliado e gerenciado em um ambiente independente como a Web. No entanto, as ontologias como um modelo conceitual de um domínio de negócios deve reagir a quaisquer mudanças no ambiente empresarial, sem afetar o modelo pretendido e também incorporar funcionalidades adicionais, em conformidade com as mudanças nas necessidades do usuário como, por exemplo, a evolução da estrutura taxonômica da ontologia. Se a evolução da ontologia ou a anotação semântica é executada de forma redundante, inconsistente ou incompleta, então a confiabilidade, precisão e eficiência do sistema diminuem significativamente (MAEDCHE; MOTIK; STOJANOVIC; STUDER; VOLZ, 2003). Segundo esses autores, a fim de evitar estes problemas reais, as aplicações baseadas em ontologias devem suportar mecanismos de detecção de mudanças, analisar e resolver de uma forma consistente. Mas para isso, é necessário que as ontologias de domínio tenham acesso aos documentos web que estão sendo anotados ou tenham acesso aos documentos que pertencem ao mesmo domínio da ontologia. Neste trabalho, apresentamos uma proposta para anotação semântica que está inserida dentro de um projeto de doutorado que visa a evolução da ontologia sobre a conceituação baseada em métricas de qualidade, consulta de usuários sobre a ontologia e documentos web. Mas para isso, o primeiro passo é o mapeamento dos documentos do domínio utilizando para isso uma técnica de sumarização do conteúdo dos textos e o conhecimento do domínio representado na ontologia. O restante do artigo está estruturado como segue. A seção 2 introduz nossa metodologia para anotação de documentos web a uma ontologia de domínio. Na seção 3 apresentamos a ferramenta WebOnto que implementa esta metodologia, e na seção 4 descrevemos os resultados atuais para o estudo de caso realizado no domínio da Previdência Social do Brasil. Finalmente na seção 5 apresentamos os próximos passos deste trabalho. 2. Web Semântica com Ontologias O sucesso de uma ontologia de domínio depende de sua completude bem como dos requisitos não-funcionais associados a ela. Aquilo que já foi modelado precisa freqüentemente ser adaptado a mudanças ocorridas no domínio com o passar do tempo: novos conceitos, conceitos depreciados, mudança de significados, etc. Dentro deste

3 trabalho, o objetivo de uma ontologia é representar a conceitualização para compartilhamento/reuso e onde idiossincrasias de uma aplicação específica são ignoradas. Além disso, uma ontologia contém especificação de conhecimento, onde o significado da estrutura representada é explicitamente especificado, restringido e regras para inferir novos conhecimentos são explicitamente definidos. (GEERT, 2000) define três áreas de uso de ontologias : Dicionário de conhecimento; Suporte para análise conceitual; Uso operacional. Um dicionário de conhecimento explicitamente registra o significado de conceitos do domínio, as relações entre os conceitos e as restrições aplicadas aos conceitos. Isso pode melhorar a comunicação, integração e consistência. Neste nosso trabalho, as ontologias atuam como dicionário do conhecimento explicitado nos documentos web. No segundo, ontologias oferecem uma importante ajuda para construção de requisitos e crescimento da confiabilidade. Já para as ontologias operacionais os conceitos, relações e restrições são explicitamente registrados e tornam parte de um sistema de informação (GUARINO, 1998). Neste trabalho, utilizamos a abordagem que utiliza o conhecimento do domínio representado na ontologia para sumarização do conteúdo dos textos e agrupamento dos mesmos baseado na similaridade entre eles. O agrupamento de texto normalmente é uma tarefa em um espaço de grande dimensão, onde cada palavra é visto como um atributo em potencial de um texto. Aglomeração em espaços de grande dimensão é muito custoso, pois cada ponto de dados tende a ter a mesma distância de todos os pontos de outros dados (BEYER; GOLDSTEIN; RAMAKRISHNAN; SHAFT, 1999). Além disso, é complicado ter uma boa justificativa para o resultado da aglomeração, pois pessoas diferentes têm necessidades diferentes no que se diz respeito à aglomeração de textos, pois eles podem ver os mesmos documentos a partir de perspectivas completamente diferentes (por exemplo, uma visão empresarial contra um ponto de vista técnico. (MACSKASSY; BANERJEE; DAVISON; HIRSH, 1998). Assim, critérios subjetivos são necessários para tratar a diversidade de pontos de vista

4 de quem analisa a tarefa de agrupamento. Para isso, nossa abordagem usa ontologias de domínio para restringir o conjunto de características relevantes e a sumarização dos documentos para propor agregações mais próximas dos conceitos da ontologia. A anotação semântica proposta neste artigo acontece analisando os documentos e os indexando no repositório de ontologias para provê-los de semântica e possibilitar a análise do domínio e evolução da ontologia. FIGURA 1 Metodologia para Anotação Semântica. Fonte: desenvolvida pelos autores (2010). A anotação semântica utilizada e apresentada na figura acima (figura 1) tem como primeiro passo o crawler COPCrawler (PACHECO, 2010) que a partir de URLs indicadas pelo usuário persiste documentos web na base. O nível de varredura na Web é um parâmetro previamente definido no crawler. Neste momento é realizado o tratamento do conteúdo dos documentos, eliminando-se propagandas e outros links, seguido da sumarização do conteúdo para capturarmos apenas os termos já existentes na ontologia de domínio e futuros termos candidatos a conceito do domínio. A procura por termos candidatos no texto do documento implica uma análise sintática das frases. Para esta operação, definimos um contexto para cada documento antes da identificação destes termos. O contexto é definido dentro deste trabalho como os conceitos que existem na ontologia e estão presentes no texto, independentemente das funções sintáticas que desempenham. Já os termos candidatos são definidos como as 10 palavras que ocorrem antes e depois das palavras pertencentes ao contexto.

5 No passo 2 da figura 1, utilizamos o modelo vetorial (TF-IDF) implementado no Lucene (LUCENE, 2010) para calcular a similaridade entre os documentos web persistidos na base de dados pelo crawler. Com esse passo queremos garantir o mínimo de aderência dos documentos com o domínio pré-definido. Documentos com baixo valor de similaridade também são expurgados da base e não são processados daqui a diante. Este valor de corte também é predefinido pelo usuário. A representação dos documentos utiliza valores de freqüência absoluta de termos baseado em vetores de expressão reduzida a termos considerados "importantes" por medidas de recuperação de informação, eliminando-se os mais e menos termos freqüentes. Desta forma, com base nesta entrada, cada documento é representado por um vetor de conceitos, onde cada entrada especifica a freqüência com que um conceito ocorre no documento. Em seguida é definido o grau de similaridade de cada documento com o vocabulário da ontologia representado atualmente pelos metadados nome e descrição dos conceitos presente na ontologia. A fórmula a seguir corresponde à distância do cosseno entre o conjunto de termos presentes no metadado do vocabulário q e de cada documento d j. O valor Sim(d j, q) permite então o agrupamento dos documentos através da clusterização, fornecendo o quanto um documento é similar a outro. FIGURA 2 Medida de similaridade enter dois vetores. Fonte: desenvolvida pelos autores (2010). No passo 3 da figura 1, o módulo Classificador aplica o coeficiente de similaridade de Jaccard (JACCARD, 2010) para determinar a similaridade de cada documento web processado com os conceitos da ontologia. Pretendemos com isso definir o vocabulário do domínio utilizado no conteúdo do documento através da identificação dos conceitos da ontologia mais similares. Desta forma, geraremos uma base de dados associando cada documento web aos conceitos com um valor acima da nota de corte. O valor da similaridade está definido entre 0-1 e o valor de corte atualmente também é definido pelo usuário.

6 Finalmente, no passo 4 da figura 1, instâncias são criadas na ontologia para os documentos processados e analisados. 3. WebOnto: Uma ferramenta para Anotação Semântica com Ontologias Primeiramente foi implementado um repositório para as ontologias de domínio disponibilizadas para anotação semântica. Através deste repositório é possível visualizar informações sobre as métricas relacionadas com os documentos anotados, as consultas realizadas e a estrutura taxonômica atual da ontologia. FIGURA 3 Captura de telas do repositório de Ontologias de Domínio. Fonte: desenvolvida pelos autores (2010). Na figura 3, podemos observar que três categorias de métrica são apresentadas: Métricas de Aplicação de Linguagem Natural; Estrutura Taxonômica; Estrutura Extencional. A categoria Aplicação de Linguagem Natural está relacionada com este artigo, pois o cálculo é feito sobre a base de documentos web anotados pelo WebOnto. Já as categorias Estrutura Taxonômica e Estrutura Extencional foram disponibilizadas para apresentar métricas de qualidade da ontologia. Inicialmente, para cada ontologia são definidas as URL s relacionadas ao domínio e utilizado o COPCrawler (PACHECO, 2010), que possui as características básicas de um web crawler, para realizar uma busca em largura tomando como base os links presentes no documento web referenciado pela URL informada.

7 O crawler foi configurado para realizar a busca em largura e um corte na árvore de busca no terceiro nível, que segundo (BEYER; GOLDSTEIN; RAMAKRISHNAN; SHAFT, 1999), crawlers que realizam busca em largura tendem a encontrar nos primeiros estágios do processo de captura páginas com melhor qualidade. Na tentativa de garantir que os documentos encontrados possuam uma relação forte entre eles, foi realizado esse corte na árvore de busca como uma tentativa em obter documentos do domínio e relacionados entre si Analisador de Similaridade A visualização da similaridade entre documentos ainda está sendo estudada e implementada para permitir visualização das sub-árvores de documentos aglomerados. Com esta visualização desejamos uma navegação visual entre documentos, o que poderá ser mais bem explorado em trabalhos futuros Classificador Atualmente, a visualização da ontologia no repositório é feita pelo COE (VILELA, 2007), onde também é possível visualizar e acessar os documentos web anotados para cada conceito. Com isso temos uma base alimentada com as associações dos conceitos da ontologia de domínio com os documentos web. FIGURA 4 Captura de Tela com os links de documentos web instanciados para o conceito Benefício do domínio da Previdência Social. Fonte: desenvolvida pelos autores (2010).

8 4. Resultados Preliminares Dentro do projeto foi desenvolvido uma ontologia do domínio da previdência social do Brasil com o objetivo inicial de representar o vocabulário e um objetivo futuro de mapear documentos web, Leis e normas da previdência disponível em bibliotecas online. Atualmente a ontologia possui 200 conceitos e está disponibilizada no repositório implementado. O objetivo deste Estudo de Caso é avaliar a abordagem apresentada neste artigo para associar documentos web à ontologia como uma forma de anotação semântica. Para isso, utilizamos três URLs como a fonte de documentos: Sistema de Legislação da Previdencia Social (SisLex): Memorando do Instituto Nacional de Serviço Social (INSS): Principal site com informações e serviços da Previdência Social Brasileira: Após a execução da ferramenta WebOnto, mais de 1800 documentos web identificados e aproximadamente 1.2 milhão de palavras foram analisadas, processadas e seus documentos associados à conceitos da ontologia. O passo seguinte ainda está sendo executado, onde dois especialistas da área de Produtos de Benefício da Previdênica Social analisam uma amostra de sumários dos documentos e os conceitos a que estes estão associados e, apontam os conceitos que deveriam e não foram associados, bem como os conceitos que não deveriam, mas foram equivocadamente associados ao documento. Um módulo desenvolvido exclusivamente para este estudo utilizou estas informações para calcular as métricas de Precisão, Retorno, Acurácia e Cobertura da ontologia diante dos documentos web associados e já avaliados pelos participantes do Estudo de Caso. Dentro deste trabalho, Precisão é considerada a relação entre o número de itens corretamente identificados e o número de itens identificados. Já o Retorno (Recall) mede a relação

9 entre o número de itens corretamente identificados e o número total de itens corretos. Acurácia é a média da cobertura daquela freqüência de classes que incluem pelo menos 60% das palavras relevantes. E finalmetne Cobertura é computado como a média do excesso entre o vocabulário das triplas e o texto de entre para cada freqüência de classe. Este resultado pode ser visualizado na mesma tela que traz as métricas da ontologia na categoria de Aplicação de Linguagem Natural, conforme figura 5. Atualmente, 20% dos sumários dos conteúdo foram avaliados pelos dois participantes do Estudo e atualmente os valores da Precisão e Retorno são de 59% e 65%, respectivamente. FIGURA 5 Captura de Tela com os valores atuais para o Estudo de Caso em andamento. Fonte: desenvolvida pelos autores (2010). 5. Considerações Finais Apresentamos neste trabalho uma metodologia para instanciar documentos web na ontologia como uma forma de anotação semântica para representação do conhecimento explicitado na web, como também prover à ontologia de domínio uma fonte de recursos do domínio que ela representa. A metodologia foi implementada através da ferramenta WebOnto e o domínio da previdência social do Brasil está sendo utilizado no estudo de caso. Os resultados ainda estão sendo gerados pelo Estudo e como trabalho futuro pretendemos utilizá-las para aprimoramento da técnica de clusterização, como também servir de dados de entrada para outro trabalho futuro que visa prover autogerenciamento às ontologias de domínio através da definição de uma estratégia de evolução para tratar o ambiente dinâmico em que está inserido, corrigir problemas identificados e realizar adaptações necessárias para otimizar e proteger contra eventos identificados, baseados nos valores das métricas calculados automaticamente ou fornecidos pelo especialista de domínio como aconteceu no Estudo de Caso.

10 Referências ALANI, H.; BREWSTER, C. Ontology ranking based on the analysis of concept structures, Proceedings of the 3rd international conference on Knowledge capture, Banff, Alberta, Canada: ACM, 2005, pp BEYER, K; GOLDSTEIN, J; RAMAKRISHNAN, R; SHAFT, U. When Is "Nearest Neighbor" Meaningful?. IN INT. CONF. ON DATABASE THEORY, 1999, pp BERNERS-LEE, T; HENDLER, J; LASSILA, O. The Semantic Web A new form of Web content that is meaningful to computers will unleash a revolution of new possibilities. In: Acessed in March 15th GEERT, M.W.G. The Ontological Foundation of REA Enterprise Information Systems, Working paper. Ago GRUBER, T.R. A translation approach to portable ontology specifications. Knowl. Acquis., vol. 5, pp , GUARINO, N. Formal Ontology and Information Systems. In: Proceedings of the international conference on Formal Ontology in Information Systems, pp. 3-15, GUIZZARDI, G. Ontological foundations for structural conceptual models. Doctoral thesis, JACCARD. Acessed in August 22th LUCENE. lucene.apache.org. Acessed in May 14th MACSKASSY, S.A.; BANERJEE, A.; DAVISON, B.D.; HIRSH, H. Human Performance on Clustering Web Pages: A Preliminary Study. KDD, 1998, pp MAEDCHE, A; MOTIK, B; STOJANOVIC, L; STUDER, R; VOLZ, R. An infrastructure for searching, reusing and evolving distributed ontologies. WWW, 2003, pp PACHECO, B. M. ; COPCrawler: Um Buscador de Páginas Web Extensível. Projeto Final de Curso, Instituto de Matemática, UFRJ, Rio de Janeiro, Brasil, VILELA, C. N., COE: Editor Colaborativo de Ontologias em Ambiente P2P. Projeto Final de Curso, DCC/IM, UFRJ, Rio de Janeiro, Brasil.

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