Introducción al modelamiento de ontologías Expositor: Francisco Cifuentes Silva Sistemas y Servicios de Información en Red - BCN 01/02/12
Objetivos
Introducir al modelamiento de ontologías
Definir conceptos clave
Describir una metodología de modelado sin considerar aun factores técnicos
Acercar a los asistentes a una primera fase de modelamiento
Realizar una práctica para internalizar lo expuesto
Introducción
El gran problema
Personas, organizaciones y sistemas de software necesitan comunicarse
Cada uno tiene diferente conocimiento previo, contexto y puntos de vista
Visión compartida dificulta la construcción de sistemas
Un ejemplo: ¿qué es la leche? Personas Alimento Software Código binario Empresa Producto
Una solución
Una ontología permitirá:
Comunicación : unificar puntos de vista
Interoperabilidad : un lenguaje común para todos
Beneficios
Reusabilidad : podrá usarse en múltiples contextos, tiempo, etc.
Fiabilidad : cierta certeza de los datos respecto a un modelo
Especificación : homogeneizar realidad, puntos de vista, acuerdo
¿Qué es una ontología?
Nace en la filosofía, rama de la metafísica que estudia la existencia de las entidades.
En informática
“ Es una especificación de una conceptualización”
Thomas Gruber, 1993
¿Qué es una ontología?
“ Las ontologías son modelos conceptuales que capturan y hacen explícito el vocabulario usado en un dominio o en una aplicación semántica, de forma de garantizar la ausencia de ambigüedades ”
Breitman et al., 2007
“ Una ontología es leíble tanto por humanos como por máquinas. En conjunto con una sintaxis y semántica, provee el lenguaje por el que sistemas basados en conocimiento pueden interoperar (ej. Intercambiar aserciones, consultas y respuestas). Una ontología determina lo que existe para un sistema.”
Gruber, 1992
Usos y aplicaciones de las ontologías
Modelo de datos compartido
Definición de un sistema complejo
Estructura jerárquica de elementos y sus relaciones
Validación de datos
Ingeniería ontológica
Rama de la informática
Desarrolla técnicas y métodos para sistematizar la creación de ontologías
Enfoque que adoptaremos para la construcción de ontologías
Actualmente impulsadas por la emergente Web Semántica
Requiere conocimiento de lógica descriptiva
Elementos similares a las ontologías
Folksonomías
Vocabularios controlados
Taxonomías
Tesauros
Folksonomías
Sistema de indexación social
Clasificación colectiva por medio de etiquetas o palabras clave
Sin jerarquía
Sin relaciones
Sitios Web representativos
Flickr
Del.icio.us
Bibsonomy
Vocabularios controlados
Lista selecta de palabras y frases para etiquetado
Permite uniformar un mismo concepto que aparece en diferentes palabras, garantizando coherencia
En Web Semántica, un vocabulario es similar a una ontología pero sin reglas ( menor expresividad )
Taxonomías
Nace en las ciencias biológicas para la clasificación de organismos.
Utilizada para categorizar y clasificar elementos.
Incorporan una estructura y jerarquización de estos conceptos.
Tesauros
Listas de términos orientados a la normalización terminológica
Conjunto de elementos definidos en el metamodelo que combinados permitirán especificar, construir y documentar elementos del dominio (conceptualización del mundo real) denominadas instancias
Metemodelo – modelo - instancias Elementos del mundo real (dominio) Modelo Metamodelo describe describe describe describe
Lógica de predicados
Tipos de frases en el lenguaje:
Interrogativo
Imperativo
Declarativo
Lógica estudia formalización del conocimiento humano mediante expresiones matemáticas
Lógica de predicados estudia frases declarativas en donde se distinguen dos elementos:
Qué se afirma (predicado)
De quién se afirma (objeto)
Lógica de predicados
Ejemplo:
“ Todos los estudiantes del curso de ontologías son muy inteligentes”
Podría formalizarse como
F1(x) = x estudia el curso de ontologías
F2(x) = x es muy inteligente
Inferencia
Mecanismo por el cual obtenemos conclusiones a partir de declaraciones establecidas anteriormente
Ejemplo
A) “Todos los estudiantes del curso de ontologías son muy inteligentes”
B) “Yo soy estudiante del curso de ontologías”
Inferencia
A y B => Yo soy inteligente
Razonador
Herramienta de software capaz de realizar inferencias (obtener conclusiones) a partir de declaraciones realizadas en algún lenguaje de descripción de predicados lógicos.
Conjunto de predicados Razonador Nuevos predicados (conclusiones)
Consistencia
“ Propiedad de un conjunto de datos que indica que dentro de ellos como conjunto no existe una contradicción ”.
La consistencia semántica implica adicionalmente que el conjunto de datos está basado en un modelo existente.
Dato
Representación simbólica (número, texto, valor de verdad, fecha, etc.) que permite describir un hecho relativo a una entidad.
Una estructura de datos permite describir una entidad mediante atributos o características.
Tipo de dato
Atributo de un dato que indica su naturaleza.
Ejemplo:
Dato Valor Tipo de dato año 2012 Numero entero Probabilidad de ganar el loto 0.000000000000000000000000001 Número real Soy humano sí booleano La inicial de mi nombre “ F” Carácter de texto Mi nombre “ Francisco” Cadena de caracteres
HTTP
Hyper Text Transfer Protocol
Primera versión por Tim Berners-Lee 1990
Especificación RFC2616 (1.1)
Base de lo que conocemos como “la Web”
cliente servidor Internet Petición HTTP Respuesta HTTP
URL - URI- IRI
URL
Uniform Resource Locator
Universal Resource Locator
Cadena de caracteres que permite referenciar un recurso sobre Internet.
“ Es una extensión de la Web actual en donde la información es entregada de manera bien definida, habiltando que computadores y personas puedan trabajar mejor en cooperación”
Berners-Lee T. 2001
¿Web Semántica?
Activar un nuevo modelo mental , posibilita nuevos tipos de búsqueda en la Web.
¿cómo obtenemos el siguiente resultado de búsqueda?
“ Todas las novelas de autores nacidos en América del sur antes de 1950 que hablen sobre viajes a alguna ciudad Europea”
RDF
Resource Description Framework
Recomendación W3c en 1999
Método para describir recursos
Recurso: algo que pueda identificarse mediante una URI
Propiedad: una característica o atributo de un recurso
Recursos se describen basados en el concepto de tripleta:
Permite definir de forma estandarizada la estrucura de los elementos en una ontología, incorporando relaciones de herencia (jerárquicas), dominios, rangos, tipos.
Ejemplos:
bcnnorms:publishDate rdf:type owl:DatatypeProperty . bcnnorms:publishDate rdfs:subPropertyOf dc:date . bcnnorms:publishDate rdfs:label "fecha de publicación"@es. bcnnorms:publishDate rdfs:comment "Define la fecha de publicacion de un recurso."@es.
OWL
Ontology Web Language
Recomendación W3C (2004)
Permite expresar lógica descriptiva sobre un modelo
¿a quién está dirigida o quiénes serán sus usuarios?
Ejemplo:
R1: Sobre recetas de cocina
R2: Para hablar un mismo idioma con otros creadores de recetas y poder compartir nuestras recetas utilizando un formato estandarizado
R3: A todos quienes quieran publicar o utilizar recetas de cocina
II) Acotar el dominio
Consideraciones:
Definir el alcance, qué elementos podemos modelar con los recursos disponibles, y cuáles no es posible alcanzar
Intentar visualizar la o las fuentes de datos que permitirán poblar el conjunto de instancias acorde al modelo
Identificar los tipos de preguntas podré responder con la ontología
Ejemplo
R1 : Modelaremos ingredientes, aportes nutricionales, combinaciones de ingredientes y autores. No es posible modelar el valor $ de los ingredientes ni su procedencia, tampoco utencilios de cocina.
R2 : Obtendremos los datos a modelar ingresándolos manualmente y también desde una plantilla excel que me facilitará un restaurant amigo.
R3 : Usando mi ontología podré responder cosas como: qué autores utilizan más un tipo de ingrediente, qué platos son más nutritivos, etc.
III) Identificar conceptos
Realizar un listado lo más completo posible de conceptos presentes en nuestro dominio
Los conceptos pueden ser elementos, acciones o relaciones
El resultado de esta etapa será una lista de conceptos que serán utilizados en la etapa posterior
Realizar una clasificación de los conceptos, generando sub conjuntos
Realizar una breve descripción del subconjunto
Como criterio de clasificación pensar en qué cosas comunes tienen los conceptos, y tomar nota de ello
Los conceptos podrán aparecer en más de un conjunto
Resultado de esta etapa se obtendrá una lista con sus descripciones de las primeras candidatas de clases y propiedades
Ejemplo
Líquidos: leche, aceite, agua
Carnes: filete,lomo lis, atún
Carnes blancas: atún, pollo
Nutrientes: vitaminas, minerales
Autores: Chef, Cocinero, Mamá
V) Identificar relaciones
Una vez que tengamos la lista de conceptos y la lista de clasificaciones, identificar y nombrar las relaciones existentes entre pares de elementos.
Ejemplo
carne contiene grasas
harina es ingrediente para pan
agua compone receta de pan
un autor prepara pan
VI) Relacionar
Definiremos tres tipos de relaciones:
Atributos : datos pertenecientes al concepto o entidad
Jerárquicas : relacionar conceptos y clases de la forma “más general o más particular qué”
De asociación : nombrar una relación en donde dos conceptos, clases o entidades (o una combinación de ellas) se asocien de alguna manera
Resultado de esta etapa, un listado de conceptos, clasificaciones y propiedades que definirán nuestro primer bosquejo del modelo
VI.1) Relacionar - Atributos
Identificar los datos relevantes para cada entidad.
Cada dato relevante, se transformará en una propiedad de dato o atributo de la entidad.
Definir el tipo de dato del atributo
Ejemplo
Autor tiene nombre
Ingrediente tiene aporte calórico
Plato tiene nombre
Plato tiene porcentaje de agua
VI.b) Relacionar - Jerarquizar
Identificar las relaciones del tipo:
X es más general que Y
X es más particular que Y
Cada relación de este tipo se transformará en una propiedad jerárquica
Ejemplo
Carne es más general que Carne roja y Carne blanca
Carne roja es más general que filete
Atún es más particular que carne blanca
VI.c) Relacionar - Asociación
Identificar las relaciones entre dos entidades, conceptos o clases del tipo:
X se relaciona con Y
Cada relación de este tipo la llamaremos propiedad de objeto
Ejemplo
Plato tiene Autor
Plato tiene ingrediente
IV) Compilar y optimizar
A la lista de propiedades, clasificaciones y conceptos obtenida en la etapa anterior, aplicar una “factorización” de manera tal que no se pierda la semántica de cada propiedad.
Aquellos conceptos particulares que no encajen con algún subconjunto, son candidatos a ser clases.
Las clasificaciones son clases.
No sobre factorizar
Ejemplo
harina es ingrediente para pan
agua compone receta de pan
Podría unificarse en
harina es ingrediente de pan
agua es ingrediente de pan
Evaluación y corrección del modelo
Una vez que se ha completado el proceso, volver a la fase (I) y repetir el proceso.
Verificar si con el modelo obtenido corresponde a lo requerido
Verificar propósito y ámbito
¿Ha faltado algo?
¿puedo responder todas las preguntas que necesito?
Importante
El documento de la ontología (con lo que hemos visto hasta ahora) incorpora las siguientes respuestas:
¿Sobre qué se tratará la ontología?
¿por qué vamos a construir esta ontología?
¿a quién está dirigida o quiénes serán sus usuarios?
¿Qué elementos podemos modelar con los recursos disponibles, y cuáles no es posible alcanzar?
La o las fuentes de datos que permitirán poblar el conjunto de instancias acorde al modelo
Tipos de preguntas podré responder con la ontología
El diagrama y la descripción de las clases y propiedades
¿Cómo representamos lo que hicimos?
Utilizaremos una notación especial
Clase Propiedad de dato Propiedad de objeto Propiedad jerárquica
Un ejemplo
Ejercicio
Reunirse en grupos por área, máximo 3 personas.
Aplicar la metodología de acuerdo a los intereses propios del área en algún dominio pequeño.
Comenzar por responder a las preguntas propuestas.
Introduccion - Curso Ontologías