Description Logics como Linguagens de Ontologias para Web Semântica

Transcrição

1 Description Logics como Linguagens de Ontologias para Web Semântica Leandro Zulian Gallina Instituto de Informática Universidade Federal do Rio Grande do Sul ABSTRACT The Semantic Web is an extension to the current World Wide Web which aims to give semantics to data on the Internet. An important component of the Semantic Web is the ontology, which is essential for the knowledge representation task. Description Logics are a family of knowledge representation languages that are very useful for defining, integrating, and maintaining ontologies. This paper summarizes the application of Description Logics as ontology languages, presenting Description Logics concepts and the ontology languages used today. A comparision between both is presented to point out the advantages of using Description Logics as ontology languages. RESUMO A Web Semântica é uma extensão da Internet atual que visa fornecer semântica aos dados que se encontram na Web. Um componente importante disto são as ontologias, fundamentais para representar conhecimento em Web Semântica. Description Logics são uma família de linguagens para representação de conhecimento muito úteis para definir, integrar e manter ontologias. Este trabalho tem como objetivo revisar a aplicação de Description Logics para as linguagens para especificação de ontologias, mostrando conceitos de Description Logics e as linguagens de ontologias utilizadas atualmente. Um comparativo entre os dois formalismos é realizado com o objetivo de mostrar as vantagens da utilização de Description Logics para linguagens de ontologias. 1. I TRODUÇÃO A Internet é uma fonte de dados estruturada onde se encontra uma enorme diversidade de informações. No entanto, as dimensões que a Web adquiriu se tornaram um problema; às vezes é difícil encontrar um dado desejado na Internet, pois ao realizar uma busca na rede o usuário é bombardeado por um grande número de respostas irrelevantes. Isto acontece em parte devido ao fato de que muitas vezes os dados da rede estão disponíveis de forma sintática, utilizando linguagens de marcação para que sejam facilmente lidos por humanos. A Web Semântica, proposta por Tim Berners-Lee em 2001, é uma extensão da Web atual na qual as informações recebem um significado bem definido, isto é, uma semântica. Desta forma, os dados podem ser processados mais facilmente por computadores. Tarefas que as pessoas realizam na Internet, como pesquisas, poderão ser feitas por agentes inteligentes. Isto é possível porque com a Web Semântica os dados na Internet passam a ter um significado compreensível por máquinas [1]. A Web Semântica envolve a publicação de conteúdo na Internet através de linguagens específicas para expor a semântica dos dados. Uma parte importante destas linguagens trata das ontologias. As ontologias realizam uma representação formal de conceitos de um domínio e dos relacionamentos entre conceitos. Description Logics são frequentemente indicadas como uma das ferramentas capaz de apoiar as ontologias no sentido de fornecer a melhor expressividade possível às linguagens para especificação de ontologias. O trabalho aqui apresentado tem o objetivo de apresentar a aplicação de Description Logics no campo das linguagens para especificação de ontologias em geral, e para a linguagem OWL DL em específico, que é hoje a mais bem-sucedida destas linguagens. O restante deste texto encontra-se assim organizado: a seção 2, Ontologias, descreve os princípios básicos de uma ontologia e explica os itens encontrados nestas construções. A seção 3, Description Logics, apresenta este tipo de lógica e os tipos de classificação encontrados entre suas linguagens. A seção 4, Description Logics e Ontologias, traça um paralelo entre as linguagens para especificação de ontologias utilizadas atualmente e as Description Logics, apresentando a expressividade, decidibilidade e computabilidade destas linguagens. Por fim, a seção 5 revisa as contribuições do trabalho realizado. 2. O TOLOGIAS Ontologia é uma representação formal de um conjunto de conceitos dentro de um domínio do conhecimento e dos relacionamentos entre estes conceitos. Uma ontologia fornece um vocabulário padrão, especificado com precisão suficiente para permitir que termos diferentes sejam relacionados com precisão. Uma ontologia inclui a definição de conceitos básicos do domínio, e é compreensível por máquinas. A ontologia é capaz de representar não só conhecimento específico do domínio como também conhecimento compartilhado por diversos domínios. Desta forma, o conhecimento estruturado em cima de ontologias torna-se reutilizável, fato que é especialmente interessante para a Web Semântica. Entre os componentes de uma ontologia, encontram-se: Indivíduos: instâncias ou objetos. Classes: conjuntos (ou coleções), tipos de objetos ou tipos de coisas.

2 Atributos: aspectos, propriedades, características ou parâmetros que objetos e classes podem assumir. Relações: relacionamentos que podem ser estabelecidos entre objetos ou classes. Restrições: descrições formalmente colocadas sobre o que deve ser verdadeiro para que determinada asserção seja aceita no sistema. Regras: implicações que descrevem as inferências lógicas que podem ser calculadas a partir de determinada asserção. Axiomas: ideias que a ontologia descreve no seu domínio de aplicação. Eventos: alterações em atributos ou relações. Ontologias são descritas usando linguagens para especificação de ontologias. Trata-se de linguagens formais que possibilitam que o conhecimento do domínio seja representado formalmente. A maioria das linguagens de ontologias inclui regras para inferência de conhecimento sobre o domínio. A formalidade necessária para as linguagens para especificação de ontologias levou à criação de linguagens baseadas em lógica. Em relação ao tipo de lógica em que se baseiam, as linguagens para ontologias podem ser classificadas em três tipos: Linguagens baseadas em Description Logics (DL): encontra-se neste grupo a linguagem OWL (Web Ontology Language). A OWL foi desenvolvida especificamente com o objetivo de ser compatível com a arquitetura da Internet em geral e da Web Semântica em particular [4]. Esta linguagem é considerada uma das tecnologias fundamentais para o sucesso da Web Semântica, e é das linguagens para especificação de ontologias a que mais tem atraído interesse tanto acadêmico como comercial. A OWL foi recomendada em 2004 como padrão para especificação de ontologias na Web pela W3C. Linguagens baseadas em frames: encontra-se neste grupo a linguagem OIL, uma proposta baseada na Web para representação e inferência de ontologias, utilizando as primitivas de modelagem das linguagens baseadas em frames. (A linguagem OIL também utiliza algumas estruturas de Description Logics.) Linguagens baseadas em Lógica de Primeira Ordem: encontram-se neste grupo as linguagens CycL e KIF. No entanto, estas linguagens não foram definidas para descrição de ontologias para a Web Semântica. A OWL é até o momento a mais bem-sucedida linguagem para especificação de ontologias para Web Semântica [4]. Devido ao fato desta linguagem ser baseada em Description Logics, este artigo tratará da aplicabilidade de Description Logics para a descrição de ontologias e como as linguagens de ontologias utilizam esta lógica para modelar conceitos de domínio. A seção a seguir descreve em maiores detalhes o funcionamento de Description Logics. 3. DESCRIPTIO LOGICS Description Logics (DLs) referem-se a um conjunto de linguagens de representação de conhecimento que podem ser usadas para representar um domínio de maneira formal e estruturada. O nome Description Logics é devido ao fato de que o domínio é representado pela descrição de conceitos, combinado a uma semântica formal baseada em lógica. As Description Logics têm sido estudadas extensivamente na área de representação de conhecimento, e os primeiros resultados práticos datam dos anos 1980 com sistemas como o KL-ONE [2]. Os seguintes exemplos foram retirados de [3]. Suponha que se deseja definir o conceito da seguinte frase: Um homem é casado com uma doutor e tem pelo menos 5 filhos, todos eles professores. Este conceito pode ser representado pela seguinte descrição: Human Female married.doctor ( 5 haschild) haschild.professor O construtor booleano de conjunção ( ) é interpretado como intersecção de conjuntos. O construtor booleano de negação ( ) é interpretado como complemento de conjuntos. O construtor de restrição existencial ( R.C) é usado com o seguinte significado: um indivíduo Bob pertence a married.doctor se e somente se existe um indivíduo casado com Bob (isto é, relacionado a Bob através do relacionamento married) e é uma doutora (pertence ao conceito Doctor). O construtor de restrição numérica ( n R) é usado com o seguinte significado: o indivíduo Bob pertence a 5 haschild se e somente se ele tem no mínimo 5 filhos. O construtor de restrição de valor ( R.C) é usado com o seguinte significado: o indivíduo Bob pertence a haschild.professor se e somente se todos os seus filhos (isto é, indivíduos relacionados a ele através do relacionamento haschild) são professores. Na DL, é possível usar axiomas terminológicos para introduzir abreviações para descrições complexas. No exemplo acima, seria possível abreviar o conceito complexo com o nome de HomemFeliz. Outro possível formalismo terminológico é do tipo haschild.human Human, o que expressa o fato de que apenas humanos podem ter filhos humanos. Axiomas terminológicos recebem na DL o nome de TBox. Asserções são usadas para descrever fatos na DL. Por exemplo, HomemFeliz(Bob) é uma asserção que significa que Bob pertence ao conceito de HomemFeliz. Asserções recebem na DL o nome de ABox. A combinação de TBox com ABox resulta em uma Knowledge Base (KB). As DLs são capazes de realizar inferências para deduzir conhecimento implícito em cima de conhecimento explícito. Uma destas ferramentas é o algoritmo de subsunção, que determina relacionamentos de hierarquia entre conceitos. Diz-se que C é subsumido a D se e somente todas as instâncias de C são necessariamente instâncias de D. Por exemplo, a definição de HomemFeliz é subsumida por haschild.professor. Isto ocorre devido ao fato de que todas as instâncias de HomemFeliz possuem pelo menos 5 filhos em que todos são professores; logo, todas as instâncias de HomemFeliz sempre possuem um filho que é professor. O algoritmo de instância determina relações de instanciação. O indivíduo i é instância do conceito C se e somente se i é sempre

3 interpretado como elemento de C. No exemplo acima, dadas as assertivas: HomemFeliz(Bob), haschild(bob, Mary) Através do algoritmo de instância, é calculado que Mary é uma professora. Isto ocorre devido ao fato de que todos os filhos de Bob são professores, e Mary é filha de Bob. Logo, Mary é uma professora. O algoritmo de consistência determina se uma Knowledge Base não possui contradições. Por exemplo, adicionando Professor(Mary) às duas assertivas acima, a Knowledge Base torna-se inconsistente. A aplicabilidade prática de Description Logics não é possível se os mecanismos de inferência, como os algoritmos de subsunção, instanciação e consistência, não possuírem propriedades computacionais atraentes. Já foi provado que estes problemas são decidíveis, e que sua solução apresenta tempo de processamento aceitável [7][8][9]. A seção 4.3 aborda este assunto detalhadamente. 3.1 Classificação de Description Logics Existem diversos tipos de Description Logics. É possível categorizar uma DL de acordo com a expressividade que ela oferece [2]. Uma DL recebe as seguintes letras, de acordo com suas características: AL: quando a DL é uma linguagem atributiva. Esta linguagem permite negação de proposições atômicas, intersecção de conceitos e restrições universais, e oferece limitada quantificação existencial (apenas o conceito pode ser usado no escopo do quantificador existencial). F: quando possui propriedades funcionais. E: quando possui qualificação existencial completa. U: quando é possível fazer a união de conceitos. C: quando é possível realizar a negação de conceitos complexos. S: abreviação para a Description Logic ALC em que os relacionamentos possuem transitividade. H: permite hierarquia de relacionamentos. O: quando permite o uso de nominais, ou seja, restrições de valor de objeto do tipo é um de, possui valor de, etc. I: quando permite propriedades inversas. N: quando permite restrições de cardinalidade. Q: quando permite restrições de cardinalidade qualificadas. (D): quando a linguagem faz uso de dados tipados em valores e propriedades. A linguagem OWL, assim como todas as linguagens de especificação de ontologias baseadas em Description Logics, recebe uma classificação de acordo com esta taxonomia. A seção 4 aborda este assunto em detalhes. 4. DESCRIPTIO LOGICS E O TOLOGIAS Como visto na seção 2, a OWL é uma linguagem para especificação de ontologias para Web Semântica. A OWL possui três sublinguagens com níveis crescentes de expressividade, na seguinte ordem [10]: OWL DL: criada para as necessidades dos usuários que desejam a maior expressividade possível conquanto seja possível manter a completude computacional (todas as entradas são computáveis) e decidibilidade (todas as computações terminam em tempo finito). A OWL DL possui todas as construções da linguagem OWL (isto é, as mesmas da OWL Full), porém com algumas restrições. Por exemplo, uma classe pode ser uma subclasse de quantas classes se desejar, mas não pode ser uma instância de outra classe. Segundo a taxonomia apresentada na seção 3.1, a OWL DL, na versão 1.0, é considerada uma DL do tipo SHOIN(D). OWL Lite: criada para suprir necessidades básicas de classificação hierárquica e fornecer restrições simples. Por exemplo, se por um lado a OWL Lite suporta restrições de cardinalidade, ela permite apenas cardinalidades de 0 ou 1. É a versão da OWL que possui a menor complexidade em termos de especificação formal. Na prática, porém, a maior parte das restrições de expressividade aplicadas sobre a OWL Lite não passam de conveniências sintáticas, sendo possível expressar as construções da OWL DL através da combinação de construções da OWL Lite. Desta forma, o desenvolvimento de ferramentas para OWL Lite mostra-se quase tão complexo quanto o desenvolvimento de ferramentas para OWL DL [5], o que impede a adoção da OWL Lite na prática. Segundo a taxonomia apresentada na seção 3.1, a OWL Lite é considerada uma DL do tipo SHIF(D). OWL Full: criada para expressividade total e compatibilidade com RDF. A RDF (Resource Description Framework) é uma linguagem para modelagem de dados baseada em triplas, em que um recurso (sujeito) é relacionado através de uma propriedade (predicado) a outro recurso (objeto). Com a OWL Full uma ontologia pode aumentar o significado de um vocabulário pré-definido em RDF ou OWL. Tamanha expressividade faz com a OWL Full perca diversas garantias de computabilidade, o que resulta na impossibilidade de uso desta sub-linguagem. Devido aos problemas de aplicabilidade da OWL Full e da OWL Lite, a OWL DL é a sub-linguagem de OWL adotada para especificação de ontologias. 4.1 Relação entre OWL DL e Description Logics Para a Web Semântica, é importante que a inferência de conhecimento que a ontologia é capaz de realizar seja decidível e computacionalmente eficiente. Portanto, é útil estabelecer relações entre linguagens para especificação de ontologias e lógicas que permitam raciocínio eficiente.

4 O uso de Description Logics para representação de conhecimento tem sido estudado extensivamente, com diversos resultados práticos na área desde a década de Para construção de ontologias, o uso de Description Logics é vantajoso pelas seguintes características [6]: Expressividade: as DLs permitem a construção de ricas e complexas descrições de conceitos de um domínio. Os conceitos podem ser definidos através de suas propriedades e dos relacionamentos com outros conceitos. A OWL DL aplica restrições à OWL de forma que é possível desenvolver uma sintaxe abstrata desta linguagem similar às sintaxes de Description Logics. As classes da OWL DL são análogas aos conceitos das DLs; os axiomas e fatos da OWL DL são análogos aos axiomas das DLs; e as ontologias da OWL DL são análogas às Knowledge Bases das DLs. Reasoning automatizado: útil para checar a consistência das ontologias e também para determinar quando um conceito é do tipo de outro conceito através do algoritmo de subsunção. As propriedades formais da lógica levaram ao desenvolvimento de ferramentas que permitem este tipo de inferência. Composição: as ontologias podem ser construídas de maneira composta, permitindo que novos conceitos sejam criados através da combinação de conceitos préexistentes com novas propriedades. Isto é importante para a adoção de ontologias pela indústria, visto que não é necessário que todas as propriedades de uma ontologia sejam conhecidas no início do processo de desenvolvimento. 4.2 OWL DL Como Linguagem de Description Logics A OWL DL, como uma DL do tipo SHOIN(D), possui as seguintes características: é uma linguagem atributiva ( AL ); permite negação de conceitos complexos ( C ); e os relacionamentos possuem transitividade. A transitividade é fornecida pelos axiomas terminológicos TBox, em que claramente as abreviações ou sinônimos atribuídos a conceitos são transitivos (no exemplo da seção 3, ao definir um mesmo conceito complexo como equivalente a HomemFeliz e equivalente a HappyMan, obtém-se que HomemFeliz e HappyMan são equivalentes). Destas características a linguagem recebe a denominação S (ALC com transitividade de relacionamentos). Entende-se que a OWL DL permite hierarquia de relacionamentos ( H ) devido ao construtor rdfs:subpropertyof. Este construtor define que uma propriedade é uma subpropriedade de outra propriedade. Por exemplo, suponha uma ontologia que especifica que a propriedade hasmother é uma subpropriedade da propriedade hasparent; nesta ontologia, todos os pares de objetos relacionados através da propriedade hasmother automaticamente também estarão relacionados através da propriedade hasparent. A OWL DL é nominal ( O ) devido ao construtor owl:oneof. Este construtor ocorre frequentemente em ontologias ao enumerar membros de uma classe. Por exemplo, é possível especificar que um dia da semana terá o valor que é um de uma coleção de itens contendo domingo, segunda, terça etc. Diz-se que a OWL DL permite propriedades inversas ( I ) devido à propriedade R -, onde R é uma propriedade. Esta propriedade inverte o sentido da relação entre os objetos. A OWL DL possui restrições de cardinalidade ( N ) devido aos construtores owl:cardinality, owl:mincardinality e owl:maxcardinality, que especificam, respectivamente, que uma classe de indivíduos possui exatamente, pelo menos, ou no máximo, N valores para determinada propriedade, onde N é o valor da restrição de cardinalidade. Por permitir o uso de propriedades tipadas ( (D) ), a OWL DL faz uso de tipos de dados. Assim, é possível classificar a OWL DL como uma DL do tipo SHOIN(D). No entanto, a partir da versão 1.1, é possível utilizar restrições de cardinalidade qualificadas [11], com a introdução da construção owl:objectmincardinality. Isto faz com que a OWL DL, a partir da versão 1.1, possa ser considerada uma linguagem SHOIQ(D). 4.3 Desempenho e Aplicabilidade Um dos motivos que faz com que as DLs possuam propriedades computacionais atraentes, como a decidibilidade, é o fato de que elas podem ser representadas em forma de modelo em árvore [7]. Em outras palavras, se uma ontologia (na OWL DL) é consistente, então ela pode ser representada em um modelo de árvore. Esta característica é importante para a formulação de algoritmos de tableaux: pode ser criado um tableaux que decide a consistência de uma ontologia construindo uma abstração de um modelo para esta ontologia. Métodos de tableaux para DLs utilizam uma técnica de detecção de ciclos chamada de bloqueio para determinar o fim do processamento. Isto é especialmente interessante para linguagens DL do tipo SHIQ ou seja, uma AL com negação de conceitos complexos, relacionamentos com transitividade e hierarquia, propriedades inversas e restrições de cardinalidade qualificadas. Nas DLs do tipo SHIQ, a inversão de relacionamentos somada às restrições de cardinalidade resultam em modelos que podem não ser mais finitos (isto é, existem ontologias consistentes que só possuem modelos infinitos). Dada uma entrada deste tipo, o algoritmo de tableaux SHIQ gera um grafo em formato de árvore finito, em que um nodo da árvore pode corresponder a infinitos elementos do modelo. Este algoritmo, apesar de decidível, possui complexidade exponencial, e pertence à classe de problemas EXPTIME. Em [3] é analisada a linguagem para ontologias chamada DAML+OIL, que é uma DL do tipo SHIQ. A linguagem DAML+OIL foi construída através da união da linguagem OIL com a linguagem DAML. É uma linguagem que apesar de ter sido descontinuada [5] possui importância histórica por ser antecessora da OWL. Apesar da complexidade consumida pelo raciocínio de inferências para linguagens do tipo SHIQ, que é exponencial no pior caso, existem resultados práticos aplicáveis sobre este tipo de DLs. O programa FaCT é capaz de realizar inferências neste tipo de linguagem de forma altamente otimizada, possuindo aplicação prática. O trabalho [7] apresenta o algoritmo de tableaux para SHOIQ. A aplicação de tableaux para SHOIQ é mais complexa do que para SHIQ: a interação entre o uso de nominais ( O ), as restrições de cardinalidade ( Q ) e a inversão de relacionamentos ( I ) leva à quase total perda da propriedade de modelo de árvore, fazendo

5 com que a complexidade do problema de consistência de ontologias aumente de EXPTIME para NEXPTIME ou seja, no pior caso, tempo exponencial através de um algoritmo nãodeterminístico. No artigo, o autor apresenta um algoritmo para decidir a consistência de ontologias que, na maior parte dos casos, evita o não-determinismo. Apenas em usos atípicos de ontologia será utilizado um algoritmo não-determinístico para decidir se a ontologia é consistente ou não. Adicionalmente, mesmo que o não-determinismo seja usado, o desempenho do algoritmo será proporcional ao poder de expressão empregado na ontologia desejada, ou seja, ontologias mais complexas demandam maior complexidade para execução. Este algoritmo foi implementado em programas de inferência como FaCT++ [8] e Pellet [9] e mostrou bons resultados para determinar a consistência de ontologias utilizadas em aplicações do mundo real. 5. CO CLUSÃO Description Logics apresentam semântica formal baseada em lógica e serviços de inferência extremamente úteis para sua utilização como linguagens para definir ontologias. Além disso, Description Logics são estudadas há décadas no campo de representação de conhecimento, e já são conhecidas diversas de suas propriedades de computabilidade. A OWL, linguagem para especificação de ontologias de maior sucesso atualmente, é fortemente baseada em Description Logics para descrever conceitos de domínio e estabelecer relacionamentos entre eles. Para que a OWL tenha aplicabilidade prática para a Web Semântica, é fundamental que apresente características computacionais atraentes, como completude computacional, decidibilidade e desempenho em tempo de processamento aceitável. Já foi mostrado que esta linguagem possui estas propriedades e possui bom desempenho em relação aos mecanismos de inferência, o que permite que esta linguagem seja aplicável em problemas do mundo real. 6. REFERÊ CIAS [1] Berners-Lee, T.; Hendler, J.; Lassila, O. The Semantic Web. In: Scientific American, New York, v. 284, n. 5, p , Maio [2] Baader, F.; Calvanese, D.; McGuinness, D.; Nardi, D.; Patel-Schneider, P. F. (eds.). The Description Logic Handbook: Theory, Implementation, and Applications. Cambridge University Press, [3] Baader, F.; Horrocks, I.; Sattler, U. Description Logics as Ontology Languages for the Semantic Web. In: Lecture Notes in Artificial Intelligence. p , Springer-Verlag, [4] IBM alphaworks Service. What is ontology? Frequently asked questions. In: IBM alphaworks Research Topics in Semantics. Disponível em < aqs>. Acessado em Junho, [5] Pessutto, O. D. Semantic Web in the Continuum's Context-Aware Architecture. Memoir de Projet de Recherche (Master Informatique Spécialité Web Intelligence) - École Nationale Supérieure d'informatique et de Mathématiques Appliquées de Grenoble (ENSIMAG), Institut Polytechnique de Grenoble (INPG). Grenoble [6] Lord, P. W.; Stevens, R. D.; Goble, C. A.; Horrocks, I. Description Logics: OWL and DAML+OIL. In: Genetics, Genomics, Proteomics, and Bioinformatics. John Wiley, [7] Horrocks, I.; Sattler, U. A tableaux decision procedure for SHOIQ. In: Proc. of the 19th Int. Joint Conf. on Artificial Intelligence (IJCAI 2005). Morgan Kaufman, [8] Tsarkov, D.; Horrocks, I. FaCT++ Description Logic Reasoner: System Description. In: Proc. of the Int. Joint Conf. on Automated Reasoning (IJCAR 2006), Vol of Lecture Notes in Artificial Intelligence. p , Springer, [9] Sirin, E.; Grau, B. C.; Parsia, B. FromWine towater: Optimizing Description Logic Reasoning for ominals. In: Proc. of the 10th Int. Conf. on Principles of Knowledge Representation and Reasoning (KR 2006). p , AAAI Press, [10] OWL Web Ontology Language Overview. In: W3C Recommendation. Disponível em < Acessado em Junho, [11] OWL 1.1 Web Ontology Language Overview. In: W3C Member Submission. Disponível em < Acessado em Junho, 2009.