Semântica para Sharepoint. Busca semântica utilizando ontologias
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- Ágatha Azenha Beppler
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1 Semântica para Sharepoint Busca semântica utilizando ontologias
2 Índice 1 Introdução Arquitetura Componentes do Produto OntoBroker OntoStudio SemanticCore para SharePoint SemanticMiner para SharePoint SemanticWiki Visualizer Processo de aprendizado contínuo... 11
3 1 Introdução A fácil geração de dados e informações dentro da solução Sharepoint proporciona uma grande quantidade de informação, mas esbarra na dificuldade de analisar e encontrar as informações necessárias e precisas. Neste sentido, os sistemas semânticos de tratamento de informação provêem uma maneira de disponibilizar a informação correta, eliminando dados fora de contexto. A solução de busca semântica no SharePoint permite aumentar o potencial das funcionalidades do SharePoint da Microsoft com a recuperação mais precisa das informações desejadas. Este é composto por uma variedade de módulos e componentes, combinando a inteligência, flexibilidade e poder de tecnologias semânticas com os recursos da plataforma de gerenciamento de conteúdo Microsoft SharePoint.
4 2 Arquitetura O diagrama da arquitetura abaixo descreve a interação entre os principais componentes do sistema de busca semântica: Arquitetura do Sistema Os componentes do SemanticCore são a base para a integração das aplicações com o SharePoint, permitindo a expansão do modelo de dados semânticos para as diferentes aplicações, de acordo com as necessidades. O OntoBroker atua no processamento das ontologias como uma fonte de dados integrada ao SharePoint. Na versão atual do produto, estão disponíveis os seguintes módulos do SemanticCore: SemanticMiner para SharePoint SemanticWiki para SharePoint Os outros módulos estão previstos para futuros lançamentos. Além dos módulos disponíveis, é possível desenvolver módulos especiais para apoiar processos de negócios específicos, baseado na arquitetura do SemanticCore.
5 3 Componentes do Produto 3.1 OntoBroker O OntoBroker é um Semantic Web Middleware completo, de alta performance e escalável. Ele é o único motor de inferência comercial para o processamento de ontologias que suporta todas as recomendações do W3C Web Semântica: OWL, RDF, RDFS, SPARQL e também o padrão da indústria F-Logic. As aplicações são desenvolvidas baseadas nas ontologias processadas pelo OntoBroker, com as seguintes vantagens: Definição semântica das Informações em um modelo de conhecimento padrão. Mapeamento das relações complexas dos conhecimentos. Integração dos conteúdos provenientes de fontes de dados heterogêneos (Documentos e Banco de dados). Com a utilização das ontologias, as competências e a lógica do negócio podem ser tratadas independentes da lógica de execução. Isto significa que usuários especialistas no conhecimento e nas competências da empresa podem alterar as lógicas dos conceitos utilizados diretamente. Características: O mais alto desempenho no processamento de grandes bases de conhecimento. Interface Web Services (Framework SOA) que permite uma integração com aplicações existentes e futuras. Integração de sistemas de banco de dados existente (Oracle, IBM, Microsoft) por conectores existentes. Suporte para todos os padrões de Web Semântica do W3C. Integração com o Sharepoint O OntoBroker atua no processamento das ontologias como uma fonte de dados integrada ao SharePoint. Os componentes do SemanticCore são a base para a integração das aplicações com o SharePoint, permitindo a expansão do modelo de dados semântico. 3.2 OntoStudio OntoStudio é o ambiente de desenvolvimento profissional de soluções de base ontológica: Esta ferramenta possui como funcionalidade básica a modelagem das ontologias e a integração de fontes de dados heterogêneas. A ferramenta OntoStudio pode ser expandida, acrescentando novas funcionalidades. OntoStudio utiliza os padrões da W3C como o OWL, RDF (s), F-Logic. Integração OntoStudio vem com uma série de conectores para bancos de dados, documentos, sistemas de arquivos, aplicações e Web Services: Acesso a elementos individuais de um banco de dados e esquema de banco de dados para a importação. Isto pode ser utilizado tanto na criação de ontologias como na própria integração entre ontologias e banco de dados. Colunas individuais em uma tabela do banco de dados podem ser utilizadas para construção de ontologias.
6 Dados heterogêneos de diversas fontes podem ser integrados às ontologias utilizando a funcionalidade Mapping Tool do OntoStudio. Modelagem de regras As regras fazem parte de uma ontologia e o OntoStudio auxilia na sua modelagem, oferecendo diversas funcionalidades para este fim: OntoStudio possui funcionalidades de criação e modelagem de regras. As regras podem ser criadas utilizando um editor gráfico, que provê maior usabilidade da ferramenta na modelagem. Todas as regras processadas podem ter explicações configuráveis que indicam como os resultados foram obtidos. Isto auxilia na correta criação das ontologias. Os gráficos do debugger de regras mostram a transformação gradual de um processamento. Com a funcionalidade de teste de regressão é possível a criação de casos de testes. Recursos adicionais Visualização. Editor F-Logic integrado para a modelagem de ontologias no modo textual. Gestão Integrada das Regras. Recursos avançados de relatórios BIRT (Business Intelligence Reporting Tool). Integração com o SharePoint A figura a seguir mostra a modelagem de uma ontologia em F-Logic no OntoStudio para o SharePoint. OntoStudio
7 3.3 SemanticCore para SharePoint Todas as soluções de gestão do conhecimento são baseadas em uma estrutura comum, o SemanticCore para SharePoint, que atua como mediador entre o Sharepoint e as aplicações e processamento de ontologias. O módulo inclui uma variedade de funcionalidades para a construção, a entrada e recuperação de informação semântica. Principais funcionalidades: Módulo básico para o desenvolvimento de soluções de gestão de conhecimento semântico. Representação de conceitos, classes, atributos, relações, representações, sinônimos e regras no SharePoint. Gerenciando mais de uma ontologia simultaneamente. Conectores para RDF e OXML (F-logic) através Web Services disponíveis Processamento das ontologias em listas do SharePoint. Extensão da ontologia para informações específicas do SharePoint. Edição de ontologias em todos os locais do mesmo site. Possibilidade do desenvolvimento de aplicações semânticas específicas. Produção de formulários (listas) com base na ontologia. As seguintes figuras mostram alguns elementos do componente SemanticCore: Gestão de Ontologias Edição de ontologias
8 3.4 SemanticMiner para SharePoint O SemanticMiner para SharePoint é o componente para a navegação semântica e de pesquisa no SharePoint. Ele realiza as pesquisas através do SemanticCore, onde a ontologia (baseada em regras, anotação de conteúdos e de filtragem dinâmica) disponibiliza respostas contextualizadas dos resultados, trazendo um melhor aproveitamento nas buscas por informação. Principais funcionalidades: SemanticMiner para Sharepoint Gestão flexível da informação: Cada usuário pode fornecer informações globais e individuais no site. Estes são dinamicamente manipulados através do modelo de conhecimento estruturado (ontologia). Acesso rápido à informação relevante: As buscas moderadas por navegação dinâmica e filtros semânticos ajudam os usuários a encontrar rapidamente a informação correta no contexto pretendido. Busca estendida (sinônimos, representações, conceitos genéricos/específicos, regras, etc.) Correção automática da ortografia e auto-sugestão. Navegação e visualização gráfica Integração de fontes externas, tais como bancos de dados, aplicações, servidores de arquivos, etc. Pesquisa em documentos e bases de dados externos ao Sharepoint (Oracle, DB2 etc.). Vários WebParts semânticos (Navegação semântica, Multi-Categoria semântica, filtro de resultados de Pesquisa Semântica). Exibição de detalhes do objeto no resultado da pesquisa. Recurso de auto-sugestão. Interface Ajax de usuário.
9 O SemanticMiner é composto de vários WebParts apropriadamente configurados, que podem ser utilizados no Sharepoint: Seleção de WebParts Configurando as WebParts
10 3.5 SemanticWiki SemanticWiki for SharePoint é um aplicativo semântico com base nos produtos SemanticCore e SemanticMiner para SharePoint. Baseado no sucesso da Wikipédia, muitas empresas estão procurando uma maneira de compartilhar o conhecimento corporativo na forma de um Wiki. Cada funcionário é a principal fonte de conhecimento para a empresa dentro dos sistemas que ela utiliza. No entanto, temas como a escalabilidade, facilidade de uso, design corporativo e gerenciamento de direitos podem dificultar o efetivo compartilhamento do conhecimento. Neste sentido, uma aplicação Wiki deve ser capaz de se adaptar às necessidades de cada empresa e acompanhar as novas demandas por informação. O SemanticWiki para SharePoint permite que você crie ontologias para as páginas Wiki e, assim, captar informações semânticas. Ao apresentar a informação dentro das buscas, a ontologia é dinamicamente acionada e pode revelar informações implícitas dentro da própria base da empresa, através de conclusões inferidas de regras e estrutura semântica. Principais funcionalidades: Páginas Wiki semântica: Criação de páginas Wiki com significado semântico pela ontologia. Utilização de uma ontologia padrão de conceitos comuns, como pessoa, funcionário, organização, projeto, documento, conhecimento. Esta ontologia pode ser estendida para classes de objetos específicos da empresa, relações e regras que permitem a criação de redes de conhecimento e mapeamento de relacionamentos complexos. Interface amigável: Não há necessidade de trabalhar na sintaxe Wiki, todas as atividades com o conteúdo são realizadas através de uma interface simples e amigável. Wikis multilíngües e distribuídos possibilitam uma adaptação (ajuste) específica da empresa. SemanticWiki para Sharepoint
11 3.6 Visualizer Uma das funções adicionais é o Visualizer que proporciona uma forma mais fácil e gráfica para apresentação dos conceitos analisados, incluindo as seguintes características: Nessa ferramenta são visualizadas algumas informações subjacentes a uma determinada informação escolhida, em forma de uma rede gráfica. Todas as instâncias da ontologia e suas relações são representadas por nós e linhas. Cada Instância é um nó com o título e seu conceito subjacente representado. O texto que é apresentado quando o cursor fica em determinado momento sobre este nó contém uma descrição do presente caso. Os dados básicos de uma instância são apresentados em uma janela separada. Cada relação é representada através de uma linha de conexão entre duas instâncias. O texto que é apresentado quando o cursor fica em determinado momento sobre essa linha de ligação contém o nome da relação. São apresentadas as instâncias selecionadas, situadas nos casos relacionados agrupados em torno do nó central. Outro clique no nó selecionado e a realização desta instância é apresentada. O Visualizer possui diferentes possibilidades nas seguintes configurações: o A cada nó (conceito) pode ser atribuída uma cor diferente. o O campo de texto que é apresentado quando o cursor fica em determinado momento sobre um nó. o Cada tipo de relação pode ser atribuído com uma cor diferente. o Filtragem da rede para tipos específicos de nós (conceitos). Visualizer
12 3.7 Processo de aprendizado contínuo Para uma contínua melhoria na utilização, este sistema pode evoluir continuamente, adaptando-se às mudanças dos conceitos utilizados pela organização e agregando novos conhecimentos com o próprio uso da ferramenta. Isto possibilita a inclusão de um processo de aprendizado, que deve ser adaptado para cada empresa, podendo possuir o seguinte esquema: Exemplo de processo de aprendizado e adaptação do sistema Este processo pode ser adaptado às necessidades da empresa dependendo da organização funcional interna, agregação da atuação em mais de um papel para os funcionários, terceirização da análise de conhecimento, número de especialistas, tipo de conhecimento tratado (mais amplo ou mais específico) entre outros. O ponto importante neste processo é a capacidade das ontologias e da ferramenta se adaptarem a um processo contínuo de aprendizado o que é fundamental para a evolução dos sistemas e sua melhor utilização.
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