Meta-ontologia Difusa para Representação de Informações Imprecisas em Ontologias

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1 Meta-ontologia Difusa para Representação de Informações Imprecisas em Ontologias Cristiane A. Yaguinuma, Marilde T. P. Santos, Mauro Biajiz Departamento de Computação Universidade Federal de São Carlos (UFSCar) Caixa Postal São Carlos SP Brasil {cristiane_yaguinuma, marilde, Abstract. More and more, ontologies have been applied in contexts related to domain semantic information processing. In general, applications have used traditional (crisp) ontologies, which only represent exact or complete information. However, there are domains for which the definition of concepts and relationships is vague or imprecise, hence they cannot be suitably represented by traditional ontologies. In this sense, this paper presents a meta-ontology that models fuzzy classes and relationships in order to be inherited and/or instanced by domain ontologies, making possible to represent and make inferences from imprecise information. Resumo. Cada vez mais, ontologias têm sido aplicadas em contextos que englobam o processamento de informação semântica de domínios. Em geral, aplicações têm utilizado ontologias tradicionais (crisp), que são capazes de representar somente informações precisas ou completas. No entanto, existem domínios em que a definição de conceitos e relacionamentos é vaga ou imprecisa e, portanto, estes não são representados adequadamente pelas ontologias tradicionais. Neste sentido, este artigo apresenta uma meta-ontologia que permite modelar classes e relacionamentos difusos para serem herdados e/ou instanciados pelas ontologias específicas de domínio, de modo que estas sejam capazes de representar e realizar inferências sobre informações imprecisas. 1. Introdução Ontologias têm contribuído para facilitar a comunicação e o processamento de informação semântica tanto entre humanos quanto entre sistemas computacionais. Ontologias são utilizadas para promover a interoperabilidade entre sistemas, ao representarem os dados compartilhados por diversas aplicações [Uschold and Grüninger 2004]. Também são peças fundamentais para a Web Semântica [Berners-Lee et al. 2001], que utiliza ontologias e metadados com o intuito de estruturar e dar significado ao conteúdo das páginas Web. Assim, ontologias têm sido aplicadas em diversos contextos que englobam compartilhamento, organização e uso de informação semântica. Em geral, aplicações têm utilizado ontologias tradicionais (crisp) que são capazes de capturar somente informações precisas ou completas, pois baseiam-se na teoria clássica (booleana) de conjuntos. Deste modo, a semântica de domínio é modelada segundo a lógica booleana: uma instância da ontologia pertence ou não a uma determinada classe e pode estar relacionada ou não a outras instâncias. Entretanto, existem domínios em que a definição de conceitos, instâncias e relacionamentos é vaga ou imprecisa

2 e, portanto, tais domínios não são representados adequadamente pelas ontologias tradicionais. Por exemplo, é difícil representar em ontologias crisp conceitos como "jovem", "velho", "alto"ou "baixo", para os quais não é possível obter uma definição clara e precisa [Straccia 2006]. Ontologias crisp também não são capazes de representar relacionamentos imprecisos como, por exemplo, o relacionamento de similaridade [Zadeh 1987b], que possui um determinado grau representando a intensidade com a qual instâncias são similares entre si. Tendo em vista essas limitações, é necessário estender as ontologias tradicionais através da incorporação de conceitos da lógica difusa, baseada na teoria dos conjuntos difusos (Fuzzy Sets) [Zadeh 1987a], possibilitando, assim, a representação e inferência de conhecimento sobre informações vagas ou imprecisas. Diante deste contexto, este artigo apresenta uma meta-ontologia que permite modelar classes e relacionamentos difusos para serem herdados e/ou instanciados pelas ontologias específicas de domínio, de modo que estas sejam capazes de representar e realizar inferências sobre informações imprecisas. Além disso, são apresentados o módulo de inferência sobre ontologias difusas desenvolvido e aplicações reais de ontologias difusas baseadas na meta-ontologia proposta. O restante deste artigo está organizado da seguinte forma: a seção 2 descreve as abordagens para modelar ontologias difusas analisadas na literatura; a seção 3 apresenta a meta-ontologia difusa proposta e o módulo de inferência sobre ontologias difusas; a seção 4 ilustra aplicações da meta-ontologia difusa em projetos reais que englobam mineração de dados e expansão semântica de consultas e, por fim, a seção 5 encerra o artigo apresentando as conclusões e os trabalhos futuros. 2. Abordagens para representar ontologias difusas Para representar e inferir conhecimento sobre informações imprecisas, conceitos da lógica difusa têm sido incorporados às ontologias tradicionais, resultando em ontologias que representam conceitos e relacionamentos difusos. Dentre os trabalhos sobre ontologias difusas analisados na literatura, foram identificadas três abordagens principais: taxonomias difusas, ontologias contendo classes e relacionamentos difusos e ontologias contendo hierarquia difusa de classes e relacionamentos. As taxonomias difusas consideram conceitos relacionados por generalização/especialização, em que um conceito pode ser mais genérico ou mais específico que outro com um determinado grau de pertinência (µ) obtido de forma manual ou automática. As taxonomias difusas utilizadas pelo sistema Personalized Abstract Search Service (PASS) [Widyantoro and Yen 2001] e pela máquina de busca proposta por Parry [Parry 2004] seguem esta abordagem, contendo graus de pertinência obtidos de forma semi-automática por meio da análise da co-ocorrência de termos em documentos do domínio considerado. Embora esta abordagem seja adequada para representar a generalização/especialização difusa de conceitos, não é capaz de representar outros tipos de associações difusas como, por exemplo, relacionamentos de similaridade e de proximidade. Outra abordagem considera ontologias constituídas por classes, instâncias, propriedades e axiomas para representar a semântica de domínio. Nesta abordagem, o conceito de classe foi redefinido para classe difusa, correspondente ao conjunto difuso da teoria dos conjuntos difusos [Zadeh 1987a], e o de relacionamento para relacionamento difuso. Desta forma, uma instância x da ontologia pode pertencer a uma classe A com um determinado grau de pertinência µ A (x) dentro do intervalo [0,1], assim como pode estar

3 relacionada por R a outra instância y por um determinado grau µ R (x, y) que expressa a intensidade desse relacionamento. Existem na literatura algumas propostas de ontologias constituídas por classes e relacionamentos difusos. f-shin [Stoilos et al. 2005] estende a lógica de descrição SHIN e permite realizar algumas inferências sobre classes e relacionamentos difusos através do protótipo de máquina de inferência FiRE [Stoilos et al. 2006]. FOWL [Gao and Liu 2005] e Fuzzy OWL [Stoilos et al. 2006] adicionam conceitos de lógica difusa à linguagem OWL [Smith et al. 2004], porém ainda não possuem máquinas de inferências disponíveis para apoiar o raciocínio sobre conceitos e relacionamentos difusos. A Figura 1 exemplifica como Fuzzy OWL estende OWL para representar classes e relacionamentos difusos. No exemplo, a instância o 1 pertence à classe difusa Red com µ Red (o 1 ) 0.8 e está associada à instância o 2 pelo relacionamento difuso haspart com µ hasp art (o 1, o 2 ) Figura 1. Representação de classe e relacionamento difusos em Fuzzy OWL [Stoilos et al. 2006]. Straccia [Straccia 2006] propõe outra abordagem para ontologias difusas que estende a abordagem anterior, ao permitir graus de pertinência em hierarquias de classes e relacionamentos difusos. Assim, uma classe A pode ser subclasse de B com µ A B e um relacionamento R pode ser sub-relacionamento de S com µ R S. Para obter o grau de pertinência em hierarquias de classes e de relacionamentos, Straccia propõe o uso do operador de implicação difusa aplicado às instâncias da ontologia. Diversos tipos de operadores de implicação difusa podem ser utilizados a fim de obter resultados coerentes de acordo com a semântica do domínio considerado, mais detalhes sobre tais operadores podem ser vistos em [Chen 1998]. Para realizar inferências, Straccia propôs o sistema fuzzy DL [Straccia 2007], que estende a lógica de descrição SHIF com conceitos da lógica difusa, possibilitando a representação de hierarquias difusas de classes e relacionamentos. Ao analisar as abordagens citadas anteriormente, foi possível verificar que elas incorporam conceitos de lógica difusa através da extensão da sintaxe das linguagens de representação de ontologias com novas construções que permitem modelar conceitos e relacionamentos difusos. Como conseqüência disso, ontologias previamente existentes e os mecanismos de inferência devem ser reformulados para se adequarem à nova sintaxe, condições que podem dificultar o uso de ontologias difusas em aplicações reais porque requerem um esforço adicional para adaptar as ontologias e as máquinas de inferência à nova linguagem. Em alguns trabalhos analisados, somente a sintaxe da linguagem foi estendida, a exemplo de FOWL [Gao and Liu 2005] e Fuzzy OWL [Stoilos et al. 2006], que ainda não disponibilizam mecanismos de raciocínio sobre classes e relacionamentos difusos. Diante dessas limitações, este artigo propõe a representação de ontologias difusas com base em uma meta-ontologia difusa, que não modifica a sintaxe da linguagem de representação de ontologias, pois se baseia nos próprios recursos da linguagem para representar classes e relacionamentos difusos. Além disso, como a sintaxe não é alterada,

4 as máquinas de inferência existentes continuam compatíveis com a linguagem de representação de ontologias, sendo necessário apenas complementá-las com os mecanismos de raciocínio correspondentes às definições da lógica difusa. A próxima seção (seção 3) descreve a meta-ontologia difusa proposta e como ela possibilita a representação de classes e relacionamentos difusos em ontologias específicas de domínio. 3. Meta-ontologia difusa A meta-ontologia desenvolvida para permitir a representação de classes e relacionamentos difusos baseia-se na linguagem OWL DL [Smith et al. 2004], por ser uma linguagem recomendada pelo consórcio World Wide Web Consortium (W3C), que conta com diversas máquinas de inferência e Application Programming Interface (API) disponíveis para a implementação de aplicações baseadas em ontologias. A meta-ontologia modela classes e relacionamentos difusos que podem ser herdados e/ou instanciados pelas ontologias específicas de domínio, de modo que estas sejam capazes de representar informações imprecisas. As Figuras 2 a 5 ilustram como a meta-ontologia representa classes e relacionamentos difusos, tanto de forma abstrata (Figuras 2 e 4) quanto em formato RDF/XML (Figuras 3 e 5). Figura 2. Representação de classe difusa (FuzzyConcept). Na Figura 2, são ilustradas a meta-ontologia difusa e uma ontologia de domínio que herda e instancia elementos da meta-ontologia para representar classes difusas. Na figura, as classes correspondem a elipses em branco e as instâncias a elipses acinzentadas. Considerando a meta-ontologia, a classe FuzzyConceptMembership reúne as seguintes informações para representar classes difusas: a instância da ontologia que pertence a uma classe difusa (relacionamento fuzzymembership), a classe difusa propriamente dita (relacionamento fuzzyconcept para classe FuzzyConcept) e o grau de pertinência correspondente (propriedade membershipdegree). O relacionamento fuzzyconcept foi representado

5 na meta-ontologia como uma propriedade de anotação (owl:annotationproperty) porque associa uma instância da ontologia a uma classe difusa, conforme as recomendações do consórcio W3C para representação de classes como valores de propriedades em OWL [Uschold and Welty 2005]. Na ontologia de domínio, as classes difusas são modeladas como subclasses de FuzzyConcept e não como instâncias porque OWL DL não permite que classes sejam modeladas como instâncias de outras classes. Por fim, as instâncias da classe FuzzyConceptMembership associam as instâncias da ontologia de domínio que possuem grau de pertinência 0 < µ < 1 às respectivas classes difusas. No exemplo ilustrado na Figura 2, a instância tomate possui µ F ruta (tomate) = 0.7, representando, desta forma, que tomate pertence à classe Fruta com um determinado grau de pertinência. A Figura 3 mostra a representação desse exemplo em RDF/XML, onde os elementos da meta-ontologia são identificados pelo prefixo fuz. Figura 3. Representação de uma instância de classe difusa em RDF/XML. Para representar relacionamentos difusos, a meta-ontologia possui a classe Fuzzy- RelationMembership (Figuras 4 e 5), responsável por atribuir um grau de pertinência (membershipdegree) ao relacionamento difuso (fuzzyrelationprop) entre duas instâncias (fuzzyrelationdomain e fuzzyrelationrange). Na meta-ontologia, os relacionamentos fuzzyrelationmembershipdomain e fuzzyrelationmembershiprange são inversos de fuzzyrelationdomain e fuzzyrelationrange respectivamente. O relacionamento fuzzyrelationprop também é uma propriedade de anotação, assim como fuzzyconcept, pois associa instâncias de FuzzyRelationMembership a propriedades owl:objectproperty. Considerando a ontologia de domínio, os relacionamentos difusos são modelados como subpropriedades de FuzzyRelation e as instâncias de FuzzyRelationMembership associam as instâncias da ontologia de domínio ao relacionamento difuso e ao grau de pertinência correspondente. No exemplo das Figuras 4 e 5, é ilustrado o relacionamento de similaridade similarto entre tomate e caqui com grau µ similart o (tomate, caqui) = 0.7. É importante destacar que esta estratégia para representar ontologias difusas não estende a linguagem OWL como FOWL e Fuzzy OWL, pois a sintaxe da linguagem não é modificada. Para representar classes e relacionamentos difusos, as ontologias de domínio apenas herdam e/ou instanciam os elementos da meta-ontologia difusa. Deste modo, a incorporação de conceitos da lógica difusa não impede o uso das máquinas de inferência existentes, que continuam compatíveis com a linguagem OWL DL. Como essas máquinas de inferência consideram somente conceitos e relacionamentos crisp, foi implementado um módulo de inferência sobre ontologias difusas (Figura 6), que se baseia no framework Jena [Carroll et al. 2004] para permitir inferências também sobre classes e relacionamentos difusos.

6 Figura 4. Representação abstrata de relacionamento difuso (FuzzyRelation). Figura 5. Representação de relacionamento difuso em RDF/XML. De acordo com a Figura 6, as aplicações acessam o módulo de inferência sobre ontologias difusas através da API do framework Jena. O módulo, por sua vez, utiliza as interfaces dessa API para efetuar inferências sobre classes e relacionamentos difusos com base no reasoner Jena, que realiza inferências "crisp"sobre a ontologia difusa modelada segundo a meta-ontologia proposta. Vale ressaltar que o reasoner do framework Jena não foi modificado, na realidade o módulo de inferência desenvolvido se baseia nas inferências "crisp"do reasoner Jena para realizar as inferências sobre ontologias difusas. O módulo foi construído de modo a permitir inferências de acordo com as seguintes definições da teoria de conjuntos difusos [Dubois and Prade 1980], onde µ A (x) representa o grau de pertinência da instância x para a classe A e µ R (x, y) o grau do relacionamento R entre as instâncias x e y: Generalização/especialização de conceitos difusos: A B µ A (x) µ B (x); Propriedade reflexiva de relacionamentos difusos: µ R (x, x) = 1;

7 Figura 6. Módulo de inferência sobre ontologias difusas. Propriedade simétrica de relacionamentos difusos: µ R (x, y) = µ R (y, x); Propriedade transitiva (transitividade max-min) de relacionamentos difusos: µ R (x, z) max y X min[µ R (x, y), µ R (y, z)]. Para exemplificar inferências sobre informações imprecisas a partir dessas regras, considere um domínio que descreve características visuais de frutas e vegetais contendo relacionamentos de similaridade (similarto) entre caqui e tomate com µ similart o (caqui, tomate) = 0.7 e entre caqui e maçã com µ similart o (caqui, maçã) = 0.5. Segundo Zadeh [Zadeh 1987b], os relacionamentos de similaridade possuem as propriedades reflexiva, simétrica e transitiva e, portanto, o módulo de inferência sobre ontologias difusas pode inferir que µ similart o (tomate, caqui) = 0.7 pela propriedade simétrica e ainda que µ similart o (tomate, maçã) = 0.5, ao analisar a transitividade max-min entre µ similart o (tomate, caqui) = 0.7 e µ similart o (caqui, maçã) = 0.5. Assim, a partir da metaontologia e do módulo de inferência desenvolvido, é possível utilizar ontologias difusas e realizar inferências nas mais diversas aplicações, através da herança e/ou instanciação dos elementos da meta-ontologia difusa em ontologias específicas de domínio. 4. Aplicações da meta-ontologia difusa A meta-ontologia difusa e o módulo de inferência sobre ontologias difusas foram aplicados em dois trabalhos de pesquisa desenvolvidos no Departamento de Computação da Universidade Federal de São Carlos (UFSCar): mineração de regras de associação difusas [Escovar et al. 2006] e expansão semântica de consultas baseada em ontologias difusas [Yaguinuma et al. 2007] Mineração de regras de associação difusas No contexto de mineração de regras de associação difusas, ontologias difusas foram utilizadas para representar a similaridade semântica entre os itens presentes no banco de dados, através de relacionamentos difusos de similaridade (similarto). Os experimentos realizados consideraram conjuntos de dados reais do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE), referentes ao Censo Demográfico de 2000, contendo informações sobre escolaridade, sexo, raça e estado conjugal. Assim, foi construída uma ontologia difusa (Figura 7) com base na meta-ontologia, ao instanciar relacionamentos difusos de similaridade entre, por exemplo, instâncias dos conceitos Race_or_Ethnicity (µ similart o (Brown, Black) = 0.8) e Conjugal_state (µ similart o (Divorced, Separated) = 0.9). Como os relacionamentos de similaridade possuem as propriedades reflexiva, simétrica e transitiva [Zadeh 1987b], foi possível inferir graus de similaridade implícitos, através do módulo de inferência sobre ontologias difusas. Os graus de similaridade foram, então, processados pelo algoritmo SSDM estendido [Escovar et al. 2006] para gerar regras de associação difusas semanticamente mais

8 relevantes, contribuindo, desta forma, para melhorar o processo de descoberta de conhecimento. Figura 7. Ontologia difusa sobre características demográficas Expansão semântica de consultas baseada em ontologias difusas Outro trabalho que utiliza ontologias difusas baseadas na meta-ontologia difusa proposta é o sistema FOQuE para expansão semântica de consultas [Yaguinuma et al. 2007]. Neste sistema, as ontologias difusas descrevem a semântica dos dados armazenados no banco de dados, representando classes difusas e relacionamentos de similaridade, proximidade todo-parte e transitividade difusa. Para analisar as classes e relacionamentos difusos, o sistema FOQuE também utilizou o módulo de inferência sobre ontologias difusas, responsável por inferir os graus difusos considerados pelo processo de expansão de consultas. Os experimentos realizados com o sistema FOQuE consideraram uma ontologia difusa que descreve disciplinas da área de computação, construída manualmente com base nas Diretrizes Curriculares de Cursos da Área de Computação e Informática [MEC 1999], no relatório de avaliação do MEC para o curso de Bacharelado em Ciência da Computação da UFSCar [UFSCar 2000] e nas ementas das disciplinas de computação oferecidas pela UFSCar e pela USP campus São Carlos, com o auxílio dos professores de computação da UFSCar. Nesta ontologia, as categorias de disciplinas definidas pelas diretrizes do MEC foram modeladas como classes difusas, pois as disciplinas podem ter um grau de pertinência definido a partir das horas-aula para cada uma das categorias. Por exemplo, segundo [UFSCar 2000], a disciplina Estruturas de Dados possui 40 horas-aula da categoria Programação e 20 horas-aula da categoria Computação e Algoritmos. Deste modo, pode-se representar na ontologia difusa que a disciplina Estruturas de Dados pertence à classe Programação com µ P rogramacao (EstruturasDados) = 0.66 e à classe Computação e Algoritmos com µ ComputacaoAlgoritmos (EstruturasDados) = Tais informações imprecisas são consideradas durante a expansão de classes, para recuperar somente as disciplinas que pertençam a uma classe com grau de pertinência maior que um parâmetro estabelecido pelo usuário (minmembership). Também foram definidos relacionamentos transitivos difusos representando os pré-requisitos das disciplinas (relacionamento temprerequisito), sendo que os prérequisitos recomendados, que não são obrigatórios mas contêm um conteúdo que fundamenta outras disciplinas, possuem um grau dentro do intervalo [0, 1], enquanto os prérequisitos obrigatórios possuem grau de pertinência máximo (µ temp rerequisito = 1). Desta forma, é possível expandir consultas considerando os graus de pertinência nos diversos

9 níveis de transitividade do relacionamento temprerequisito. Por exemplo, a Figura 8 apresenta todos os pré-requisitos transitivos da disciplina Laboratório de compiladores (os pré-requisitos que não possuem grau de pertinência associado são pré-requisitos obrigatórios). Caso o usuário consulte por todos pré-requisitos de Laboratório de compiladores com µ temp rerequisito 0.3, a consulta deve ser expandida para recuperar todos os pré-requisitos transitivos exceto o pré-requisito Linguagens de programação, porque µ temp rerequisito (Laboratório de compiladores, Linguagens de programação) = 0.25, de acordo com as inferências de transitividade max-min realizadas pelo módulo de inferência sobre ontologias difusas. Figura 8. Pré-requisitos transitivos difusos da disciplina Laboratório de compiladores. A ontologia difusa sobre disciplinas da área de computação também representa tópicos das ementas das disciplinas (relacionamento possuitopico), que permitem inferir disciplinas próximas entre si através da análise de proximidade todo-parte, discutida com mais detalhes em [Yaguinuma et al. 2007]. Além disso, os tópicos de diferentes disciplinas podem ter relacionamentos de similaridade difusa entre si (similarto), com graus de similaridade definidos por especialistas do domínio, no caso os professores de disciplinas de computação da UFSCar. Assim, a partir das informações imprecisas modeladas em ontologias difusas, o sistema FOQuE aplica as expansões semânticas possíveis sobre as consultas do usuário e classifica as respostas expandidas conforme o tipo de expansão efetuada e a relevância para a consulta, obtida com base nos graus difusos inferidos. 5. Conclusões e trabalhos futuros Este artigo apresentou uma meta-ontologia que permite que ontologias específicas de domínio sejam capazes de representar informações imprecisas como classes e relaciona-

10 mentos difusos. Como a estratégia apresentada baseia-se na herança e/ou instanciação de elementos da meta-ontologia para representar ontologias difusas, evitam-se as dificuldades das abordagens que estendem a sintaxe das linguagens de representação de ontologias, que demandam uma significativa reformulação de ontologias previamente existentes e de máquinas de inferência para se adaptarem às linguagens modificadas. Também foi apresentado o módulo de inferências sobre ontologias difusas construído, que se baseia no reasoner do framework Jena para realizar as inferências sobre ontologias difusas considerando classes difusas e as propriedades reflexiva, simétrica e transitiva de relacionamentos difusos. Além disso, foram ilustradas aplicações da metaontologia difusa em projetos reais (mineração de regras de associação difusas e expansão semântica de consultas), que demonstram a aplicabilidade e as contribuições da metaontologia difusa e do módulo de inferências desenvolvidos. Quanto aos trabalhos futuros, pretende-se incorporar a representação de funções de pertinência e modificadores na meta-ontologia difusa, além de considerar mais definições da lógica difusa no módulo de inferências, como a união, intersecção e o complemento de classes difusas. Outro ponto a ser pesquisado se refere aos graus de pertinência em hierarquias de classes e relacionamentos difusos. Por fim, pretende-se desenvolver técnicas automáticas ou semi-automáticas para criação de ontologias difusas modeladas de acordo com os elementos da meta-ontologia difusa apresentada. 6. Agradecimentos Agradecimentos à Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) pelo auxílio financeiro a este trabalho de pesquisa. Referências Berners-Lee, T., Hendler, J., and Lassila, O. (2001). The Semantic Web. Scientific American, 284(5): Carroll, J. J., Dickinson, I., Dollin, C., Reynolds, D., Seaborne, A., and Wilkinson, K. (2004). Jena: implementing the semantic web recommendations. In International World Wide Web Conference, pages 74 83, New York, NY, USA. Chen, G. (1998). Fuzzy Logic in Data Modeling. Advances in Database Systems. Kluwer Academic Publishers, Norwell, MA, USA. Dubois, D. and Prade, H. (1980). Fuzzy Sets and Systems: Theory and Applications. Academic Press. Escovar, E. L. G., Yaguinuma, C. A., and Biajiz, M. (2006). Using Fuzzy Ontologies to Extend Semantically Similar Data Mining. In Brazilian Symposium on Databases, pages 16 30, Florianópolis, SC, Brasil. UFSC. Gao, M. and Liu, C. (2005). Extending OWL by Fuzzy Description Logic. In IEEE International Conference on Tools with Artificial Intelligence (ICTAI), pages , Hong Kong. MEC (1999). Diretrizes Curriculares de Cursos da Área de Computação e Informática. Disponível em <http://www.inf.ufrgs.br/mec/ceeinf.diretrizes.html>. Acesso em 20 jan

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