Prof. Fred Freitas - [email protected] Ontologias Prof. Fred Freitas CIn - UFPE.
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Objetivo: Situar o contexto em que surgiram as ontologias e a Web
semântica • Dentro da Informática
– A controvérsia declarativo-procedimental – Porque as ontologias ganharam foco com a Web– Web Semântica
• Dentro de Inteligência Artificial Simbólica– Histórico do paradigma declarativo – Formalismos de representação de conhecimento– Motivações de reuso e compartilhamento de
conhecimento– Integração de conhecimento escrito em
formalismos de representação diferentes
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Objetivo: Estudar as questões mais técnicas relativas a Ontologias
• Tipos, exemplos e benefícios de Ontologias• Ferramentas para as ontologias e a Web
semântica– Ontolingua, Protégé, OntoEdit e ODE
• Engenharia de Ontologias• Aplicações de Ontologias
– PACT e MASTER-Web
• Tópicos Abertos de Pesquisa
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O que é uma ontologia?
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Ontologias
• Corpo de conhecimento declarativo sobre um dado domínio, assunto ou área de conhecimento
• Na prática, hierarquias de conceitos (classes) com suas relações, restrições, axiomas e terminologia associada
• Termo às vezes mal-empregado. Ontologias não são:– Simples hierarquias– Conjuntos de conceitos associados a palavras-chave– Esquemas de bancos de dados
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Relacionamentos na Ontologia Ciência
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Axiomas
• Axiomas são sentenças sempre válidas no domínio
• Servem para inferência e restrições complexas Ex: Todo empregado tem um ID único:
(forall ?person1(forall ?person2
(=> (and (own-slot-not-null ID ?person1)(own-slot-not-null ID ?person2))
(=> (not (= ?person1 ?person2))(not (= (ID ?person1) (ID ?person2))))))
• Uma pizza de 4 queijos:
• Roquefort Queijo• Muzzarela Queijo• ...• Pizza4Queijos ≡ Pizza and temCobertura some
Tomate and temCobertura = 4 Queijo andtemCobertura only (Queijo or Tomate)
Axiomas de definição
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Usos de ontologias
• Realizar inferência• Servir como vocabulário compartilhado numa
comunicação entre agentes inteligentes• Codificar conhecimento interoperável
– entre linguagens (F-logic, Prolog, Jess)– entre formalismos de representação de
conhecimento (frames, redes semânticas, lógica de descrições)
• Definir páginas da Web semântica
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Contexto das Ontologias em Informática
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Controvérsia Declarativo-Procedimental
• Abordagem procedimental– Descreve o funcionamento de processos passo-
a-passo– Código compilado, mais rápido, simples,
controlável e popular– Metáfora do “como”
• Abordagem declarativa– Descreve um domínio com suas entidades e
características, através de “fatos” declarativos que não estão dentro dos programas
– Motores de inferência deduzem novos fatos a partir dos existentes
– Metáfora do “o quê”
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Nova conjuntura para a controvérsia: a Internet
• Grande volume de informações desestruturadas• HTTP e HTML asseguram apenas navegação e
apresentação• Solução procedimental: Engenhos de busca
– Análise apenas em nível léxico– Falta de precisão e muitos resultados irrelevantes,
• Principais ausências– Falta de contexto – Falta de semântica na definição das páginas
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Soluções possíveis para o tratamento de informação na
Web • Dotar os sistemas de inteligência
– Agentes inteligentes– Manipulação cooperativa de informação [Oates et
al 94]: distribuição, cooperação e comunicação sobre a semântica das páginas
– Restrição de domínios
• Dotar a Internet de inteligência: a Web Semântica– Linguagens e padrões para definir páginas com
uma semântica clara e definida formalmente– Os agentes poderão raciocinar e “conversar” no
contexto desta semântica
=> Ontologias desempenham um papel fundamental em ambas as soluções!
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Contexto das Ontologias em Inteligência Artificial
Simbólica
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Sistemas Baseados em Conhecimento
• Criar sistemas diretamente a partir do conhecimento • Separação entre o conhecimento e o processo
dedutivo ou inferência• Conhecimento sobre o domínio e sobre processos
são dados (fatos), que podem ficar fora do programa
• A concepção passa por 3 especificações consecutivas:– O nível de conhecimento ou epistemológico– O nível lógico– O nível de implementação
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Formalismos de Representação de Conhecimento
• Prover teorias - fundamentadas em lógica matemática - e sistemas para expressar e manipular conhecimento declarativo de forma tratável e eficiente computacionalmente
• Um formalismo deve prover:– Acesso aos fatos (conhecimento)– Mecanismo de inferência (ou estratégia de
resolução)– Estratégias de controle e escalonamento da
inferência
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Tipos de formalismos em relação ao foco
• Formalismos orientados a predicados: regras de produção (vide aula prática) e programação em lógica– Pioneiros – Foco no processo, funcionamento
• Formalismos orientados a domínios: frames, redes semânticas, lógica de descrições– Classes, relações e restrições– Facilitam a estruturação de conhecimento sobre
um domínio de aplicação
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Formalismos orientados a domínios
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Redes Semânticas
• Proposta por Quillian [68] a partir da modelagem da memória semântica humana
• Nós (objetos) conectados por arcos (relações binárias)
• Arcos típicos: é-um (is-a), é-parte• Muito utilizadas em Processamento de
Linguagem Natural– Ontologias linguísticas (Ex: WordNet)
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Redes Semânticas
pessoa id
string string
pessoa id
nome
cônjuge primeiro último
nome último
pessoa id
string string
pessoa id
nome
cônjuge primeiro último
nome último
X: pessoa ( nome => id ( primeiro => string, último => Y: string ), Cônjuge => pessoa ( nome => id ( último => Y),Cônjuge => X))
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Comer
Pássaro
Animal
Mamífero
Cão
Pêlos
Ako Ako
Ako
tem
faz
Exemplo de ontologias em redes semânticas
Fido
Is-a (instanciação)
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Problemas de redes semânticas
• Muitos nós para representar pouca coisa• Muita repetição de nós • Não há distinção entre classes e objetos• Não podemos falar sobre as relações
– Dizer por exemplo que é de 1:1 ou 1:n– A não ser reificando-as ...
• ...
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Frames (Quadros)
• Base: modelos mentais de psicologia cognitiva usados na resolução de problemas [Bartlett 32]– Esquemas: estruturas de conhecimento
(estereótipos) armazenadas na memória duradoura, baseadas em experiências passadas, a serem adaptadas
• Proposta por M. Minsky [75]• Precursores declarativos dos objetos
procedimentais
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FramesAnimaisAnimaisAnimaisAnimais
Vivo:Vivo: V VVivo:Vivo: V V
Voa:Voa: F FVoa:Voa: F F
PássarosPássarosPássarosPássaros MamíferosMamíferosMamíferosMamíferos
Subconjunto
Subconjunto
Subconjunto
Subconjunto Subconjunto
Subconjunto
Subconjunto
Subconjunto
SubconjuntoSubconjuntoSubconjuntoSubconjunto SubconjuntoSubconjuntoSubconjuntoSubconjunto SubconjuntoSubconjuntoSubconjuntoSubconjunto
Membro
Membro
Membro
Membro
Membro
Membro
Membro
Membro
Membro
Membro
Membro
Membro
CanáriosCanáriosCanáriosCanários GatosGatosGatosGatos HumanosHumanosHumanosHumanos
Piu-piuPiu-piuPiu-piuPiu-piu FrajolaFrajolaFrajolaFrajola FredFredFredFred
Pernas:Pernas: 2 2Pernas:Pernas: 2 2
Voa:Voa: V VVoa:Voa: V VPernas:Pernas: 4 4Pernas:Pernas: 4 4
Cor:Cor: Amarelo AmareloCor:Cor: Amarelo Amarelo Pernas:Pernas: 2 2Pernas:Pernas: 2 2
Nome:Nome: Piu-piu Piu-piuNome:Nome: Piu-piu Piu-piu
Amigo:Amigo:Amigo:Amigo:Nome:Nome: Frajola FrajolaNome:Nome: Frajola Frajola
Amigo:Amigo:Amigo:Amigo:Nome:Nome: Fred FredNome:Nome: Fred Fred
[Figueira 98]
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Expressividade dos Frames
• Classes– Herança múltipla– Instâncias
• Atributos (slots) – Slots podem ser instâncias de outras classes
(relações)– Slots inversos:
• Ex: Slot Orientados da classe Professor é inverso do slot Orientador da classe Aluno
• Ao preencher um o outro é preenchido automaticamente
• Facetas– Restrições sobre os slots
• Inferência por meio de herança e restrições
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Definindo classes e instâncias(defclass City "Cities are part of countries or states."
(is-a Location) (multislot is-Part-Of
(type INSTANCE)(allowed-classes Country State) (inverse-slot has-Parts)(cardinality 1 ?VARIABLE))
(single-slot name(type STRING)(cardinality 1 1)))
([Locations_00427] of City(is-Part-Of [WA])(name "Washington"))
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Facetas mais comuns em sistemas de Frames
• Valor default• Valores permitidos (allowed-values) • Domínio
– Ex: 1..100
• Cardinalidade máxima e mínima • Tipo: inteiro, string, booleano, float, símbolo,
instância • Classes permitidas (allowed-classes): válida apenas
para slots do tipo instância
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Frames x Objetos procedimentais
• Semelhança apenas aparente• Frames modelam aspectos de um domínio real • Objetos e suas classes visam modelar
estruturas de dados e reusar código• Às vezes frames e objetos se parecem• Às vezes objetos violam o engajamento
ontológico
Class circulo {int x,y; int altura} Class elipse extends circulo
{int largura}
[Farquhar 97]
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Frames x Objetos procedimentais (cont.)
• Também não é necessária em frames a inclusão de detalhes de implementação, como tamanho de strings, etc
• Frames não possuem métodos nem information hiding, desnecessária para a declaratividade
• Objetos não possuem facetas• Frames têm sua parte procedimental
– Daemons: procedimentos executados quando um valor é lido, incluído ou modificado num slot
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Regra e frames
(defrule x (object (is-a City) (is-Part-Of nil) (name ?a))
=>(printout t “Specify a state for “ ?a crlf))
• Frames e regras podem ser combinados– CLIPS, para ganhar expressividade, inclui uma
linguagem interna (COOL – “C” Object-Oriented Language) para definir e manipular frames
– Regras CLIPS referenciam estes frames
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Análise: Problemas de SBCs
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Porque SBCs não se tornaram populares?
• Não muito usados por razoes técnicas “históricas”• Programar procedimentalmente é mais fácil,
rápido, simples e controlável – Eficiência : funcionamento diretamente no código– Fácil funcionamento : despreocupação com
contextos– O programador mantém o fluxo de controle
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Problema: Dificuldades de reuso
• Formalismos diferentes não facilitam o reuso• Reuso é imperativo:
– BCs são a parte mais cara de um SBC
• Como ter reuso no nível de conhecimento?• Como abstrair formalismos?
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Problemas de reuso: Interoperabilidade
• Necessidade de reuso em domínios com grande número de conceitos e relações (ex: medicina)
• Falta de interoperabilidade entre formalismos, mesmo entre os orientados a domínio
• Formalismo diferentes, porém certa similaridade expressiva
• Solução visando reuso em nível de conhecimento: Ontologias!
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Ontologias
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Motivações de Ontologias
• Permitir reuso entre formalismos de representação diferentes
• Servir como vocabulário compartilhado de comunicação entre agentes
• Unidade básica de representação: Frames (sem daemons)
• Define um domínio, visando maximizar o reuso destas definições
• Idealmente não deve refletir nenhum formalismo• Materialização do nível de conhecimento
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Ontologias
• Termo oriundo da filosofia• Ramo da filosofia que lida com a natureza e
organização da realidade• Categorias de Aristóteles: taxonomia para os
objetos do mundo • Kant, Peirce, Whitehead, Heidegger,
Wittgenstein, ...• Em informática e inteligência artificial, ganha
um senso mais prático– Organização de conhecimento manipulável
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Definições de ontologia
• Ontologia: Especificação de uma conceitualização [Gruber 91]
• Hierarquia de conceitos (classes) com suas relações, restrições, axiomas e terminologia associada
[Huhns & Singh 97] Id Modelo
Xy 777
Agente da Cia. Aérea
Ont. de Meios de Transporte
Trem Avião Barco
Transporte Carreira Caça
Avião
Meu agente
777[é-um 777]
Id Modelo
Xy 777
Agente da Cia. Aérea
Ont. de Meios de Transporte
Trem Avião Barco
Transporte Carreira Caça
Avião
Meu agente
777[é-um 777]
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Definições de ontologia (cont.)
• “Uma ontologia é uma especificação explícita e formal de uma conceitualização compartilhada” [Studer et al 98]
• Especificação explícita: definições declarativas de conceitos, instâncias, relações, restrições e axiomas
• Formal: declarativamente definida, sendo compreensível e manipulável para agentes e sistemas
• Conceitualização: modelo abstrato de uma área de conhecimento ou de um universo limitado de discurso
• Compartilhada: conhecimento consensual, seja uma terminologia comum da área modelada, ou acordada entre os desenvolvedores dos agentes que se comunicam
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Tipos de ontologias quanto ao grau de genericidade
adaptado de [Gómez-Perez 99]
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Ontologias de Representação
• Definem as primitivas de representação - como frames, axiomas, atributos e outros – de forma declarativa
• Tenta abstrair os formalismos de representação
• Ex: Frame-Ontology da Ontolingua– Classes: Relação, partição, argumento, axioma,
etc
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Definição de partição na Frame-Ontology
(defrelation Class-Partition (?set-of-classes) := (and (=> (and (Member@Hpkb%Kif-Sets ?c1 ?set-of-classes) (Member@Hpkb%Kif-Sets ?c2 ?set-of-classes)
(not (= ?c1 ?c2))) (Disjoint@Hpkb%Kif-Sets ?c1 ?c2)) (=> (Member@Hpkb%Kif-Sets ?c ?set-of-classes) (Class@Okbc-Ontology ?c)) (Set@Hpkb%Kif-Sets ?set-of-classes)))
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Ontologias Gerais (ou de topo)
• Trazem definições abstratas necessárias para a compreensão de aspectos do mundo, como tempo, processos, papéis, espaço, seres, coisas, etc.
[Sowa 99]
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Ontologias centrais ou genéricas de domínio (core ontologies)
• Definem os ramos de estudo de uma área e/ou conceitos mais genéricos e abstratos desta área
• Serve de base para a construção de ontologias de ramos mais específicos de um domínio
• Ex: a ontologia central de direito [Valente & Breuker 96]– Conhecimentos meta-legal, definicional, causal,
normativo, de responsabilidade, reativos, criativo, de agências legais, reação legal, comportamentos permitidos, etc
– Servirá para criar ontologias de direito tributário, de família e outras
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Ontologias de domínio e de aplicação
• Ontologias de domínio tratam de um domínio mais específico de uma área genérica de conhecimento, como direito tributário, microbiologia, etc
• Ontologias de aplicação procuram solucionar um problema específico de um domínio– Referenciam termos de uma ontologia de domínio– Ex: Ontologia para identificar doenças do coração, a
partir de uma ontologia de domínio de cardiologia
• Classificação quanto ao teor: ontologias de tarefas e de domínio
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Benefícios e Ferramentas de Ontologias
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Benefícios das Ontologias
• Reuso massivo de conhecimento– Incorporação de conhecimento é facilitada, inclusive
de linguagem natural
• Facilidades de acesso a conhecimento– Via browser– Servidores
• Interoperabilidade entre formalismos– Tradução– Mapeamento
• Comunicação em nível de conhecimento
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Knowledge Sharing Effort (KSE)Knowledge Sharing Effort (KSE)
• O KSE produziu inicialmente quatro ferramentas :– Ambiente de edição, manipulação e acesso
de ontologias: Ontolingua– Tradução: Linguagem KIF– Comunicação entre agentes: Linguagem
KQML – Conectividade/ Interoperabilidade: OKBC
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Tradução na Ontolingua
• Tradução intermediária para a interlingua KIF (Knowledge Interchange Format) – No. de tradutores cai de (n-1)² para 2n
• KIF foi feita para ser usada com a Frame-Ontology
Ontologias“de prateleira”
Ontolingua
LOOMOntol.
“T-box”
EpikitAxiomas
ExpressModeloInform.
PrologRegras backwarchaining”
CLIPSRegrasforward chaining
CORBAIDL
KIFLógica
predic.1ª
ordem
Ontologias“de prateleira”
Ontolingua
LOOMOntol.
“T-box”
EpikitAxiomas
ExpressModeloInform.
PrologRegras backwarchaining”
CLIPSRegrasforward chaining
CORBAIDL
KIFLógica
predic.1ª
ordem
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Usos da Ontolingua Colaboradores remotos
Escritores
Leitores
Aplicações remotas
DB
Aplic. GUI
Aplicações stand-alone
Aplic.
BC
KQML
NGFP
Servidor / Editor de Ontologias
Editor
Servidor
HTTP
NGFP
Tradutores:LOOM,IDL,CLIPS...
Bibl
Transferência de arquivos (Batch)
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Ontologias disponíveis na Ontolingua
• Normalmente mantidas por grupos de pesquisa
• Metadados de imagens de satélites
• Metadados para integração de bases de dados de genoma
• Catálogos de produtos• Osciloscópios• Robótica
• Semicondutores• Modelagem de sólidos• Matemática• Engenharia• Drogas• Terminologia medica• Padrão IEEE para
interconexões entre ferramentas
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KQML: Comunicação entre Agentes Cognitivos
• Introduziu o modelo de Comunicação em Nível de Conhecimento ou peer-to-peer
• Modelo baseado na Teoria dos Atos de Fala [Austin 62], que modela a comunicação humana
• Os atos de fala expressam as intenções dos agentes – assertivos (informar)– diretivos (pedir ou consultar)– comissivos (prometer ou comprometer-se)– proibitivos, – declarativos (causar eventos para o próprio comunicador) – expressivos (emoções)
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KQML (Knowledge Query and Manipulation Language)
KQML (Knowledge Query and Manipulation Language)
• KQML dá suporte a agentes na identificação, conexão e troca de informação com outros agentes.
• Mensagens KQML não enxergam o conteúdo das mensagens que elas transportam
• É dividida em três camadas :– camada de comunicação - parâmetros de baixo
nível da comunicação (sender, recipient, id,etc)– camada de conteúdo - mensagem– camada de mensagem - detalhes de interações da
comunicação ( ling. de conteúdo, ontologia , etc)
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Exemplo de Comunicação em KQML
(ask-all :sender CFP-Agent :receiver PPR-Agent :reply-with id1 :language JessTab :ontology Science :content (object (is-a Link) (URL ?u)
(anchor ?a&:(occurs [call-for-papers] ?a))))
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Ex. de Comunicação em KQML (cont.)
(tell :sender PPR-Agent :receiver CFP-Agent :in-reply-to id1 :reply-with id2 :language JessTab :ontology Science :content (object (is-a Link)
(URL “http://lcn2002.cs.bonn.edu”) (anchor “ IEEE Conference on Local
Computer Networks (LCN 2002)”)))
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O Protégé
• Ferramenta desktop criada pelo Depto. de Informática Médica da Univ. Stanford [Noy et al 2000]– Milhares de usuários
• Flexibilidade:– Editor de ontologias com interface gráfica
• Cria formulários para entrada de instâncias
– Integração de Componentes• Ex: Componentes gráficos, como OntoViz, Jambalaya
– Plugin OKBC: acesso remoto à Ontolingua– Modelo de conhecimento: classes primitivas
(metaclasses) podem ser redefinidas• CLIPS, Jess, F-Logic, Prolog, RDF, OIL, XML, Topic Maps
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Plugin OKBC acessando a Ontolingua
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Importando BCs via OKBC
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Ferramentas do KAON e da Ontoprise
• Desenvolvidas em Karlsruhe, Alemanha • 1o. protótipo do que viria a ser a Web semântica,
o Ontobroker [Benjamins et al 98] • O KAON (the KArlsruhe ONtology and semantic
web tool suite) engloba ferramentas para: – edição de ontologias (OntoEdit)– disponibilizar ontologias num servidor baseado em
BDs– criação de ontologias a partir de texto (Text-to-
Onto)– busca baseada em ontologias sobre bases de texto
(SemanticMiner)– anotação semi-automática de referências a
ontologias em páginas para a Web– agrupamento de textos baseados em ontologias
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Requisitos para ferramentas de ontologias
• facilidades de uso• entendimento intuitivo da interface • interface gráfica• visibilidade gradativa• conexão a repositórios• portabilidade• interoperabilidade• organização dos arquivos gerados• documentação de alterações• suporte a trabalho cooperativo• extensibilidade (capacidade de inclusão de
componentes)• ferramentas de apoio
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Requisitos para formalismos e linguagens de representação
• Não apenas expressividade, como em [Corcho & Gómez-Perez 2000]
• Existência de um motor de inferência• Acoplamento do motor a um editor de ontologias• Traduzível:
– independência de uma linguagem ou formalismo específico
• Popularidade• Ex: F-Logic
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Aplicações de Ontologias
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Ramos de aplicação
• Comércio eletrônico• Gestão de conhecimento• Workflow • Tratamento inteligente de informação • Web semântica!
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PACT (Palo Alto Collaboration Testbed )
• Objetivo: resolução negociada de problemas de projeto de manipuladores robóticos entre sistemas já existentes de fábricas da HP e da Lockheed e de uma empresa de software
[Cutovsky et al 93]
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PACT (cont.)
• Ontologias– Matemática para engenharia - quantidades, unidades,
dimensões, matrizes e funções – Projeto e configurações - parâmetros, componentes,
restrições
(monitor :from consumer :to producer :ontology standard-units-and-dimensions :language KIF :content (= (q.magnitude (diameter shaft-a) inches) ?x))
Você já ouviu falar de Siri?
Não este!
O futuro no celular: Siri
A capacidade de lidar com contextos
Renault: diagnósticos e manuais“on-the-fly”
Vodafone: busca semântica
Richard Benjamins
http://cloudofdata.com/2008/12/amazon-public-data-sets-bring-the-cloud-of-data-closer/
http://buytaert.net/rdfa-and-drupal
http://sioc-project.org/wordpress/
Outros
http://semweb.meetup.com/32/boards/thread/7569801/
http://www.oracle.com/technology/tech/semantic_technologies/index.html
http://3.ly/e8P
Muitas aplicações aparecendo...
• BBC: anotações dos jogos olímpicos ... e da copa 2013
• Globo: todas as mídias semanticamente anotadas
• Audi• Governos Italiano, Espanhol,...• ...
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Tópicos de pesquisa corrente
• Web semântica – Padrões, princípios, linguagens, limitações
• Concepção de ontologias– Engenharia de ontologias– Paradoxo: tensão entre aplicação e
extensibilidade– Aspectos a serem abordados
• funcional, intencional, social, físico, etc
– Modularização de ontologias
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Tópicos de pesquisa corrente (cont.)
• Aprendizado e ontologias– Construção de ontologias a partir de texto (Text-to-
Onto)– Anotação semi-automática de páginas baseadas em
ontologias– Extração, agrupamento [Hotho et al 2001] e
classificação de informação (mineração de textos)• Integração inteligente de informação
– Diversidade de visões de ontologias sobre um mesmo domínio, que o abordam sobre perspectivas distintas
– Soluções: mapeamento e integração semântica através de contextos comuns [Wache & Stuckenschmidt 2001]
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Conclusões
• Ontologias revigoraram o paradigma declarativo
• Materialização do nível de conhecimento• Possibilitaram um modelo de comunicação
expressivo e intencional para agentes cognitivos
• Área promissora, de pesquisa ativa• Aplicável principalmente em:
– Gestão de Conhecimento– Web semântica– e-commerce: muitas soluções com comunicação
baseadas em ontologias