4. Ontologia

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1 4. Ontologia Site: Universidade Federal da Bahia Course: EDC - EDUCAÇÃO À DISTÂNCIA Book: 4. Ontologia Printed by: Guest User Date: quarta, 6 novembro 2013, 01:50 1 of :51

2 Table of Contents 1. Compreendendo Ontologia 1.1 Ontologia em diferentes contextos 1.2 Então porque usar ontologia? 1.3 Classificação de ontologias 1.4 Elementos da Ontologia 1.5 Linguagem Linguagens de representação Ferramentas de edição 2. Processos de construção de ontologia 2.1 Atividades previstas nos processos de construção 3. Aplicação de ontologias - casos de estudo 4. Referências do livro 2 of :51

3 1. Compreendendo Ontologia Ontologia é uma ferramenta utilizada para representar o conhecimento relativo a um dado domínio de conhecimento e tem o objetivo de estabelecer um vocabulário comum a uma comunidade de interesse. Podemos refletir, por exemplo, sobre a definição de banco. No domínio utensílios domésticos, banco significa um móvel utilizado para uma pessoa sentar. Banco também pode ser conta corrente, financiamento e investimentos. Agora reflitamos sobre o significado correto de conhecimento? No domínio da logística, conhecimento significa documento comprobatório do recebimento de mercadoria por empresa encarregada do seu transporte. A partir das reflexões acima podemos concluir que determinado conceito pode ter significados diferentes, dependendo do domínio de interesse ao qual ele é empregado. A ontologia permite que seja possível explicitar estas diferenças contextualizando os conceitos relativos a cada domínio modelado e pode ser definida como o ramo da metafísica que trata da natureza do ser. O termo, que foi adaptado pela comunidade de inteligência artificial, serve para se referir a um conjunto de conceitos ou termos usados para descrever algumas áreas do conhecimento ou para construir uma representação deste. Uma ontologia é, então, uma manifestação do entendimento de um domínio, compartilhado e comum entre integrantes de uma comunidade. Esta comunidade pode ser tanto de pessoas, quanto de sistemas ou até formada por ambos. Como exemplo, um artigo sobre o Sol, a Terra, as estrelas e os planetas, poderá utilizar ontologias diferentes de acordo com o contexto. Na ontologia da astronomia moderna, a associação Sistema Solar é um exemplo (instância) do conceito Sistema Planetário. Na antiguidade, esta representação não seria compreendida, já que o Sol não era considerado uma estrela, nem a Terra um planeta, portanto a notação geral Sistema Planetário não teria sentido. Vejamos a visão de alguns autores sobre o conceito de ontologia: A visão de Gruber (1993) é considerada como um marco nos estudos sobre o tema. Ele define ontologia como: "a especificação formal explícita de uma conceitualização compartilhada". Guarino (1994) e Uschold (1996) contrapõem-se a Gruber, acrescentando que o grau de especificação da conceituação depende do propósito desejado para a ontologia. É preciso, ainda, esclarecer que ontologia e base de conhecimento não são a mesma coisa. A base do conhecimento é uma definição informal de uma coleção de informação que inclui uma ontologia como componente, ou seja, a ontologia é o alicerce sobre o qual o conhecimento pode ser construído. Já a ontologia provê um conjunto de conceitos com o objetivo de descrever algum domínio, enquanto a base de conhecimento utiliza estas estruturas para representar o que é verdade sobre algum mundo real ou hipotético. Como você pode ver, as definições encontradas para ontologia são as mais variadas 3 of :51

4 dependendo da área em questão. Conceituada a ontologia, você poderá melhor analisar como diversas áreas de conhecimento vêem esta ferramenta. 4 of :51

5 1.1 Ontologia em diferentes contextos Primeiramente, vamos abordar a visão da filosofia, que trata da Ontologia desde Aristóteles, filósofo grego e discípulo de Platão, que foi responsável pelo primeiro modelo de representação do conhecimento, criando a classificação dos seres vivos, até então conhecidos. Para ele Ontologia trata do ser enquanto ser, concebido como tendo uma natureza comum que é inerente a todos e a cada um dos seres. No contexto da Inteligência Artificial: ontologia é uma especificação formal que dá suporte ao compartilhamento e reuso do conhecimento, estabelecendo uma junção entre membros de uma comunidade de interesse, podendo estes ser humanos ou agentes autômatos. No contexto dos Sistemas de Informação: ontologia define os tipos de coisas que existem no domínio de uma aplicação. No contexto da Medicina: ontologia é uma doutrina que estuda o ser da doença, como se a enfermidade existisse em conformidade a um tipo bem definido, a uma essência. Atualmente, no contexto da Gestão do Conhecimento (GC), ontologia é um termo usado para se referir a uma concepção compartilhada de algum domínio (área de conhecimento) de interesse, e pode ser utilizada para unificar o processo de solução de problemas relativos ao domínio em questão. No capítulo de referências você poderá aprofundar seus conhecimentos sobre os assuntos deste e dos outros capítulos. 5 of :51

6 1.2 Então porque usar ontologia? É muito comum a utilização de diferentes conceitos para um mesmo domínio, dificultando o compartilhamento de informações. Isso ocorre porque o conhecimento tem sido adquirido para resolver tarefas específicas. Além disso, há uma grande variedade de ferramentas, modelos e linguagens, criando verdadeiras ilhas de informação, que dificultam a interoperabilidade e o reuso. Neste contexto, podemos decidir utilizar ontologias devido a necessidade crescente de uma maior troca e reutilização de informações entre os sistemas, entre as pessoas, e entre sistemas e seus usuários. Na Ciência da Informação, pela necessidade de codificar o conhecimento para que o torne acessível aqueles que dele precisam, categorizando-o, descrevendo-o, modelando-o, estimulando e inserindo regras e padrões definidos. Na Computação, porque os esforços em torno dos mecanismos de representação do conhecimento existentes de nada adiantam, se não existe um bom conteúdo e organização sobre o conhecimento do domínio em que se deseja trabalhar. De um modo geral ontologia pode representar a informação semântica e semi- estruturada permitindo assim um suporte sofisticado à aquisição, manutenção, acesso e reuso do conhecimento e facilitando o acesso inteligente a grandes volumes de informação textual semi-estruturada, armazenada em documentos, proveniente de diversas fontes, como os portais corporativos. Bom, os benefícios trazidos com o uso de ontologia foram apresentados. Agora, veremos como as diferentes ontologias podem ser classificadas, determinando o seu processo de construção e sua aplicação. No capítulo de referências você poderá aprofundar seus conhecimentos sobre os assuntos deste e dos outros capítulos. 6 of :51

7 1.3 Classificação de ontologias As ontologias podem ser classificadas através de diversos enfoques. Alguns autores as classificam por níveis de generalização, enquanto outros as classificam por categorias ou por tipo de uso. Neste capítulo veremos duas propostas: a de Guarino e a de Uschold. Para Guarino, as ontologias podem ser classificadas de acordo com o nível de generalização. Dessa forma, o autor propõe as seguintes classificações: ontologia genérica: inclui um vocabulário relacionado a coisas, eventos, tempo, espaço, casualidade, comportamento, funções, etc.; ontologia de tarefa: fornece um vocabulário sistematizado de termos relacionados à execução de uma tarefa específica, independente do domínio em questão; ontologia de domínio: especifica um vocabulário próprio de um dado domínio, como automóveis ou medicina; ontologia de aplicação: contém as definições necessárias à aplicação de uma tarefa num dado domínio. Para exemplificar a relação entre as classificações propostas por Guarino, vamos considerar a ontologia de ERP (sistema integrado de gestão) apresentada na Figura 3, que é uma ontologia de aplicação. Neste exemplo, a ontologia da aplicação ERP é formada pelo conjunto de uma ontologia da tarefa gestão empresarial e de uma ontologia do domínio telecomunicações. E por fim, ambas as ontologias (tarefa e domínio) são suportadas por uma ontologia genérica de organização. Figura 3 - Exemplo de ontologia de aplicação Uschold propõe outra abordagem, classificando as ontologias em três categorias quanto ao tipo de conhecimento que representam: Ontologia de domínio: conceituações de domínios particulares; Ontologia de tarefas: conceituações sobre a resolução de problemas independentemente do domínio onde ocorram; Ontologia de representação: conceituações que fundamentam os formalismos de representação do conhecimento. Uschold acrescenta ainda que as ontologias podem ser classificadas quanto ao grau de 7 of :51

8 formalidade, sendo: altamente informal, quando é expressa livremente em linguagem natural; estruturada informal, quando é expressa em linguagem natural, de forma restrita e estruturada; semiformal, quando é expressa em uma linguagem artificial, definida formalmente; rigorosamente formal, quando é expressa com semântica formal, teoremas e provas. No próximo capítulo, serão mostrados os elementos que compõem uma ontologia e como eles são definidos. No capítulo de referências você poderá aprofundar seus conhecimentos sobre os assuntos deste e dos outros capítulos. 8 of :51

9 1.4 Elementos da Ontologia Para representar um dado domínio, uma ontologia pode ser composta por diversos elementos que têm o objetivo de facilitar o compartilhamento do conhecimento. Os elementos típicos de uma ontologia são: - Conceito: termo relacionado a um determinado domínio. Por exemplo: O conceito ônibus é um termo relacionado ao domínio da secretaria de transportes de um município. Assim, como o conceito leito é um termo relacionado ao domínio hospital. - Definição do conceito: significado semântico do conceito de um determinado domínio. Por exemplo: O conceito carro, no domínio da secretaria de transportes, pode ser definido como um meio de transporte privado, de 4 rodas que trafega sobre as vias urbanas e suburbanas de circulação de veículos. - Propriedade: o atributo de um conceito. Permite a caracterização de um conceito num dado domínio, fornecendo a este uma identidade que o diferencia das demais instâncias no domínio. Por exemplo: Para caracterizar o conceito carro, precisamos de algumas informações, tais como: placa policial, chassi, fabricante, modelo, cor e tipo. Cada propriedade pode apresentar uma lista de valores possíveis ou valores prováveis. - Relação: determina como conceitos se relacionam. Por exemplo: O conceito ônibus é utilizado pelo conceito usuário. - Restrição: representada através de axiomas, determina como os conceitos de um domínio se relacionam. Por exemplo: O conceito usuário só pode utilizar o ônibus se tiver o conceito cartão de passagem eletrônica. Apesar da ontologia possuir estes elementos típicos, eles não são obrigatórios. Com isso, uma ontologia pode assumir várias formas, entretanto, necessariamente, deve incluir um vocabulário de termos (conceitos) e alguma especificação do significado de suas definições. Os axiomas são especialmente importantes para a definição da semântica dos termos contidos na ontologia, pois determinam as regras para sua interpretação. Além dos elementos anteriormente citados, uma ontologia pode conter a especificação de atributos das classes (conceitos), conjunto de valores que estes atributos poderão assumir, valor padrão, cardinalidade e restrições. No capítulo de referências você poderá aprofundar seus conhecimentos sobre os assuntos deste e dos outros capítulos. 9 of :51

10 1.5 Linguagem Vimos no capítulo anterior que uma ontologia é composta de diversos elementos que auxiliam na compreensão da conceitualização do domínio tratado. Mas, para formalizar estes elementos e permitir que o conhecimento seja reutilizado, é preciso utilizar linguagens de construção que possam ser interpretadas por sistemas ou por pessoas. Bom, tendo-se então uma ontologia, ela pode ser formalizada através de textos, tabelas e gráficos. Para que o conhecimento seja compartilhado entre pessoas, talvez seja esta a melhor forma. Mas quando se trata de compartilhar tal conhecimento entre sistemas é mais indicado utilizar uma linguagem. Neste contexto, várias linguagens foram sugeridas para codificar a ontologia. Essa codificação serve de intérprete entre os diversos sistemas utilizados pelas pessoas. Por exemplo, um Sistema de Gestão Empresarial (ERP) deve ter o mesmo entendimento de cliente que o Sistema de Gestão de Relacionamento com o Cliente (CRM). Mas, ainda há um impasse: como há uma infinidade de sistemas construídos com tecnologias diversas, encontrar uma linguagem que seja reconhecida por todas estas tecnologias não é uma tarefa trivial. Além disso, a linguagem escolhida para codificar a ontologia precisa ser aplicada a todo e qualquer tipo de conhecimento ou domínio. Portanto, a diversidade de propostas é inevitável. Então, com base na necessidade de definir uma linguagem que pudesse ser utilizada para representar todo e qualquer domínio, muitas propostas foram apresentadas. Inicialmente, foram consideradas as linguagens HTML e XML para esta tarefa. A linguagem HTML, apesar de ser uma linguagem de marcação, assim como a XML, além de ser sua precursora, foi também analisada, mas foi descartada para esta tarefa por apresentar duas fortes limitações: falta de estrutura; e impossibilidade de validação da informação exibida. A linguagem XML, por sua vez, considerada uma tendência para trocas de dados na Web, e possivelmente, desejável também para modelar as ontologias (utilizando sua sintaxe) foi descartada por não possibilitar a representação da semântica do conhecimento modelado. Em função das limitações apresentadas pelas linguagens XML e HTML para a representação da semântica requerida pela ontologia, surgiram novas linguagens específicas para esta tarefa. Boa parte destas propostas são baseadas em Lógica de Primeira Ordem e em XML. Há ainda outras propostas baseadas em notações gráficas, como é o caso da UML. No sub-capítulo são apresentados mais detalhes desta linguagem. No capítulo de referências você poderá aprofundar seus conhecimentos sobre os assuntos deste e dos outros capítulos. 10 of :51

11 1.5.1 Linguagens de representação A linguagem RDF/RDF-Schema possui um modelo de representação simples e flexível, que permite a interpretação semântica do conhecimento, com a utilização de conectivos lógicos, de negação, disjunção e conjunção. É dividida em duas partes principais: RDF e RDF-Schema. A primeira define como descrever recursos através de suas propriedades e valores, enquanto a segunda define propriedades específicas, restringindo sua utilização (RDF, 2003). OIL foi proposta pelo projeto On-to-Knowledge e tem como contribuição o uso de semântica formal e um mecanismo de inferência, fornecido através da lógica de descrição. Combina primitivas de modelagem das linguagens baseadas em frames com a semântica formal. Pode verificar classificação e taxonomia de conceitos (FENSEL et al., 2001; OIL, 2003). DAML+OIL foi desenvolvida como uma extensão para XML e RDF, acrescentando construtos mais expressivos. É um sucessor da OIL e sua última versão, a DAML+OIL, provê um conjunto de construções com o objetivo de criar ontologias e marcar informações de forma que seja compreendido e legível por máquina (DAML+OIL, 2003). A linguagem OWL pode ser utilizada por aplicações que precisam processar o conteúdo da informação, ao invés de apenas disponibilizá-lo. Além disso, facilita a leitura de conteúdo Web suportado por XML, RDF e RDF- Schema, provendo um vocabulário adicional com uma semântica formal. Para a representação, utiliza a lógica descritiva para explicitação do conhecimento (OWL, 2005). KIF é uma linguagem formal para troca de conhecimento entre sistemas computacionais muito diferentes, isto é, escrito por vários programadores em épocas e linguagens diferentes (GRUBER, 1992). Shoe utiliza as extensões do HTML, adicionando marcações para inserir metadados em páginas Web. As marcações podem ser utilizadas para a construção de ontologias e para anotações em documentos da Web (LUKE, HEFLIN, 2000). XOL é uma linguagem que pode especificar conceitos, taxonomia e relações binárias. Não possui mecanismos de inferência e foi projetada para o intercâmbio de ontologias no domínio da biomédica (KARP, 1997 apud ALMEIDA, BAX, 2003). OML é uma linguagem baseada em lógica descritiva e grafos conceituais, que incluem classes, relacionamentos objetos e facetas. CKML provê uma estrutura de conhecimento conceitual para representação de informações distribuídas. Juntas, OML e CKML permitem a representação de conceitos organizados em taxonomias, relações e axiomas (OML, 2005). Lingo tem o objetivo de garantir independência de semântica numa linguagem gráfica, facilitando a comunicação no domínio de interesse. Suas notações capturam certos axiomas de forma implícita, pois utiliza diferentes tipos de notação para diferentes tipos de associação (FALBO, 1998). Por fim, a CML é uma linguagem semi-formal, que foi proposta para a metodologia CommomKADS, na qual uma ontologia é definida através da especificação de conceitos, 11 of :51

12 atributos, expressões, estruturas e relações, utilizando representação gráfica (SCHREIBER et al., 1994). Vimos que há inúmeras linguagens propostas para codificar uma ontologia. Mas, para tornar esta tarefa menos árdua, é preciso uma ferramenta de edição a fim de facilitar a codificação. Para praticamente todas as linguagens de construção de ontologias apresentadas há uma ferramenta que facilite sua edição. Algumas dessas ferramentas estão listadas no sub-capítulo No capítulo de referências você poderá aprofundar seus conhecimentos sobre os assuntos deste e dos outros capítulos. 12 of :51

13 1.5.2 Ferramentas de edição A formalização de ontologias para um conjunto de agentes não é uma tarefa trivial, já que significa tornar explícito algo que normalmente é implícito. As ferramentas de edição podem simplificar consideravelmente o processo de construção de ontologias, desde o início ou a partir de outras já existentes. Geralmente, estas ferramentas incluem documentação, importação e exportação de ontologias existentes (de diferentes formatos), visualização gráfica, bibliotecas e mecanismos de inferência. Em função da diversidade de linguagens de construção de ontologias existentes, muitas ferramentas também foram propostas. Praticamente todas as linguagens possuem ao menos uma ferramenta para apoiar a construção de ontologias. Entre elas estão: - Protégé: É uma ferramenta de interface gráfica que dá suporte à construção de ontologia e conhecimento e contempla uma arquitetura modulada, permitindo a inserção de novos recursos, além de possuir código aberto; - OntoEdit: A ferramenta concentra-se nos principais passos para o desenvolvimento de ontologias, contemplando as atividades de especificação, refinamento e avaliação; - OilEd: Editor simples, sendo considerado como o Notepad dos editores de ontologias, pois oferece as funcionalidades básicas para criação de ontologias. Esta ferramenta utiliza as linguagens OIL e DAML+OIL, além de gerar código em OIL e converter para RDF e permite a verificação da consistência e classificação automática, mas não é um ambiente completo para desenvolvimento de ontologias, já que não apóia o desenvolvimento em larga escala, a migração e a integração de ontologias, bem como seu versionamento, argumentação e muitas outras atividades que envolvem a construção de ontologias; - Ontolingua: Foi desenvolvida para dar suporte a projetos e especificações de ontologias com uma semântica lógica clara. É baseada na linguagem KIF (Knowledge Interchange Format) e em uma ontologia de representação de conhecimento que define termos de linguagens baseadas em quadros e orientadas a objetos. Provê suporte explícito para a construção de módulos ontológicos e faz distinção entre uma ontologia de representação e de aplicação e permite a construção de ontologias de três formas: usando expressões do KIF; usando apenas o vocabulário definido em Frame Ontology; ou usando as duas formas simultaneamente; - WebOnto: Ferramenta que possibilita a navegação, criação e edição de ontologias, representadas na linguagem de modelagem OCML. Permite o gerenciamento de ontologias por interface gráfica, inspeção de elementos, verificação da consistência da herança e trabalho cooperativo. Possui uma biblioteca com mais de cem ontologias (DOMINGUE, 2001) - WebODE: Ambiente para engenharia ontológica que dá suporte à maioria das atividades de desenvolvimento de ontologias. A integração com outros sistemas é possível, importando e exportando ontologias de linguagens de marcação (ARPÍREZ et al., 2001). No pŕoximo Capítulo2 será explorado o processo de construção de uma ontologia. No capítulo de referências você poderá aprofundar seus conhecimentos sobre os assuntos deste e dos outros capítulos. 13 of :51

14 2. Processos de construção de ontologia A engenharia de ontologias não é trivial e sim um processo que envolve disciplina e organização. Por isso, a fim de obter uma sistematização na construção de ontologias, obtendo um produto consistente e que possa ser reutilizado, é preciso o empenho de todos os envolvidos (engenheiros e usuários), exigindo critérios de controle de qualidade, verificação e validação. Neste sentido, alguns passos que devem ser seguidos: - Identificar e caracterizar os usuários potenciais (stakeholders) da ontologia; - Definir os objetivos que se quer alcançar com o uso da ontologia e benefícios a serem alcançados; - Identificar questões que precisam ser respondidas; - Produzir um documento de especificação de requisitos dos usuários. Negligenciar estas etapas pode provocar desentendimentos entre os envolvidos, gerando re-trabalho, e em alguns casos, até desistência. A amplitude da ontologia é uma questão que precisa ser bastante discutida com a comunidade usuária. O conhecimento capturado de um domínio deve ser suficiente para que sua representação não o restrinja ao extremo, nem o generalize demasiadamente, a fim de promover um real entendimento compartilhado entre os interessados. Outros pontos a serem considerados são: o nível de comprometimento de grupos de pessoas, e o uso de processos e métodos bem definidos. Deve-se salientar ainda, que é necessário estabelecer o grau de formalidade requerido para a ontologia, que, em geral, é incrementado à medida que aumenta o grau de automação da tarefa em questão. Por fim, dependendo do domínio, da formalidade requerida e do propósito da ontologia, será necessário fazer inúmeras iterações no processo, de modo que a ontologia evolua a cada iteração. Apesar de ser um objeto de estudos recentes, a ontologia tem sido bastante aplicada em projetos acadêmicos e em parceria de empresas. Diversas propostas para sua construção também já foram apresentadas tais como: - Methondology: Tem como características: identificação do processo de desenvolvimento de ontologias; ciclo de vida baseado na evolução e refinamento de protótipos; especificação dos passos para a execução de cada atividade, as técnicas utilizadas, os produtos de saída e como as ontologias devem ser avaliadas (CORCHO et al., 2005; FERNANDEZ-LOPEZ et al., 1999). - On-to-knowledge: Foi desenvolvido para o projeto On-to-Knowledge. Tem como principal característica a orientação a processos. Uma das grandes contribuições desta proposta foi demonstrar, quando e como utilizar ferramentas durante o processo de desenvolvimento e operacionalização de aplicações baseadas em ontologias (ON-TO- KNOWLEDGE, 2003; STAAB et al., 2001; SURE, STAAB, STUDER, 2002, 2003). 14 of :51

15 - Tove: Teve o objetivo de criar um modelo de negócio baseado em ontologias com foco no suporte ao ambiente industrial. O modelo de negócio construído provê terminologia e semântica únicas que possam ser utilizadas por todas as aplicações, além de axiomas escritos em Prolog, que permite uma dedução automática para responder a questões de senso comum sobre a empresa (GRUNINGER, FOX, 1995; USCHOLD, 1996). - CommonKADS: Cobre aspectos da gerência do conhecimento organizacional, através da análise e construção do conhecimento para desenhar e implementar SBCs (Sistema Baseado no Conhecimento). Está baseada no modelo de ciclo de vida em espiral e tem foco no estudo de viabilidade do sistema (CALAD, 2001; SURE, STAAB, STUDER, 2002). - Cyc: Foi proposta no desenvolvimento do Cyc Knowledge Base (KB), que contém uma grande quantidade de conhecimento de senso comum. A codificação é feita manualmente, representando o conhecimento implícito e explícito das diferentes fontes, com base na linguagem natural (CYC, 2003; GUHA, LENAT, 1990; LENAT, 1995; REED, LENAT, 2002). - Enterprise Ontology: Os princípios por trás deste processo influenciaram na produção de vários trabalhos nesta área e eles se refletem na presença de atividades como kick-off e refinamento (USCHOLD, 1996). - Kactus: É um método recursivo que consiste em uma proposta inicial para uma base de conhecimento. Quando é necessária uma nova base de domínio, generaliza-se a primeira base em uma ontologia adaptada a novas aplicações; quanto mais aplicações ela puder se aderir, mais abrangente será considerada a ontologia (BERNARAS, LARESGOITI, CORERA, 1996). Dentre os processos comentados anteriormente, poucos deles dão importância à criação de cenários de motivação para envolver os especialistas de domínio. Sem esta motivação, dificilmente, poderá ser criada uma ontologia que represente de modo fidedigno o domínio ou parte dele. É importante salientar que a ontologia criada deve representar adequadamente o domínio modelado e ter utilidade para a comunidade de interesse correspondente. O aspecto mais importante da construção de uma ontologia é o produto acabado e este deve ser avaliado, de acordo com os requisitos estabelecidos pelos interessados. Em função disso, muitos pesquisadores identificaram critérios para avaliar as ontologias construídas, tais como: clareza, coerência, extensibilidade, independência de codificação e mínimos compromissos ontológicos. Para chegar à ontologia ideal, é necessário realizar várias iterações nas atividades de avaliação e refinamento. Enfim, para que uma ontologia seja considerada adequada, deve representar fielmente o domínio para o qual ela foi projetada. Por isso, o processo de aquisição e construção de ontologias requer a definição de atividades específicas para uma avaliação sistemática da ontologia obtida. Um aspecto a ser considerado, é que poderemos chegar a um grande número de ontologias sendo aplicadas a um mesmo domínio e/ou tarefa. Portanto, é desejável que as ontologias geradas sejam interoperáveis. O ideal é que uma nova ontologia possa ser construída reutilizando outras e que também possa ser integrada em ontologias de sistemas legados. Por isso, sempre que uma ontologia nova é proposta, deve-se identificar ontologias 15 of :51

16 pré-existentes que possam ser reutilizadas (parcial ou totalmente) ou extendidas. Isso não só agiliza o processo, assim como dá maior credibilidade à ontologia construída. Enfim, para que você possa perceber melhor a amplitude da aplicação de ontologia, serão descritos no Capítulo3 alguns casos práticos de representação do conhecimento. No capítulo de referências você poderá aprofundar seus conhecimentos sobre os assuntos deste e dos outros capítulos. 16 of :51

17 2.1 Atividades previstas nos processos de construção teste A seguir apresentamos o conjunto de atividades previstas para as diversas propostas de processos de construção apresentadas. As atividades previstas no processo Methondology são as seguintes: - Especificação - Aquisição de conhecimento - Conceitualização - Integração - Implementação - Avaliação - Documentação As atividades previstas no processo On-to-knowledge são os seguintes: - Estudo de viabilidade - Kick-off - Refinamento (top-down, middle out e bottom-up) - Avaliação - Aplicação - Evolução As atividades previstas no processo Tove são as seguintes: - Criação de cenários de motivação - Elaboração de questões informais de competências - Especificação de terminologia em lógica de primeira ordem - Definição dos teoremas de completude (avaliação da ontologia) As atividades previstas no processo CommonKADS são os seguintes: - Estudo de viabilidade - Desenho - Implantação - Uso - Manutenção - Refinamento As atividades previstas no processo Cyc são as seguintes: - Definição de uma linguagem de representação específica - Construção da máquina de inferência com heurísticas específicas - Construção da base de conhecimento 17 of :51

18 As atividades previstas no processo Enterprise Ontology são os seguintes: - Definição do propósito - Definição do escopo, prevendo brainstorm - Construção (evolutiva) - Avaliação, com possíveis refinamentos - Documentação As atividades previstas no processo Kactus são os seguintes: - Estruturação da ontologia - Refinamento, a fim de chegar a um modelo definitivo 18 of :51

19 3. Aplicação de ontologias - casos de estudo O progresso no desenvolvimento de ontologias é condicionado pelo desenvolvimento das aplicações. Existem muitos projetos sendo desenvolvidos, e alguns já finalizados, com objetivos em criar ontologias genéricas que possam ser utilizadas por diversos sistemas em todo o mundo. Um exemplo de projeto que aplica ontologia é o projeto Harmony, desenvolvido através de uma parceria internacional entre o DSTC, JISC (Joint Information Systems Committee) e o NSF (National Science Foundation), no período de 1999 a Pode-se encontrar um outro exemplo no projeto On-To-Knowledge, que aplica ontologias para disponibilizar informações eletronicamente, com objetivo de melhorar a qualidade da gerência do conhecimento em organizações grandes e distribuídas. O foco é criar facilidades para aquisição, manutenção e acesso on-line a informações vindas de diversas fontes, promovendo a sua reutilização. Existem ainda outros tantos projetos nas mais variadas áreas como no direito, que contempla a gerência de documentos jurídicos, e na química. Também é possível encontrar bancos de ontologias que podem ser reutilizados ou extendidos, tais como DAML, Ontolingua Server e Universal Repository. A seguir, serão comentados mais alguns projetos nas áreas de B2C, SIG, Educação, P&D e Web Semântica. BC2 As operações B2C têm crescido na Web ao passo que crescem o número de seus usuários. No entanto, muita coisa impede um crescimento ainda mais vertiginoso, como a interoperabilidade de sistemas e sobrecarga de informação. Em busca de solucionar parte destes problemas, muito tem se pesquisado sobre a utilização de agentes inteligentes, mas a falta de padronização dos sites, dificulta a aplicabilidade desta tecnologia. Com o uso das ontologias, esperam-se conseguir melhores resultados. Com isso, foi proposta, por Francisco Guimarães (2002), uma ontologia para produtos e uma ontologia para lojas. Esta ontologia foi implementada com a linguagem DAML+ OIL, e teve o objetivo de auxiliar a busca de determinado produto em várias lojas, bem como a recomendação de produtos. Educação Os conteúdos educacionais são os materiais didáticos e para estes, são fatores de fundamental importância a autoria, a apresentação e disponibilização, a estratégia pedagógica, a avaliação, assim como a evolução contínua destes conteúdos, dado o caráter dinâmico do conhecimento. Diante disso, o projeto Info-Educação (2000) propôs uma ontologia para auxiliar no entendimento comum da comunidade de interesse deste domínio. A modelagem conceitual de conteúdos educacionais busca capturar as partes relevantes do assunto que se deseja ensinar, e estrutura adequadamente de acordo com determinada estratégia pedagógica. Com 19 of :51

20 a ontologia, é possível que ambientes de gerenciamento de educação "on-line" armazenem o conteúdo de forma estruturada, controlem o acesso ao material didático e permitam alguma forma de avaliação. Almeida e Bax (2003) citam ainda outros projetos em andamento na área educacional, como RichODL, Smartrainner e SchoolOnto Scholarly Ontologies Project. P&D Nesta área, a demanda por ferramentas de busca, verificação, recuperação e análise de documentos científicos tem crescido com a mesma intensidade com que são produzidas as publicações. Em Pacheco e Kern (2001), é descrita a problemática da integração de sistemas de informações sobre ciência e tecnologia, que resultou na Plataforma Lattes, tendo sido definida pelo consenso de peritos de várias instituições de ensino superior. Neste processo de desenvolvimento, foi preciso criar uma ontologia comum, denominada LPML (Linguagem de Marcação da Plataforma Lattes), para que os termos utilizados fossem compreendidos por todas as aplicações que fazem uso dos dados armazenados pela plataforma Lattes. Em Bonifácio (2002), é apresentado um modelo de metadados com semântica para o Currículo Lattes. Este modelo foi baseado numa ontologia especificada na linguagem DAML+OIL. SIG O desenvolvimento de uma aplicação de porte em SIG (Sistemas de Informações Geográficas) é uma tarefa difícil frente à necessidade de interoperar com outros sistemas, já que as informações necessárias a este sistema estão armazenadas em outros sistemas corporativos.dessa forma, torna-se clara a necessidade de alguma ferramenta que permita sua interoperabilidade com os demais sistemas, para que atendam plenamente aos requisitos dos usuários. Estas aplicações são caracterizadas pelo extensivo uso de ontologias explícitas desde sua concepção até seu uso, inclusive. O sistema pode utilizar um repositório de objetos geográficos interoperáveis, sendo os objetos extraídos de múltiplos bancos de dados independentes e com um mapeamento baseado em orientação a objetos para criar os objetos a partir das ontologias. Esta abordagem proporciona um alto grau de interoperabilidade e permite integração parcial de informações quando a integração completa não é possível. WEB Semântica A Web Semântica é uma tentativa inversa de solução para a diversidade de informações disponibilizadas na Internet, de forma semi-estruturada e não-estruturada. Ou seja, ao invés de pensar na informação para os humanos, a idéia é pensar na máquina. O projeto da Web Semântica foi gerenciado pelo consórcio W3C e projetado para ser um sucessor do projeto Metadados, cujos princípios são os mesmos (incluir "informação sobre a informação" na Web), mas que trabalhava com a linguagem HTML, o qual não permite 20 of :51

21 criar categorias semânticas. A Web Semântica é uma extensão da Web atual, na qual é dada à informação, um significado, permitindo a colaboração. Todo o esforço de pesquisa em torno da Web Semântica oferece novas possibilidades para os usos das especificações de tecnologias de aprendizagem, permitindo uma gama maior de aplicações. Entre os projetos desta linha, podem ser citados: o Ontoseek, WebKM-2, C-Web (Community Web) e o Seal. No capítulo de referências você poderá aprofundar seus conhecimentos sobre os assuntos deste e dos outros capítulos. 21 of :51

22 4. Referências do livro DOMINGUE, J. et al. Supporting Ontology Driven Document Enrichment within Communities of Practice. In: PROCEEDINGS OF THE INTERNATIONAL CONFERENCE ON KNOWLEDGE CAPTURE. International Conference On Knowledge Capture. Victoria, British Columbia, Canada, ARPIREZ, J. C. et al. Web ODE: a Scalable Workbench for Ontological Engineering. In: INTERNATIONAL CONFERENCE ON KNOWLEDGE CAPTURE PROCEEDINGS OF THE INTERNATIONAL CONFERENCE ON KNOWLEDGE. Victoria, British Columbia, Canada, ABRAO, B., COSCODAI, M. (Coord.) História da filosofia: o percurso da filosofia, das suas origens a: Sócrates, Platão, Aristóteles, Santo Agostinho, Descartes, Espinosa, Newton, Rousseau, Hegel, Marx, Nietzche, Sartre, Heidegger, entre outros pensadores. 2.ed. São Paulo: Best Seller, ALMEIDA, M. Roteiro para a construção de uma ontologia bibliográfica através de ferramenta automatizada. Revista Perspectivas em Ciência da Informação, v.8, n.2, BAX, M. Uma visão geral sobre ontologias: pesquisa sobre definições, tipos, aplicações, métodos de avaliação e de construção. Ciência da Informação, Brasília, v.32, n.3, p.7-20, BONIFACIO, A. Ontologias e consultas semânticas: uma aplicação ao caso Lattes f. Dissertação (Programa de Pós-graduação em Computação) Universidade Federal do Rio Grande do Sul, Instituto de Informática, Porto Alegre. 22 of :51