REPRESENTAÇÃO DO
CONHECIMENTO
Ontology
Microworlds


Top Down X Bottom Up
Single domain
Administrative area
Populated places
Cities
Capitals
Political areas
Countries
Top Down - DFD
Dir. Financeira
salarios
Trabalhador
impostos
Pagar
cheque
pagamento-total
Gerente
horas-trabalhadas
info-trabalhador
Dep. de Pessoal
Top Down - DFD
info-trabalhador
horas-trabalhadas
Calcular
salario-bruto
salarios
salario-líquido
impostos
cheque
Deduzir
Emitir
pagamento-total
Adicionar
Pagar
total-pag
Top Down - DFD
info-trabalhador
Separar
horas-trabalhadas
horas-extra
horas-expediente
salarios
Multiplicar
salario-h-extra
salario-bruto
salario-normal
Calcular
Somar
Modelo Entidade
• Exemplo Relacionamento
horário
nome
N
dias
Curso
sala
N
se inscreve
em
M
Aluno
número
endereço
1
leciona
endereço.
Prof.
nome
grupo
Casos de Uso
Caixeiro
Operação de Venda
Sistema
Financeiro
Gestor de
Estoque
Gestão Manual de Estoque
Abertura do Caixa
Gerente
Fechamento do Caixa
Casos de Uso [Cockburn]

Comprar ações na Web
Escopo: conselheiro/pacote financeiro(PAF)
Nível: objetivo do usuário
Interessados e interesses:
comprador- quer comprar ações e tê-las adicionadas ao portfólio PAF automaticamente
Financeira – quer informação de compra
Pré condição: usuário tem o PAF aberto
Garantia mínima: informação de log suficiente de modo que o PAF possa detectar erros e
solicitar mais detalhes
Garantia de sucesso: Site remoto tem conhecimento da compra, dos logs e o portfolio do
usuário é atualizado
Cenário de Sucesso – Principal:
1. Comprador seleciona ações na internet
2. PAF pega nome do web site a ser utilizado (Schwab, E trade)
3. PAF abre conexão para o site, retendo o controle
4. Comprador navega e compra ação do site
5. PAF intercepta respostas do site da web e atualiza portfolio
6. PAF mostra o novo portfolio
Extensões:
2a. Comprador seleciona um site que o PAF não trabalha
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
9
Software Engineering Lab (LES) –
PUC-Rio
Ontologias de Topo

Ontology Schemas

Abstrações de alto nível que restringem a construção


Grandes Controvérsias


Objetos e Processos (3D versus 4D)
Sumo, Dolce, Onions, GALEN, SBU,…
Necessárias quando se trabalha em grupos muito
grandes.
10
Software Engineering Lab (LES) –
PUC-Rio
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
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 1
dessert -- (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
20
Software Engineering Lab (LES) –
PUC-Rio
Exemplo de Tesauro- WordNet

Resultado da busca ao termo “tank” (tanque) no WordNet.
21
Software Engineering Lab (LES) –
PUC-Rio
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.
Tipos de ontologia
28
Software Engineering Lab (LES) –
PUC-Rio
Ref: Noy
Tipos de Ontologia

Vocabulários Controlados –



Glossários –




Lista finita de termos. Um
Exemplo:NAICS (North American Industry Classification System) de
produtos e serviços
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.
29
Software Engineering Lab (LES) –
PUC-Rio
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 tipode 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)
Software Engineering Lab (LES) –
É largamente utilizado em modelagem de conhecimento.
30
PUC-Rio
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”)
31
Software Engineering Lab (LES) –
PUC-Rio
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..

Software Engineering Lab (LES) –
32
Para isto é necessário construir uma
ontologia.
PUC-Rio
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,
33
Software Engineering Lab (LES) –
PUC-Rio
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, faseprocesso, 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.
Software
Engineering Lab (LES) –
34
PUC-Rio
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
35
Software Engineering Lab (LES) –
PUC-Rio
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
36
Software Engineering Lab (LES) –
PUC-Rio
CYC
37
Software Engineering Lab (LES) –
PUC-Rio
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
38
Software Engineering Lab (LES) –
PUC-Rio
Pequenas ontologias existirão em
toda parte
Todos dispositivos
possuem ontologia
própria
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Software Engineering Lab (LES) –
PUC-Rio
Ref: Harry Chen
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


Ontologia de Domínio – conceitos da área


Seres Vivos, Região Geográfica…
Gato, Elefante, Montanha, Rio
Instances – the things in the world

Garfield, Pico das Agulhas Negras.
40
Software Engineering Lab (LES) –
PUC-Rio
Ontologias são apenas o começo...
Bases de
Declarar
estrutura
Dados
Ontologias
Bases de
Fornecer
descrições de
Domínio
Web
Semântica
Aplicações
Agentes de
Software
Conhecimento
Métodos para
Independentes de
Resolução de
Domínio
Problemas
41
Software Engineering Lab (LES) –
PUC-Rio
Ref: Rector et al