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Engenharia ontológica

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Na ciência da computação, ciência da informação e engenharia de sistemas, a engenharia ontológica é um campo que estuda os métodos e metodologias para a construção de ontologias, o que abrange a representação, a denominação formal e a definição das categorias, propriedades e relações entre os conceitos, dados e entidades de um determinado domínio de interesse. Em um sentido mais amplo, esse campo também inclui a construção de conhecimento do domínio utilizando representações formais de ontologias, como OWL/RDF. Uma representação em larga escala de conceitos abstratos, como ações, tempo, objetos físicos e crenças, seria um exemplo de engenharia ontológica.[1] A engenharia ontológica é uma das áreas da ontologia aplicada, e pode ser vista como uma aplicação da ontologia filosófica. Ideias e objetivos centrais da engenharia ontológica também são fundamentais na modelagem conceitual.

O processamento automatizado de informações não interpretáveis por agentes de software pode ser melhorado adicionando rica semântica aos recursos correspondentes, como arquivos de vídeo. Uma das abordagens para a conceitualização formal dos domínios de conhecimento representados é o uso de ontologias interpretáveis por máquinas, que fornecem dados estruturados em, ou baseados em, RDF, RDFS e OWL. A engenharia ontológica é o design e a criação de tais ontologias, que podem conter mais do que apenas a lista de termos (vocabulário controlado); elas contêm axiomas terminológicos, assercionais e relacionais para definir conceitos (classes), indivíduos e papéis (propriedades) (TBox, ABox e RBox, respectivamente).[2] A engenharia ontológica é um campo de estudo relativamente novo, que trata do processo de desenvolvimento de ontologias, do ciclo de vida das ontologias, dos métodos e metodologias para a construção de ontologias,[3][4] e das suítes de ferramentas e linguagens que as suportam. Uma maneira comum de fornecer a base lógica das ontologias é formalizar os axiomas com lógica descritiva, que podem então ser traduzidos para qualquer serialização de RDF, como RDF/XML ou Turtle. Além dos axiomas de lógica descritiva, as ontologias podem também conter regras SWRL. As definições de conceitos podem ser mapeadas para qualquer tipo de recurso ou segmento de recurso em RDF, como imagens, vídeos e regiões de interesse, para anotar objetos, pessoas, etc., e interligá-los com recursos relacionados em bases de conhecimento, ontologias e conjuntos de dados LOD. Esta informação, baseada na experiência e conhecimento humano, é valiosa para raciocinadores na interpretação automatizada de conteúdos sofisticados e ambíguos, como o conteúdo visual de recursos multimídia.[5] Áreas de aplicação do raciocínio baseado em ontologia incluem, mas não se limitam a, recuperação de informação, interpretação automatizada de cenas e descoberta de conhecimento.

Línguas ontológicas[editar | editar código-fonte]

Uma linguagem ontológica é uma linguagem formal usada para codificar a ontologia. Existem várias dessas linguagens para ontologias, tanto proprietárias quanto baseadas em padrões:

  • Lógica comum é a norma ISO 24707, uma especificação para uma família de linguagens ontológicas que podem ser traduzidas com precisão uma para a outra.
  • O projeto Cyc tem sua própria linguagem ontológica chamada CycL, baseada no cálculo de predicados de primeira ordem com algumas extensões de ordem superior.
  • A linguagem Gellish inclui regras para sua própria extensão e, assim, integra uma ontologia com uma linguagem ontológica.
  • IDEF5 é um método de engenharia de software para desenvolver e manter ontologias de domínio utilizáveis e precisas.
  • KIF é uma sintaxe para lógica de primeira ordem baseada em S-expressions.
  • Formato de Interchange de Regras (RIF), F-Logic e seu sucessor ObjectLogic combinam ontologias e regras.
  • OWL é uma linguagem para fazer afirmações ontológicas, desenvolvida como um seguimento do RDF e RDFS, bem como projetos de linguagem ontológica anteriores, incluindo OIL, DAML e DAML+OIL. OWL é destinado a ser utilizado sobre a World Wide Web, e todos os seus elementos (classes, propriedades e indivíduos) são definidos como recursos RDF e identificados por URIs.
  • OntoUML é uma linguagem bem fundamentada para especificar ontologias de referência.
  • SHACL (RDF SHapes Constraints Language) é uma linguagem para descrever a estrutura de dados RDF. Pode ser usada junto com RDFS e OWL ou de forma independente.
  • XBRL (Extensible Business Reporting Language) é uma sintaxe para expressar semântica empresarial.

Engenharia ontológica nas ciências da vida[editar | editar código-fonte]

As ciências da vida estão florescendo com ontologias que os biólogos usam para dar sentido aos seus experimentos.[6] Para inferir conclusões corretas a partir de experimentos, as ontologias precisam ser estruturadas de forma ótima em relação à base de conhecimento que representam. A estrutura de uma ontologia precisa ser alterada continuamente para que seja uma representação precisa do domínio subjacente.

Recentemente, foi introduzido um método automatizado para engenharia ontológicas nas ciências da vida, como a Gene Ontology (GO),[7] uma das ontologias biomédicas mais bem-sucedidas e amplamente utilizadas.[8] Com base na teoria da informação, reestrutura ontologias de modo que os níveis representem a especificidade desejada dos conceitos. Abordagens similares baseadas em teoria da informação também têm sido utilizadas para a partição ótima da Gene Ontology.[9] Dada a natureza matemática de tais algoritmos de engenharia, essas otimizações podem ser automatizadas para produzir uma arquitetura sistemática e escalável para reestruturar ontologias como a GO.

Open Biomedical Ontologies (OBO), uma iniciativa de 2006 do Centro Nacional de Ontologia Biomédica dos Estados Unidos, proporciona um 'fornalha' comum para várias iniciativas de ontologia, dentre as quais estão:

Metodologias e ferramentas para engenharia ontológica[editar | editar código-fonte]

Ver também[editar | editar código-fonte]

Referências

  1. ↑ http://ontology.buffalo.edu/bfo/BeyondConcepts.pdf
  2. ↑ Sikos, L. F. (14 Março 2016). «A Novel Approach to Multimedia Ontology Engineering for Automated Reasoning over Audiovisual LOD Datasets». Lecture Notes in Artificial Intelligence. 9621. Springer. pp. 1–13. arXiv:1608.08072Acessível livremente. doi:10.1007/978-3-662-49381-6_1 
  3. ↑ Asunción Gómez-Pérez, Mariano Fernández-López, Oscar Corcho (2004). Ontological Engineering: With Examples from the Areas of Knowledge Management, E-commerce and the Semantic Web. Springer, 2004.
  4. ↑ De Nicola, A; Missikoff, M; Navigli, R (2009). «A software engineering approach to ontology building» (PDF). Information Systems. 34 (2). 258 páginas. CiteSeerX 10.1.1.149.7258Acessível livremente. doi:10.1016/j.is.2008.07.002 
  5. ↑ Zarka, M; Ammar, AB; AM, Alimi (2015). «Fuzzy reasoning framework to improve semantic video interpretation». Multimedia Tools and Applications. 75 (10): 5719–5750. doi:10.1007/s11042-015-2537-1 
  6. ↑ Malone, J; Holloway, E; Adamusiak, T; Kapushesky, M; Zheng, J; Kolesnikov, N; Zhukova, A; Brazma, A; Parkinson, H (2010). «Modeling sample variables with an Experimental Factor Ontology». Bioinformatics. 26 (8): 1112–1118. PMC 2853691Acessível livremente. PMID 20200009. doi:10.1093/bioinformatics/btq099 
  7. ↑ Alterovitz, G; Xiang, M; Hill, DP; Lomax, J; Liu, J; Cherkassky, M; Dreyfuss, J; Mungall, C; et al. (2010). «Ontology engineering». Nature Biotechnology. 28 (2): 128–30. PMC 4829499Acessível livremente. PMID 20139945. doi:10.1038/nbt0210-128 
  8. ↑ Botstein, David; Cherry, J. Michael; Ashburner, Michael; Ball, Catherine A.; Blake, Judith A.; Butler, Heather; Davis, Allan P.; Dolinski, Kara; et al. (2000). «Gene ontology: Tool for the unification of biology. The Gene Ontology Consortium» (PDF). Nature Genetics. 25 (1): 25–9. PMC 3037419Acessível livremente. PMID 10802651. doi:10.1038/75556. Cópia arquivada (PDF) em 26 de maio de 2011 
  9. ↑ Alterovitz, G.; Xiang, M.; Mohan, M.; Ramoni, M. F. (2007). «GO PaD: The Gene Ontology Partition Database». Nucleic Acids Research. 35 (Database issue): D322–7. PMC 1669720Acessível livremente. PMID 17098937. doi:10.1093/nar/gkl799 
  10. ↑ Falbo, Ricardo (2014). «SABiO: Systematic Approach for Building Ontologies» (PDF). Proceedings of the 1st Joint Workshop ONTO.COM / ODISE on Ontologies in Conceptual Modeling and Information Systems Engineering Co-located with 8th International Conference on Formal Ontology in Information Systems, ONTO.COM/ODISE@FOIS 2014, Rio de Janeiro, Brazil, September 21, 2014. 1301 – via CEUR-WS.org 

Outras leituras[editar | editar código-fonte]

Ligações externas[editar | editar código-fonte]

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