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Inteligência Artificial aplicada a Controle e Automação
DAS 6607
Ontologias
Guilherme Bittencourt
Departamento de Automação e SistemasUniversidade Federal de Santa Catarina
Brasil
SECCOM - 07/10/ 2004 - [email protected] - www.das.ufsc.br/~gb
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Sumário
• Ontologias– Ferramentas– Construção– Aplicações
• Conclusões
Ontologias
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Internet
• Grande volume de informações desestruturadas adequadas apenas ao entendimento humano (as vezes... )
• 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: 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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Motivações de Ontologias
• Permitir reuso entre formalismos de representação diferentes
• Servir como vocabulário compartilhado de comunicação entre agentes
• Unidade básica de representação: Frames• Define um domínio, visando maximizar o reuso
destas definições• Idealmente não deve refletir nenhum formalismo
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Definições de ontologia
• Ontologia: Especificação de uma conceitualização• Hierarquia de conceitos (classes) com suas relações,
restrições, axiomas e terminologia associada
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• Ontologias de Representação: definem as primitivas
de representação - como frames, axiomas, atributos e outros – de forma declarativa.
• Ontologias Gerais (ou de topo): contêm definições abstratas necessárias para a compreensão de aspectos do mundo, como tempo, processos, papéis, espaço, seres, coisas, etc.
• Ontologias centrais ou genéricas de domínio (core ontologies): descrevem ramos de estudo de uma área e seus conceitos mais genéricos e abstratos.
• Ontologias de domínio e de aplicação: tratam de um domínio específico de uma área genérica de conhecimento, como direito tributário, microbiologia, etc.
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Vantagens 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
Ferramentas para ontologias
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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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Uso da Ontolingua Remote collaborators
Writers
Readers
Remote Applications
DB
Aplic. GUI
Stand-alone applications
Aplic.
BC
KQML
NGFP
Ontology Server/Editor
Editor
Server
HTTP
NGFP
Translators:LOOM,IDL,CLIPS...
Library
File transfer (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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Problemas da Ontolingua
• As ontologias criadas na Ontolingua ficam complexas porque devem referenciar a Frame-Ontology
• Falta um motor de inferência para KIF– Falta de integração: nenhum teste com ontologias
e inferência pode ser rodado• Falta à Ontolingua uma interface para estações de
trabalho que permita a manipulacao de ontologias, sem estar acessando a Internet
• Extensibilidade: Como incluir novas funcionalidades?– O gerador de gráficos não é configurável
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Protégé• Ferramenta desktop criada pelo Depto. de Informática Médica da
Univ. Stanford– 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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Ferramentas do KAON e da Ontoprise
• Desenvolvidas em Karlsruhe, Alemanha • 1o. protótipo do que viria a ser a Web semântica, o
Ontobroker • O KAON (the KArlsruhe ONtology e semântica 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
(SemânticaMiner)– 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• estensibilidade (capacidade de inclusão de componentes)• ferramentas de apoio
Construção de ontologias
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Princípios de construção
• Clareza
• Legibilidade
• Coerência
• Extensibilidade
• Mínima codificação
• Mínimo compromisso ontológico
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Metodologias de desenvolvimento
• Processo iterativo, com revisões constantes• Nas metodologias propostas, são considerados
passos similares aos de engenharia de software:– Especificação– Conceitualização– Implementação
• Atividades de suporte são executadas concomitantemente com o desenvolvimento– Aquisição– Avaliação– Documentação– Integração com ontologias existentes
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Especificação
• Determina o propósito e escopo da ontologia • Deve incluir uma análise para decidir se é possível,
necessário ou adequado o reuso de ontologias• Sugere-se elaborar uma lista de questões de
competência:– Servirão para a avaliação da ontologia durante o
desenvolvimento – Ex: “Jornais científicos são considerados eventos
científicos?”
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Conceitualização • Fase crítica, nela ocorrem a maior parte das atividades de suporte
de aquisição e avaliação • Passos e dicas:
– Enumerar os termos do domínio– Definir as classes - não confundir nomes de um conceito com o
próprio conceito– Definir a hierarquia das classes - passo capcioso– Definir os slots e facetas de cada classe, interagindo com os
dois passos anteriores– Criar as instâncias - Se elas não possuem uma hierarquia
natural, é preciso revisar a hierarquia das classes– Usar convenções de nomes e nomes facilmente
compreensíveis
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Implementação e Avaliação
• Objetivo: transformar a ontologia em algo computável• Na fase de implementação, a ontologia é escrita
numa linguagem de representação de conhecimento• Na fase de avaliação, são executados testes para
verificar se a ontologia atende aos requisitos especificados na fase de especificação
• Testes freqüentemente provocam mudanças na implementação
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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MASTER-Web
• Multi-Agent Sytem for Text Extraction, classeification e Retrieval over the Web
• Manipulação integrada de informação usando ontologias
• Objetivo: recuperar, classificar e extrair dados de páginas pertencentes às classes a um grupo
• EX:o grupo científico, com classes como artigos científicos, eventos, pesquisadores, etc
• Cada agente trata uma classe• Os agentes cooperam sugerindo links entre as classe
– Beneficiam-se dos relacionamentos entre as classes
[Freitas & Bittencourt 2003]
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Arquitetura do MASTER-Web
URLs, fatos &
conhecimento
Sistema Multiagente
WEB
Infoseek
Excite
...
.
Meta-robô
Ontologias, Categorias & Dicionários
Novo Agente
DB
URLs & páginas
Mediador
Usuários
Agentes
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Experimentos do MASTER-Web• Instanciado para o meio científico
– Ontologia de Ciência – Agente CFP: eventos científicos– Agente PPR: artigos científicos
• As páginas são classificadas em subclasses dentro da ontologia– Ex: o agente CFP as classifica em Conferência,
Workshop, Jornal, Revista, Evento-Genérico-ao-Vivo, Evento-Genérico-de-Publicação e Edição-Especial-de-Jornal e de Revista
• Taxa de acerto no reconhecimento e classificação: +80% em todos os testes
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Uso de ontologias no MASTER-Web
• Generalidade da solução:– Para tratar páginas de outro grupo, basta criar
uma ontologia de seu domínio• Vocabulário de comunicação entre agentes• Definição e organização do conhecimento• A ontologia do domínio deve ser bastante detalhada
para garantir precisão no reconhecimento e classificação
• Ganho de expressividade e flexibilidade– O conhecimento sobre uma classe não se
circunscreve a termos e palavras-chaves, mas a qualquer fato que diga respeito às páginas, como estrutura, regiões, conceitos, etc
Conclusões
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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
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Conclusões (cont.)
• Ontologias são o elemento estruturador da Web semântica
• Padrões ainda em processo de maturação• A Web semântica promete oferecer um tratamento
melhor da informação• As ontologias já começam a desempenhar o papel
de conhecimento estruturado disponível em larga escala, reusável por sistemas e programas