REPRESENTAÇÃO DO CONHECIMENTO Ontology. Microworlds Top Down X Bottom Up Single domain Cities Populated places Capitals Administrative area Political

REPRESENTAÇÃO DO CONHECIMENTO

Ontology

Microworlds

Top Down X Bottom Up Single domain

Cities

Populated places

Capitals

Administrative area

Political areas

Countries

Trabalhador

Gerente

Pagar

horas-trabalhadas

cheque pagamento-total

Top Down - DFD

impostos

info-trabalhador

Dep. de Pessoal

Dir. Financeira

salarios

DeduzirEmitir

salario-bruto

Calcular

impostoscheque

Adicionarpagamento-total

horas-trabalhadas

info-trabalhador

total-pag

salario-líquido

salarios

Top Down - DFD

Pagar

Calcular

Separar

Multiplicar

Somar

info-trabalhador

horas-trabalhadas

salarios

horas-extra

horas-expediente

salario-h-extra

salario-brutosalario-normal

Top Down - DFD

• Exemplo

Curso Aluno

Prof.

endereço

horário

sala

se inscreve em

N M

número

leciona

N

1

grupo

nome

dias

nome

endereço.

Modelo Entidade Relacionamento

Casos de Uso

Abertura do Caixa

Gerente

Fechamento do Caixa

Gestor de Estoque

Caixeiro

Gestão Manual de Estoque

Operação de Venda

Sistema Financeiro

Casos de Uso [Cockburn] Comprar ações na WebEscopo: conselheiro/pacote financeiro(PAF)Nível: objetivo do usuárioInteressados e interesses:

comprador- quer comprar ações e tê-las adicionadas ao portfólio PAF automaticamenteFinanceira – quer informação de compra

Pré condição: usuário tem o PAF abertoGarantia mínima: informação de log suficiente de modo que o PAF possa

detectar erros e solicitar mais detalhesGarantia de sucesso: Site remoto tem conhecimento da compra, dos logs e o

portfolio do usuário é atualizadoCenário de Sucesso – Principal:

1. Comprador seleciona ações na internet2. PAF pega nome do web site a ser utilizado (Schwab, E trade)3. PAF abre conexão para o site, retendo o controle4. Comprador navega e compra ação do site5. PAF intercepta respostas do site da web e atualiza portfolio6. PAF mostra o novo portfolio

Extensões:2a. Comprador seleciona um site que o PAF não trabalha

2a1. Sistema recebe novas sugestões do comprador, com opção de cancelar o caso de uso

Software Engineering Lab (LES) – PUC-Rio

9

Ontologias enfoque Top-down Cyc upper ontology

Base de conhecimento com 3000 termos (termos mais gerais da realidade consensual dos humanos)

WordNet Banco de dados léxico para a língua inglesa

com mais de 42.000 termos


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Ontologias de Topo

Ontology Schemas Abstrações de alto nível que restringem a

construção Objetos e Processos (3D versus 4D)

Grandes Controvérsias Sumo, Dolce, Onions, GALEN, SBU,…

Necessárias quando se trabalha em grupos muito grandes.

CYC

Open Cyc

Para que serve?

Geração e compreensão de linguagem natural,

Integração de bases de dado semânticas, verificação de consistência, e mineração de dados,

Recuperação de informações semânticas, Simulação de ontologias restritas, Construção e utilização de modelos de usuário, Compartilhamento de conhecimento por

grupos trabalhando de forma independente.

Open Cyc

SUMO

Suggested Upper Merged Ontology Standard Upper Ontology (SUO)Working Group da IEEE Objetivos

Progresso em aplicativos ligados ao comércio eletrônico, Integração de software com base na Internet, Buscas mais precisas baseadas em palavras chave e Fornecer um conjunto de definições precisas para programação de aplicativos de software de ponta.

SUMO

SUMO - Classes de Topo

Word Net


20

Exemplo WordNet

WordNet 1.7.1 Search

Search word: Results for "Synonyms, ordered by estimated frequency" search of noun "dessert"

1 sense of dessert

Sense 1dessert -- (a dish served as the last course of a meal) => course -- (part of a meal served at one time; "she prepared a three course meal")

Return to overview for dessert Return to WordNet home

http://www.cogsci.princeton.edu/cgi-bin/webwn1.7.1?stage=1&word=dessert

http://www.cogsci.princeton.edu/~wn/


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Exemplo de Tesauro- WordNet

Resultado da busca ao termo “tank” (tanque) no WordNet.

KR Ontology

categorias foram derivadas a partir de combinações da divisão da categoria superior. Esta categoria, também chamada de categoria universal, representada pelo símbolo T foi subdivida nas seguintes combinações: Físico e Abstrato (F, A) Independente, Relativo ou Mediação (I,R,M) Contínuo e Ocorrente (C,O)

No fundo está o tipo absurdo ┴ , que representa uma conjunção contraditória de todos as categorias.

KR Ontology

Independente (I). Definição: Entidade caracterizada pela sua inerente primazia, independente dos relacionamentos que mantém com outras entidades.

Mediação (M). Definição: Entidade caracterizada por agir como um “terceiro”, ou seja, trazer duas outras entidades para um relacionamento. Uma entidade independente não pode ter nenhum relacionamento com outra. Uma entidade relativa, no entanto, pode manter um relacionamento com outras. Neste caso, uma entidade mediadora vai ser responsável pela criação deste relacionamento. Um exemplo é a entidade casamento que media o relacionamento entre marido e mulher.


28

Tipos de ontologia

Ref: Noy


29

Tipos de Ontologia

Vocabulários Controlados – Lista finita de termos. Um Exemplo:NAICS (North American Industry Classification

System) de produtos e serviços Glossários –

Lista de termos com significados em linguagem natural. Similar ao de um dicionário - termos são organizados

alfabeticamente, Exemplo de glossário: é o NetGlos (The Multilingual

Glossary of Internet Terminology) que reúne terminologia relacionada a recursos na Internet.

Tesauros lista de termos e suas definições que padroniza a utilização de palavras para indexação.


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Tipos de ontologia

Hierarquias tipo-de informais – Hierarquias que utilizam o relacionamento de generalização (tipo

de) de maneira informal. Exemplo: Yahoo. Não respeitam integralmente o relacionamento de generalização:

“aluguel de carro” e “hotel”, não são “tipos-de-viagem” Hierarquias tipo-de formais – Hierarquias que incluem instâncias de um domínio. Nestas hierarquias os relacionamentos de generalização são respeitados integralmente. Um exemplo é a taxonomia dos seres vivos, ilustrada na próxima seção.

Frames Representação proposta por Marvin Minsky. Primitivas: classes (ou frames) É largamente utilizado em modelagem de conhecimento.


31

Diferenças: Taxonomia e Ontologia Taxonomia: “Classificação de entidades de

informação no formato de uma hierarquia, de acordo com relacionamentos que estabelecem com entidades do mundo real que representam.” Michael Daconta

Servem Para: classificar informação em uma hierarquia (árvore) utilizando APENAS relacionamento pai-

filho (generalização ou “tipo-de”)


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Diferenças: Taxonomia e Ontologia Generalização: único tipo de relacionamento

que existe entre os termos de uma Taxonomia. Não se pode:

atribuir características ou propriedades aos termos atributos,

exprimir outros tipos de relacionamento: parte-de, causa-efeito, localização, Associação..

Para isto é necessário construir uma ontologia.


33

Diferenças: Tesauro e Ontologia

Tesauro: “um vocabulário controlado organizado segundo uma ordem conhecida e estruturado de modo a disponibilizar claramente os relacionamentos de equivalência, associação, hierárquicos e homônimos existentes entre termos.” ANSI/NISO Monolingual Thesaurus Standard

Servem para: Garantir que conceitos sejam descritos consistentemente Permitir com que usuários possam refinar buscas e localizar a

informação que necessitam. Contam com uma lista de relacionamentos pré

defidos adicionais (além do de generalização) Sinônimo - Similar a, Equivalente, Homônimo – mesma grafia, Mais amplo do que – hierarquia, pai de, super classe, Mais restrito do que - hierarquia – filho de, sub classe, Associado - relacionado a,


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Diferenças: Tesauro e Ontologia Relacionamentos Pré Definidos: únicos tipos de

relacionamento que podem existir entre os termos de um Tesauro

Muitas vezes é necessário relacionar conceitos utilizando relacionamentos do tipo parte-de, membro-conjunto, fase-processo, lugar-região, material-objeto, causa-efeito

Não se pode: exprimir outros tipos de relacionamento além dos

pré definidos:

Para isto é necessário construir uma ontologia.


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Enfoques

Inteligência artificial – Engenharia do conhecimento Esforços voltados ao mapeamento de domínios, criação

de grandes bases de conhecimento para mapear o conhecimento humano

Construídas por experts

Web semântica Ontologias voltadas para aplicações específicas Construídas por engenheiros de software


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IA

Enfoque top down Tempos antigos “divide et impera” Sistema e sub-sistema [von Bertalanffy] Dijkstra (programming considered a human activity)

Especifica as partes individualmente Satisfeito? O problema está resolvido? Constrói as partes individualmente

Se uma das partes ainda é complexa: subdividir


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CYC


38

Web Semântica

Grande número de pequenas ontologias interligadas

Em alguns anos toda empresa, universidade, agência governamental terá seu conteúdo conectado a uma ontologia

James Hendler, Agents and the Semantic Web


39

Pequenas ontologias existirão em toda parte

Todos dispositivos possuem

ontologia própria

Ref: Harry Chen


40

Ontologias de Domínio

Conceitos específicos a um campo ou área de conhecimento

Animais, Doenças, Comida, Arte, …. Onde começar

Enterder ontologias no sentido bottom up ou middle out. Níveis

Ontologias de Domínio de Topo – Pontos de partida para aquele domínio ou área de conhecimento Seres Vivos, Região Geográfica…

Ontologia de Domínio – conceitos da área Gato, Elefante, Montanha, Rio

Instances – the things in the world Garfield, Pico das Agulhas Negras.


41

Ontologias são apenas o começo...

OntologiasOntologias

Agentes de

Software

Agentes de

Software Métodos para

Resolução de

Problemas

Métodos para

Resolução de

Problemas

Aplicações

Independentes de

Domínio

Aplicações

Independentes de

Domínio

Bases de

Dados

Bases de

Dados

Declararestrutura

Bases de

Conhecimento

Bases de

Conhecimento

Fornecerdescrições de

Domínio

Web

Semântica

Web

Semântica

Ref: Rector et al

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