Home

uma proposta metodológica para construção de ontologias

image

Contents

1. Refer ncia Metodologia e M todo para constru o de ontologias Ref R1 Tove R2 Tove R3 Tove R4 Enterprise Ontology R5 CYC R6 Methontology R7 Tove Enterprise Ontology CYC Kactus R8 Tove Enterprise Ontology R9 Tove R10 Methontology Enterprise Ontology Tove R11 Enterprise Ontology R12 CYC Tove Enterprise Ontology R13 CYC Tove R14 Tove Enterprise Ontology Methontology KBSI IDEF5 R15 Enterprise Ontology Tove Kactus Methontology Sensus R16 Methontology R17 Enterprise Ontology Tove Methontology Sensus CYC R18 Enterprise Ontology Methontology R19 Methontology On To Knowledge R20 On To Knowledge Methontology Enterprise Ontology M todo 101 R21 Tove Methontology R22 On To Knowledge CYC Enterprise Ontology Kactus Methontology Sensus Tove R23 Cyc Enterprise Ontology Tove Kactus Methontology Sensus On To Knowledge R24 Cyc Enterprise Ontology Tove Methontology Kactus M todo 101 R25 On To Knowledge Methontology Enterprise Ontology Cyc Tove Kactus Sensus M todo 101 Tabela 10 Mapeamento de metodologias encontradas na literatura 122 123 3 2 1 3 Passo 3 Quantifica o da ocorr ncia de cita o As metodologias e os m todos envolvidos foram referenciados por siglas de forma a facilitar a formaliza o da Tabela 11 m todo Enterprise Ontology Eo metodologia Tove Tv metodologia Methontology Mo m todo Kactus Kt m
2. a no o de categoria facilita o processo de an lise de assunto ajuda no estabelecimento da correta preced ncia entre os v rios 21 assuntos nos documentos Jacob 2004 p 518 afirma que o mundo dividido em grupos ou categorias que compartilham alguma similaridade dentro de um dom nio As categorias especificadas podem variar de dom nio para dom nio de acordo com o poder de abstra o de quem est modelando o sistema Desta maneira os aspectos cognitivos tornam se importantes nesse processo Campos 2001 afirma que a premissa b sica para entender a Classifica o Facetada seria compreender a defini o de id ia informa o conhecimento e assunto A autora descreve tal defini o segundo a vis o de Ranganathan no qual diz ser a id ia um produto do pensamento da reflex o da imagina o que com a ajuda da l gica do intelecto integra uma sele o de percep es A informa o se constituiria no momento em que a id ia comunicada a algu m ou obtida por meio do estudo pessoal e da investiga o O conhecimento seria o conjunto de todas as id ias conservadas pela humanidade E por fim o assunto visto como um conjunto de id ias organizadas e sistematizadas num campo de interesse espec fico Diante desse conjunto de id ias organizadas e sistematizadas Ranganathan cria cinco id ias fundamentais para serem utilizadas na an lise dos assuntos contidos nos documentos de forma a or
3. Avalia o de resultados Produ o e distribui o de documentos Produ o e distribui o de documentos Tabela 31 Produtos requeridos na fase de especifica o de requisitos Na atividade de elabora o das quest es de compet ncia o ontologista em conjunto com especialistas do dom nio deve analisar os problemas e as solu es propostas registrados no modelo de especifica o de cen rios problema e produzir quest es e respostas em linguagem natural A t cnica de an lise de cen rios tamb m pode ser empregada na especifica o das quest es de compet ncia e de suas respostas pois auxilia os envolvidos no levantamento de informa es perante situa es reais ocorridas em um dom nio Finalmente cada quest o com sua respectiva resposta deve ser registrada no modelo de especifica o consequentemente modificado conforme mostrado de forma resumida na Tabela 32 Tais quest es e respostas servir o de base para a extra o e defini o do conhecimento necess rio fase de modelagem conceitual discutida na pr xima se o em que a conceitualiza o da ontologia concebida 226 Cen rio 001 Breve descri o Vendas de pacote de viagem em uma ag ncia de viagem Problema identificado Descobrir os destinos mais apropriados para uma viagem Quest o de compet ncia Considerando as prefer ncias de um viajante viagem por cultura para as montanh
4. nas fases anteriores Tal representa o requer uma linguagem de representa o formal como Prolog e Ontolingua de maneira a criar o c digo P s desenvolvimento Manuten o Ausente Integra o Verificar a possibilida de de integra o com ontologias j existentes Um m todo indicado explicitar todas as pretens es subjacentes ontologia de forma a alcan ar uma correpon d ncia sem ntica com a ontologia a qual se pretende integrar Processos integrais Avalia o Pode ser feita atrav s das especifica es de requisitos quest es de compet ncia bem como da realidade imposta pelo mundo Tabela 14 Tabela sin ptica do m todo de Uschold e King 154 Documenta o A documenta o definida de acordo com o prop sito e tipo da ontologia Todas as pretens es consideradas importantes da ontologia devem ser documenta das 155 4 4 M todo Kactus A nfase do projeto europeu Esprit Kactus est na organiza o de bases de conhecimento que podem ser compartilhadas e reusadas em diferentes sistemas baseados em conhecimento Para tal utiliza ontologias de dominio SCHREIBER WIELINGA e JANSWEIJER 1995 para organizar o conhecimento independente da aplica o de software que ser constru da Baseando se no projeto Kactus Amaya Bernaras e colegas BERNARAS LARESGOITI e CORERA 1996 investigaram a via
5. 162 4 5 3 Modelagem Conceitual A proposta da fase de modelagem conceitual organizar e representar o conhecimento til sobre um dom nio Para tal a atividade de aquisi o de conhecimento tamb m realizada nessa fase no sentido de refinar o gloss rio preliminar de termos desenvolvido na fase de especifica o e fornecer significados para os conceitos envolvidos As t cnicas de an lise formal e informal de documentos em livros e manuais em conjunto com entrevistas estruturadas e n o estruturadas com especialistas podem ser usadas para incluir ou remover termos no gloss rio de termos Al m disso as entrevistas realizadas com especialistas podem ajudar na constru o das rvores de classifica es de conceitos apresentadas adiante de forma a confrontar com o que foi levantado nos documentos Ap s a constru o do gloss rio de termos o pr ximo passo seria agrupar os termos como conceitos e como verbos Em seqii ncia verificar as rela es em comum entre os conceitos bem como no caso dos verbos de forma a direcion los para um conjunto apropriado de conceitos ou de verbos Para tal importante identificar conjuntos de conceitos disjuntos ou seja conceitos que n o possuem inst ncias em comum Finalmente s o constru das as rvores de classifica o de conceitos que organizam o dom nio de conceitos em taxonomias e modularizam o dom nio em ontologias independentes e os diagramas de verbos que organizam as rel
6. Princ pios para a defini o de classes e hierarquia de classes 183 Hierarquia Observa o e Recomenda o Irm os na hierarquia Todos os irm os na hierarquia devem estar no mesmo n vel de generalidade Por exemplo vinho branco e Chardonnay n o deveriam ser subclasses da mesma classe no caso vinho visto que vinho branco um conceito mais geral do que Chardonnay Tal recomenda o pode ser comparada por exemplo com as se es e subse es de um livro que tamb m se encontram no mesmo n vel de generalidade Quantidade de subclasses para uma classe N o existe uma regra geral para o n mero de subclasses diretas que uma classe deve ter Entretanto muitas ontologias bem estruturadas t m entre duas e doze subclasses diretas Algumas recomenda es i se uma classe tem apenas uma subclasse direta pode existir um problema de modelagem ou a ontologia n o est completa Por exemplo se o nico Red Burgundy que se tem C tes d Or porque criar uma hierarquia ii se uma classe tem mais do que doze subclasses ent o categorias intermedi rias podem ser necess rias Quando inserir ou n o uma nova subclasse Recomenda es subclasses de uma classe usualmente i t m propriedades adicionais que a superclasse n o tem ou ii t m restri es diferentes das superclasses ou iii participam de diferentes relacionamentos do que as superclasses Uma nova classe ou um valor de prop
7. R24 BREITMAN Karin Web sem ntica a internet do futuro Rio de Janeiro LTC 2005 R25 CARDOSO J The Semantic Web Vision Where are We JEEE Intelligent Systems p 22 26 Set Out 2007 279 Anexo B Refer ncias da literatura sobre o m todo Cyc FERNANDEZ M G MEZ P REZ A CORCHO O Methodologies and Methods for Building Ontologies In GOMEZ PEREZ A FERNANDEZ LOPES M CORCHO O Ontological Engineering London Springer 2004 pp 107 153 LENAT D CYC A large scale investment in knowledge infrastructure In Communications of the ACM 38 11 33 38 1995 Dispon vel em lt http citeseer ist psu edu lenat95cyc html gt Acesso em 10 Abril 2008 REED S L LENAT D B Mapping Ontologies into Cyc 2002 Dispon vel em lt http www cyc com doc white papers mapping ontologies into cyc v31 pdf gt Acesso em 20 Abril 2008 280 Anexo C Refer ncias da literatura sobre a metodologia de Gruninger e Fox FERNANDEZ M G MEZ P REZ A CORCHO O Methodologies and Methods for Building Ontologies In GOMEZ PEREZ A FERNANDEZ LOPES M CORCHO O Ontological Engineering London Springer 2004 pp 107 153 FOX M S The TOVE Project towards a common sense model of the enterprise 1992 Dispon vel em lt http www eil utoronto ca enterprise modelling papers index html gt Acesso em 20 Novembro 2007 FOX M S et al An organization ontology for enterprise modelling 1997 Dispon vel em lt htt
8. Recomenda se verificar o conhecimento dentro da tabela de inst ncia a consist ncia entre atributos e seus valores b ler a descri o da inst ncia de maneira cuidadosa para evitar redund ncias entre inst ncias Quanto verifica o do conhecimento entre representa es 247 intermedi rias a para todas as inst ncias identificadas no dicion rio de conceitos existe uma linha na tabela de inst ncia correspondente e vice versa b manter consist ncia entre os valores de atributo da inst ncia e o campo tipo de valor definido em sua tabela de atributos de inst ncia c manter consist ncia entre o n mero de valores declarado no atributo e o campo cardinalidade definido em sua tabela de atributos de inst ncia d observar a propaga o de atributos usando heran a de classes ou seja a inst ncia seria preenchida com valores concretos de acordo com a hierarquia definida na taxonomia 6 2 4 12 Considera es sobre a fase de modelagem conceitual Percebe se neste ponto a semelhan a entre algumas atividades de conceitualiza o da fase de modelagem conceitual e o processo de modelagem orientada a objetos Tal semelhan a estaria principalmente na concep o da estrutura taxon mica da ontologia bem como nos diagramas de rela es Ambas as representa es intermedi rias necessitam fazer associa es sem nticas relacionadas generaliza o agrega o e associa o entre classes Conforme p de ser visto na fu
9. 147 Tabela 14 Tabela sin ptica do m todo de Uschold e King eeeeeeeceeeseeeeeeeseaeeeeeeaes 154 Tabela 15 Tabela sin ptica do m todo Kactus rrenan 157 Tabela 16 M todos para constru o das representa es intermedi rias 168 Tabela 17 Tabela sin ptica da metodologia Methontology ceesececceeseeeeecesneeeeeeaes 171 Tabela 18 Tabela sin ptica do m todo Sensus is rreerreaa 177 Tabela 19 Princ pios para a defini o de classes e hierarquia de classes 183 Tabela 20 Tabela Sin ptica do m todo 101 erra 188 Tabela 21 Tabela sin ptica da norma ANSI NISO Z39 19 2005 eere 200 Tabela 22 Tabela sin ptica da metodologia proposta no manual da BITI 201 Tabela 23 Tabela sin ptica da an lise comparativa dos objetos investigados 215 Tabela 24 Mapeamento de caracter sticas que poderiam contribuir fase final da pesquisa ie cen E SR sia AR ot UR a 216 Tabela 25 Produtos requeridos na fase de gerenciamento do projeto 219 Tabela 26 Modelo de escalonamento de atividades para as fases do ciclo de vida da ONLOLO SIA Fear QN RA AN NE A CU E E A ede dy ev E RA A 221 Tabela 27 Produtos resultantes da fase de gerenciamento do projeto 222 Tabela 28 Produtos requeridos na fase pr desenvolvi
10. A Tabela 30 mostra os produtos resultantes da fase pr desenvolvimento e as fases e atividades dependentes dos mesmos Informa o de sa da Requisitos para desenvolvimento Destino 225 Fase Gerenciamento do projeto Atividade Planejamento do prot tipo Cen rios problema Especifica o de requisitos Identifica o de quest es de compet ncia Avalia o Avalia o de resultados Tabela 30 Produtos resultantes da fase pr desenvolvimento 6 2 3 Fase de Especifica o de Requisitos A fase de especifica o de requisitos o ponto de partida para a constru o da ontologia O conjunto de cen rios problema determinado na fase pr desenvolvimento conforme mostra a Tabela 31 possibilita ao ontologista identificar um conjunto de quest es de compet ncia GRUNINGER e FOX 1995 de forma que os problemas levantados possam ser convertidos em quest es que a ontologia dever ser capaz de resolver Informa o de entrada Plano de desenvolvimento Plano de gerenciamento Cen rios problema Informa o reportada sobre avalia o Modelo s para documenta o Documenta o Fase Gerenciamento do projeto Gerenciamento do projeto Pr desenvolvimento Avalia o Documenta o Documenta o Atividade Planejamento do prot tipo Gerenciamento do prot tipo An lise da situa o atual do dom nio
11. Manuten o nas fases Avalia o Avalia o de resultados Produ o e distribui o de documentos Produ o e distribui o de documentos Modelo s para documenta o Documenta o Documenta o da fase Documenta o Tabela 25 Produtos requeridos na fase de gerenciamento do projeto A atividade de in cio do projeto consiste na cria o do processo de ciclo de vida da ontologia e descrita na se o 6 2 1 1 A atividade de planejamento do projeto inclui um escalonamento que identifica as tarefas a serem executadas em cada fase a maneira como s o organizadas e os recursos necess rios para a realiza o de cada uma delas Tal atividade descrita na se o 6 2 1 2 E finalmente a atividade de gest o do projeto garante que as tarefas escalonadas 220 sejam completadas de modo adequado e que seus recursos sejam utilizados conforme o planejado Tal atividade descrita na se o 6 2 1 3 6 2 1 1 Cria o do processo de ciclo de vida A atividade de cria o do processo de ciclo de vida envolve a decis o de qual processo o mais adequado ao desenvolvimento de ontologias Conforme discutido na se o 4 5 an lise da metodologia Methontology o processo de constru o de ontologias similar aos modelos de desenvolvimento em cascata incremental e evolutivo PRESSMAN 2002 Entretanto p de se perceber que o processo de ciclo de vida baseado na evolu o de pr
12. Na fundamenta o te rica da presente pesquisa foram apresentadas algumas linguagens de representa o de ontologias ver se o 2 3 3 4 baseadas em XML como RDF RDFS e OWL Tais linguagens s o consideradas padr es bem aceitos na Web por m possuem diferen as no que diz respeito ao poder de expressividade na defini o sem ntica da terminologia Nesta proposta metodol gica para constru o de ontologias entende se que a Ontology Web Language OWL a mais indicada pelas seguintes raz es i considerada padr o W3C para descri o de ontologias viabilizando e estendendo as possibilidades de integra o com ontologias implementadas em padr o Web ii trabalha com axiomas iii disponibiliza mecanismos de infer ncia que permitem submeter a ontologia avalia o e iv possui suporte da ferramenta Prot g que facilita a utiliza o da linguagem e consegiientemente a implementa o da ontologia A ferramenta Prot g recomendada nessa proposta metodol gica pelas seguintes raz es i possui interface amig vel ii possibilita documentar objetos conforme p de ser constatado na an lise do m todo 101 iii de f cil obten o por ser de dom nio p blico iv possui uma comunidade de pesquisados que contribui com a sua evolu o mantendo a ferramenta sempre atualizada e v possui documenta o dispon vel Em pesquisa recente envolvendo o universo acad mico e da ind stria constatou se que mais de 75 dos on
13. No que diz respeito s rela es entre conceitos a teoria de Dahlberg 1978 prop e as seguintes Rela es l gicas que podem ser categorizadas em Identidade quando as caracter sticas s o as mesmas Implica o quando os conceitos do objeto A est o contidos no objeto B Interse o os dois conceitos coincidem em algum elemento Disjun o os conceitos se excluem mutuamente sem nenhuma caracter stica em comum Nega o o conceito do objeto A inclui uma caracter stica cuja nega o se encontra no objeto B Rela es hier rquicas Tamb m conhecidas como rela es g nero esp cie subdivididas em hier rquica subordinada cadeia e hier rquica coordenada renque Quando dois conceitos possuem caracter sticas id nticas e um deles possui uma caracter stica a mais do que o outro ent o poss vel estabelecer a rela o hier rquica entre os conceitos Por exemplo temos rvore rvore frut fera macieira Rela es partitivas quando existe uma rela o entre o todo e suas partes como por exemplo rvore e ra zes tronco folhas etc Rela es de oposi o a no o oposta entre conceitos tal como presente e ausente caracterizando uma contradi o e a contrariedade como branco e preto Rela es funcionais Estas rela es se aplicam a conceitos que expressam processos atrav s do car ter sem ntico e suas val ncias do verbo Por exemplo produ o pro
14. o de instrumentos tecnol gicos como a ferramenta Domain Analysis and Reuse Environment DARE PRIETO D AZ 2003 podem ser teis na extra o de termos e frases em documentos Conforme discutido na fundamenta o te rica e apresentado na an lise das metodologias e m todos para constru o de ontologias a inspe o de meta ontologias para o reaproveitamento de termos pode ser uma alternativa no processo de constru o e tal inspe o e reaproveitamento podem se enquadrar neste passo de identifica o de termos da ontologia A fase destinada integra o de ontologias ser elucidada na se o 6 2 8 desta proposta metodol gica Tendo se adquirido os termos do dom nio atrav s de princ pios m todos e t cnicas descritos anteriormente o pr ximo passo seria registrar tais termos no documento Escopo da ontologia introduzido na fase de especifica o de requisitos da se o 6 2 3 Destaca se mais uma vez que o escopo pode resultar em princ pio num documento parcialmente completo em fun o de poss veis evolu es nos prot tipos v lido destacar ainda que o fator cognitivo pode interferir no processo de aquisi o de conhecimento bem como em todo o processo de modelagem Este se relaciona subjetividade ao conhecimento pr vio prefer ncias vieses e ideologias inerentes ao profissional ontologista Tal 141 A ferramenta DARE ap ia uma abordagem semi autom tica para constru o de esquemas de classifica
15. o m todo 101 com 12 e o m todo KBSI IDEF5 com 4 124 Para uma melhor visualiza o dos resultados o gr fico da Figura 45 mostra as metodologias e os m todos que mais se destacaram nos documentos selecionados Frequ ncia de ocorr ncia no universo de 25 documentos 31 m Tove m Enterprise Ontology o Methontology o Cyc m Kactus E Sensus 15 m On To Knowledge o M todo 101 14 m KBSI IDEF5 5 Figura 45 Metodologias por ordem decrescente de freq ncia de ocorr ncia Na inten o de obter um conjunto razo vel de metodologias e m todos para a an lise comparativa decidiu se como primeiro crit rio de sele o escolher as metodologias e m todos mais discutidos na literatura Sendo assim a tabela de freq ncia de ocorr ncia foi utilizada como refer ncia para a escolha Dentre as metodologias candidatas inser o no conjunto o interesse da pesquisa se concentrava em metodologias que contemplassem a constru o de ontologias de dom nio conforme explicitado no objetivo geral deste trabalho propor uma metodologia abrangente para a constru o de ontologias para representa o do conhecimento em sistemas de informa es Ressaltando que por metodologia abrangente entende se uma metodologia que tenha a capacidade de cobrir um dom nio de conhecimento Diante disso o segundo crit rio de sele o de metodologias foi investigar a ontologia resultante da aplica o de c
16. objetos diagramas de componentes e os diagramas de desenvolvimento Os diagramas de 68 colabora o diagramas de segii ncia diagramas de casos de uso diagramas de estados e os diagramas de atividades servem para modelar os aspectos comportamentais de um sistema A Figura 16 mostra um exemplo de um diagrama de classes sobre um cat logo de CDs de m sica cl ssica Indiv duo Trilhas e n meros de itens s o consecutivos 7 p NEA Int rprete e iniciando em 1 a lt lt invariant gt gt self Trilha Nimero gt includesAll Sequence 1 self Trilha gt size tv lt lt invariant gt gt oe self ItemNoCD Nuimero gt includesAll Sequence 1 self ItemNoCD gt size lig Aa Grupo I i 0 CD fordered ItemNoCD Grava o T tulo string L La N mero integer NroCat logo integer ERA 8 Gravadora Movimentos Sequence integer strin Trilhalnicial integer 8 1 E l ordered 1 W ordered 1 E 1 Trilha Especifica o de quais trilhas pertencem a qual item lt lt invariant gt gt N mero integer self Trilha N mero N mero Sequence self Trilhalnicial self TrilhaIncial self Movimentos gt size 1 Figura 16 Exemplo de Diagrama de Classe Fonte adaptado de Cranefield e Purvis 1999 O diagrama de classes mostra um conjunto de classes interfaces e relacionamentos que respons vel por modelar a parte est tica do
17. Anexo Refer ncias da literatura sobre a metodologia e a norma para constru o de vocabul rios controlados ANSINISO Z 39 19 2005 Guidelines for the construction format and management of monolingual controlled vocabularies Bethesda NISO Press 2005 176 p Dispon vel em lt http w ww niso org standards resources Z39 19 005 pdf CFID 2436046 amp CFTOKEN 81298864 gt Acesso em 27 jun 2007 CAMPOS M L A GOMES H E MOTTA D F Tutorial de Tesauro 2004 Dispon vel em http www conexaorio com biti tesauro Acesso em 30 abril 2008
18. Produtos resultantes da fase de modelagem conceitual 248 Tabela 45 Produtos requeridos na fase de formaliza o 249 Tabela 46 Modelo para descri o de quest es de compet ncia formal 250 Tabela 47 Modelo para descri o de axiomas formais 251 Tabela 48 Modelo para defini o de regras erre 251 Tabela 49 Produtos resultantes da fase de formaliza o ii 252 Tabela 50 Produtos requeridos na fase de implementa o e ceeeseeceeeseeeeesetaeeeeeeaes 252 Tabela 51 Produtos resultantes da fase de implementagao eee eeeeeeeceeeseeeeceteeeeeeeeaes 255 Tabela 52 Produtos requeridos na fase de manuten o cee eeeeceeeseeeeceeeseeeeeseseaeeeeeeaes 255 Tabela 53 Produtos resultantes da fase de manutenG40 ee eeeeceeeeeeeceeeseeeeeceseaeeeeeeaes 255 Tabela 54 Produtos requeridos na fase de integra o 256 Tabela 55 Modelo de um documento de integra o 256 Tabela 56 Produto resultante da fase de integra o rn 257 Tabela 57 Produtos requeridos na fase de avalia o eee eseeeeessececeseececeeeseeeeeeesaeeeseeaes 258 Tabela 58 Produto resultante da fase de avalia o l 258 Tabela 59 Produtos requeridos na fase de documenta o eesecceseececeeeseeeecesaee
19. defini o nota explicativa termo s n o preferido s termo s gen rico s termo s espec fico s termo s partitivo s termo s associado s e observa es e indica o da s fonte s Ainda segundo a metodologia o crit rio de sele o dos termos tem por base a delimita o da rea feita na fase de planejamento ou especifica o de requisitos Segundo a norma ANSI NISO Z39 19 2005 a atividade de identifica o envolve analisar o dom nio atrav s de consultas a v rias fontes de conhecimento levantadas na fase de planejamento bem como seguir crit rios baseados na a linguagem natural usada para descrever conte do de objetos denominado garantia liter ria b linguagem dos usu rios denominado garantia de uso e c necessidade e prioridade de organiza o denominado garantia estrutural No caso da garantia liter ria indicado revisar objetos prim rios e secund rios que o vocabul rio dever tratar na indexa o bem como consultar fontes de refer ncia como dicion rios e vocabul rios existentes que representam o conte do do dom nio Para a determina o da garantia estrutural seria necess ria a identifica o das formas dos termos preferidos no vocabul rio E finalmente a garantia de uso que reflete o uso dos termos na requisi o da informa o ou atrav s da busca de termos pelos usu rios em um sistema de recupera o da informa o A ANSINISO Z39 19 2005 recomenda dois m todos para identifica
20. es e os atributos representados pelos termos colhidos no passo apresentado na se o 6 2 4 1 Deve ser ressaltado que as descri es textuais n o s o feitas isoladamente isto os termos n o s o definidos de forma independente como em um dicion rio cl ssico mas se definem uns em rela o aos outros conforme princ pios da teoria da terminologia fundamentados na se o 2 1 2 Os princ pios para a defini o de conceitos da ontologia nessa proposta metodol gica s o advindos da teoria do conceito e da teoria da terminologia tendo em vista que Dahlberg posiciona a teoria geral da terminologia como precursora da teoria do conceito Tais princ pios seriam a identifica o do objeto ou item de refer ncia descrita na se o 6 2 4 1 b an lise das caracter sticas intr nsecas do pr prio objeto e extr nsecas do objeto fun es do objeto ou rela es com outros objetos de forma a definir o conceito e as rela es entre os conceitos formando se assim senten as corretas sobre o objeto c constru o da taxonomia da ontologia a partir do princ pio da contextualiza o em que as defini es dos conceitos e seus posicionamentos na estrutura est o diretamente ligados ao dom nio ou rea de conhecimento na qual a terminologia est sendo constru da e d sele o dos termos como forma de expressar os conceitos presentes na ontologia Dahlberg 1978 em sua tr ade discorre sobre as asser es corretas sobre u
21. o Dahlberg 1978 apresenta tr s passos mostrados na Figura 4 para a forma o de conceitos UNIVERSO DE ITENS ID IAS OBJETOS FATOS A LEIS PROPRIEDADES A ES ETC l 1 A ITEM DE REFER NCIA 2i B ER E RRETAS ACERCA ITEM NT C S NTESE DE ASSER ES EM FORMA VERBAL TERMO OU DENOMINA O E USO DA FORMA VERBAL NO UNIVERSO DOS DISCURSOS APLICA ES Figura 4 Modelo para a constru o dos Conceitos Fonte Dahlberg 1978 p 143 i o passo referencial que seria o ponto de partida para o processo de determina o do conceito ou seja a sele o do referente num determinado dom nio de conhecimento rigorously formal defined terms with formal semantics theorems and proofs 40 ii o passo predicacional no qual h uma atribui o de caracter sticas relevantes ao referente ili o passo representacional em que atrav s das caracter sticas atribu das ao referente consegue se chegar denota o do conceito representado pelo termo Ap s ou no momento da forma o ou defini o do conceito o pr ximo passo seria sistematizar tal unidade de conhecimento ou seja posicion la em um sistema de conceitos utilizando se das t cnicas de categoriza o Dahlberg como Ranganathan utiliza a no o de categoria para representar contextos e posteriormente analisar os conceitos de um contexto no intuito de classi
22. o Enumerativa 45 Figura 9 Rela o Associativa 45 Figura 10 Rela o de Equival ncia 46 Figura 11 Uma rede sem ntica com dois objetos e quatro categorias 53 Figura 12 Declara es em l gica de primeira ordem 57 Figura 13 Arquitetura de um sistema baseado em l gica descritiva 59 Figura 14 Modelo de entidade e relacionamento estendido 63 Figura 15 Modelo representando uma heran a entre a classe pessoa e suas subclasses 66 Figura 16 Exemplo de Diagrama de Classe 68 Figura 17 Ontologia geral do mundo representada em UML 73 Figura 18 Representa o de uma ontologia e sua rela o com a conceitualiza o 74 Figura 19 Uma ontologia do dominio de vinhos desenvolvida no Prot g 2000 77 Figura 20 Tipos de Ontologias 78 Figura 21 Conjunto de especifica es para a Web Sem ntica 82 Figura 22 Exemplo de um documento simples em HTML e sua apresenta o direita _ 84 Figura 23 Exemplo de um documento em XML 85 Figura 24 Modelo de dados representado em RDF 88 Figura 25 Exemplo de c digo em RDF 88 Figura 26 Um exemplo de heran a entre duas classes 90 Figura 27 Um exemplo de heran a entre propriedades 90 Figura 28 Um exemplo de restri es no vocabul rio RDF 91 Figura 29 Declara es de namespaces na especifica o da ontologia 94 Figura 30 Exemplo de informa es adicionais sobre uma ontologia 95 Figura 31 Defini o de classe e especializa o em OWL 95 Figu
23. o da ontologia e constantes viii ontologia na o nome do tabelas de f rmulas linguagem de termo na e regras ix rvores representa o ontologia de classifica o de dispon vel em atributos e x constru o tabelas de inst ncia Tabela 17 Tabela sin ptica da metodologia Methontology 172 4 6 M todo Sensus A ontologia SENSUS foi desenvolvida pelo grupo de linguagem natural Information Sciences Institute ISI com o prop sito de ser usada para fins de processamento de linguagem natural A ontologia SENSUS possui aproximadamente 70 000 conceitos organizados em uma hierarquia de acordo com seu n vel de abstra o que vai de m dio a alto No entanto sua estrutura n o contempla termos espec ficos de um dom nio SWARTOUT et al 1996 Para tal os termos de dom nios espec ficos s o ligados ampla ontologia SENSUS de forma a construir ontologias para dom nios particulares como o caso do dom nio para planejamento de opera o militar a rea VALENTE et al 1999 O m todo Sensus baseado na ontologia SENSUS prop e alguns processos para estabelecer as liga es entre os termos espec ficos e os termos da ontologia de alto n vel WARTOUT et al 1996 O resultado de tal processo uma estrutura de uma nova ontologia que generalizada automaticamente atrav s de uma ferramenta denominada OntoSaurus SWARTOUT et al 1996 FERNANDEZ GOMEZ PEREZ e CORCHO 2004
24. o e acesso aos itens de informa o recupera o das informa es e dos pr prios documentos armazenados de forma a satisfazer as necessidades de informa es dos usu rios SOUZA 2005 Um sistema de recupera o de informa o de acordo com a Figura 2 possui dois subsistemas principais a entrada e a sa da subdivididos em mais seis subsistemas de documentos de indexa o de vocabul rio de busca de interface com o usu rio e de tradu o O subsistema de entrada refere se ao processo intelectual de escolha dos documentos e na descri o de seus conte dos que devem compor as bases de dados A atividade de descri o de documentos realizada pelo processo de indexa o A indexa o definida por Lancaster e Warner 1993 como um processo intelectual de analisar os assuntos ou conte dos de um documento an lise conceitual para sua posterior transforma o tradu o em um vocabul rio ou linguagem de indexa o Em alguns sistemas isso implica na constru o e disponibiliza o de um vocabul rio controlado como tesauros e taxonomias a fim de representar o assunto de um documento Ap s o t rmino da indexa o os documentos s o arquivados em alguma base de dados de documentos e os registros contendo as representa es dos documentos s o direcionados a uma outra base de dados para que possam ser pesquisados Segundo Araujo 1994 a principal fonte de realimenta o tamb m denominado feedback desse sub
25. 4 5 4 Formaliza o Gomez Perez Fernandez e Vicente 1996 indicam formalizar o modelo conceitual em uma linguagem formal como ontolingua e l gica descritiva Entretanto Fernandez Gomez Perez e Corcho 2004 assinalam que a formaliza o n o procedimento obrigat rio na Methontology pois ferramentas como a ODE por exemplo j geram o c digo atrav s da exporta o da especifica o da ontologia na linguagem de representa o utilizada na ferramenta 4 5 5 Implementa o A fase de implementa o requer o uso de um ambiente que suporte as meta ontologias e ontologias selecionadas na fase de integra o O resultado desta fase a codifica o da ontologia em uma linguagem formal como Prolog Ontolingua dentre outras O modelo conceitual ou a conceitualiza o pode ser automaticamente implementado em v rias linguagens usando tradutores FERNANDEZ GOMEZ PEREZ e CORCHO 2004 Alguns crit rios para a escolha de ambientes para desenvolvimento de ontologias s o enumerados como se segue 1 analisador l xico e sint tico para garantir corre es de poss veis erros ii tradutores para garantir a portabilidade de defini es em outras linguagens iii um editor para adicionar remover ou modificar defini es iv um aplicativo de pesquisa para examinar bibliotecas de ontologias e suas defini es v uma m quina de busca para examinar as defini es mais apropriadas vi avaliadores para detectar conhecimento incompleto
26. Automatic Generation of Knowledge Portals for Intranets and Extranets 2003 Dispon vel em lt http webode dia fi upm es sew gt Acesso em 05 abril 2008 CORNELIUS Ian Theorizing information for Information science Annual Review of Information science and Technology v 36 2002 P 393 425 CRANEFIELD S PURVIS M UML as an ontology modeling language In WORKSHOP ON INTELLIGENT INFORMATION INTEGRATION 16th 1999 Stockholm Proceedings Stockholm International Joint Conference on Artificial Intelligence IJCAI 99 1999 p 1 16 CURR S Em lia Tesauros linguagens terminol gicas Bras lia IBICT 1995 286 p CYC Project What s in Cyc 2005 Disponivel em lt http www cyc com cyc technology whatiscyc_dir whatsincyc gt Acesso em 20 abril 2008 DAHLBERG Ingetraut Classification theory yesterday and today International classification v 3 n 2 p 85 90 1976 DAHLBERG Ingetraut Teoria do conceito Ci ncia da Informa o Rio de Janeiro v 7 n 2 p 101 107 jul dez 1978 DEAN M CONNOLLY D VAN HARMELEN F HENDLER J HORROCKS 1 MCGUINNESS D L PATEL SCHNEIDER P F and STEIN L A OWL Web Ontology Language 1 0 Reference W3C Working Draft 21 2003 DODEBEI Vera Lucia Doyle Tesauro linguagem de representa o da mem ria document ria Niter i Rio de Janeiro Intertexto Ed Interci ncia 2002 DONINI F M LENZERINI M NARDI D NUTT W The complexity of concept languages Informa
27. Empresa Brasileira de Turismo 235 A Tabela 35 apresenta exemplos de termos em um dom nio de viagem que precisariam de seus conceitos definidos no campo descri o Nome do termo Lista de Lista de acr nimos Descri o sin nimos Ib ria Flight IB Flight Viagem de trem Viagem de estrada de ferro Viagem Pacote de viagem N mero m ximo de viajantes Data de chegada Data de partida Local de partida Disposto em Tabela 35 Modelo de gloss rio de termos Fonte Adaptado de Fernandez G mez Perez e Corcho 2004 6 2 4 3 Agrupamento de termos em categorias Tendo se definido os conceitos no gloss rio o pr ximo passo organizar tais conceitos em uma estrutura facetada a fim de organizar o conhecimento do dom nio e a partir de tal organiza o buscar conhecer a natureza dos conceitos na qual permitir determinar com maior precis o as classes as rela es e os atributos da ontologia Para tal determinam se facetas cujas manifesta es partem das categorias e subcategorias de Dahlberg DAHLBERG 1978 em sua teoria do conceito Para cada termo pertencente ao n vel terminol gico do dom nio deve ser identificada a categoria na qual o termo pertence Dahlberg 1978 determina a rela o formal categorial para classificar os conceitos da mesma natureza dentro de uma mesma categoria Assim sendo se o conceito possui componentes temporais espaciais ou
28. Figura 28 Um exemplo de restri es no vocabul rio RDF Fonte adaptado de Mcbride 2004 O RDFS pode ser considerado um tipo de dicion rio que pode ser lido por m quinas BREITMAN 2005 Conforme foi visto a linguagem fornece um conjunto de primitivas que permitem a modelagem de ontologias simples por exemplo atrav s do uso de subClassOf e subPropertyOf na defini o de uma taxonomia al m de possibilitar as restri es no vocabul rio atrav s da defini o de dom nio e de escopo domain e range nas propriedades dos recursos RDF No entanto RDFS tem sido criticada como linguagem para ontologias pela falta de expressividade de seus construtos principalmente pela inexist ncia de rela o de equival ncia rela o inversa e restri es de cardinalidade encontradas em outras linguagens para desenvolvimento de ontologias MCBRIDE 2004 Tal defici ncia pode ser suprida atrav s de sua extens o encontrada na linguagem OWL apresentada a seguir 2 3 3 4 4 OWL e Ontologias A OWL Web Ontology Language ou linguagem de ontologias para a Web a linguagem desenvolvida para representar ontologias criada pelo Web Ontology Working 92 Group da W3C A OWL deriva de um consenso entre a proposta europ ia OIL Ontology Inference Layer camada de infer ncia para ontologias ou ainda Ontology Interchange Language linguagem de interc mbio em ontologias e a DAML DARPA Agent Markup Language linguagem de anota o para
29. Modelagem conceitual Identifica o de termos RR Formalizacao Bommalizagao Implementa o Implementa o da ontologia Avalia o Avalia o de resultados Tabela 33 Produtos resultantes da fase de especifica o de requisitos 6 2 4 Fase de Modelagem Conceitual O prop sito da fase de modelagem conceitual conceber a conceitualiza o da ontologia Para tal reporta se aos componentes de tal instrumento GRUBER 1993a GOMEZ PEREZ FERNANDEZ e VICENTE 1996 de forma que os mesmos possam ser organizados e representados como uma estrutura de representa o do conhecimento A saber a classes conceituais que organizam os conceitos de um dom nio em uma taxonomia b atributos de classes que s o propriedades relevantes do conceito c inst ncias que s o utilizadas para representar objetos espec ficos de um conceito d atributos de inst ncias que s o propriedades relevantes que descrevem as inst ncias de um conceito e rela es entre classes que representam o tipo de intera o entre os conceitos de um dom nio f constantes que t m sempre o mesmo valor e geralmente s o usadas em regras ou f rmulas para inferir conhecimento na ontologia g termos que designam os conceitos de um dom nio h axiomas formais que restringem a interpreta o e o uso dos conceitos envolvidos na ontologia e i regras que determinam condi es ao dom nio al m de inferirem valores para atributos Tendo em vista que a taxonomia
30. Task ontology for reuse of problem solving knowledge In ECAT94 Towards very large knowledge bases 1995 Amsterdam Procceddings Amsterdam IOS Press 1995 p 46 59 274 MOREIRA A ALVARENGA L OLIVEIRA A P Thesaurus and ontologies a study over the definitions found in the computer and information science literature by means of Analytical synthetic Method Knowledge Organization v 31 n 4 p 231 244 2004 NARDON Fabiane Bizinella Compartilhamento de Conhecimento em Sa de utilizando Ontologias e Bancos de Dados Dedutiveis 2003 222f Tese Doutorado em Engenharia El trica Escola Polit cnica Universidade de S o Paulo S o Paulo 2003 NAVATHE Shamkant B ELMASRI Ramez Sistemas de bancos de dados fundamentos e aplica es Rio de Janeiro LTC 2000 NOVAK J D CANAS A J The Theory Underlying Concept Maps and How to Construct Them Technical Report IHMC CmapTools 2006 01 Rev 01 2008 Florida Institute for Human and Machine Cognition 2008 Disponivel em lt http cmap ihmc us Publications ResearchPapers TheoryUnderlyingConceptMaps pdf gt Acesso em 23 Marco 2008 NOVELINO Maria Salet Ferreira Instrumentos e metodologias de representa o da informa o Informa o amp Informa o Londrina v 1 n 2 p 37 45 jul dez 1996 NOY F N GUINNESS D L Ontology development 101 a guide to create your first ontology 2001 Dispon vel em lt http ksl stanford edu people dIm papers
31. a base das ontologias e que tal estrutura constitu da de termos representativos dos conceitos do dom nio torna se necess rio fazer o tratamento de tais termos e conceitos envolvidos e logo em seguida conduzir a organiza o dos mesmos na estrutura taxon mica Na atividade de cria o das classes conceituais o primeiro passo buscar os termos que representam o assunto da ontologia definido na fase de especifica o de requisitos Uma vez 228 obtida uma lista de termos estes s o definidos e agrupados em categorias de acordo com sua natureza formando se assim as classes conceituais Por fim esses termos s o relacionados entre si resultando em uma sistematiza o de todo o conhecimento que est sendo constru do Nesta fase da proposta metodol gica para constru o de ontologias indica se a utiliza o do m todo de an lise facetada na elabora o de classifica es com princ pios da teoria da classifica o facetada RANGANATHAN 1967 e da an lise de dom nio na identifica o de termos e defini es de conceitos rela es e atributos utilizando princ pios da teoria do conceito DALHBERG 1978 e da teoria da terminologia WUESTER 1981 apud CAMPOS 2001 Pretende se usar ainda como apoio ao processo de modelagem m todos e t cnicas de algumas metodologias e m todos para constru o de ontologias mapeados na tabela 24 do cap tulo 5 destacando as representa es intermedi rias pro
32. a qual ser descrita mais adiante nessa se o De acordo com o m todo os processos envolvidos na constru o da ontologia de um dom nio espec fico seriam i identificar termos chave do dom nio ii ligar manualmente os termos chave ontologia SENSUS iii adicionar caminhos at o conceito de hierarquia superior da Sensus iv adicionar novos termos para o dom nio e v adicionar sub rvores completas Swartout et al 1996 assinalam que a principal vantagem do m todo Sensus que duas ontologias poderiam ser constru das de forma independente e posteriormente torn se a poss vel integrar as suas terminologias a partir da ontologia SENSUS a qual possui uma ampla cobertura de termos organizados Desse modo a abordagem Sensus promove compartilhamento de modelos As se es a seguir apresentam os processos de constru o propostos pelo m todo Sensus mapeados nas seguintes categorias de an lise modelagem conceitual integra o formaliza o e implementa o 4 6 1 Modelagem Conceitual e Integra o O conjunto de cinco passos proposto pelo m todo Sensus contempla tanto a fase de modelagem conceitual de um dom nio espec fico quanto fase que diz respeito integra o entre conceitos de uma ou v rias ontologias com a SENSUS ou entre elas Dessa maneira tais fases s o apresentadas em conjunto nessa se o tendo em vista que a atividade de integra o faz parte dos processos integrais ou seja pode ser reali
33. cnicas computacionais no processo de constru o de ontologias Ressalta se que outros campos como a Filosofia e a Terminologia est o intrinsecamente ligados s Ci ncias da Informa o e da Computa o A Filosofia dentre outras quest es trata das leis de racioc nio representadas pela l gica que oferece declara es sobre todos os tipos de coisas no mundo e sobre as rela es entre elas Nesse sentido contribui para o campo da Ci ncia da Computa o especificamente para a rea de Intelig ncia Artificial na constru o de algoritmos de infer ncia O mesmo ocorre com os silogismos que s o contribui es importante do fil sofo Arist teles s reas de Intelig ncia Artificial e a Engenharia ontol gica no sentido de ser um padr o formal para representar regras de infer ncias e validar ontologias A Terminologia antecipa as pesquisas sobre a an lise de conceitos de Dahlberg em sua teoria do conceito e prop e a sistematiza o de conceitos para a elabora o de defini es consistentes sobre eles 265 Ainda como contribui es deste trabalho t m se e Considera se que os princ pios metodol gicos propostos podem ser usados em qualquer dom nio de conhecimento pois as atividades de conceitualiza o envolvidas abrangem uma estrutura taxon mica com conceitos de alto n vel e comuns a um dom nio Tal hip tese poder ser verificada em trabalhos futuros a partir de uma implementa o de uma ontologia de dom
34. como a l gica descritiva e a l gica de primeira ordem USCHOLD 1996 A l gica de primeira ordem e a l gica descritiva s o vistas como possibilidades de tipos de dedu es projetadas para auxiliar o usu rio a definir um conjunto coerente de conceitos e objetos para descrever o dom nio CRANEFIELD e PURVIS 1999 Al m da similaridade entre as rela es as restri es e as dedu es impostas sobre os valores dos atributos dos conceitos na ontologia s o implementados no modelo orientado a objetos atrav s das assinaturas das classes representadas pelos m todos 67 Na atividade de representa o das classes dos objetos e das rela es entre esses objetos a comunidade de orienta o a objetos vem utilizando a linguagem de modelagem unificada a UML como t cnica de modelagem de sistemas Pesquisadores das reas de ontologias e modelagem orientada a objetos EVANS 1998 EVANS et al 1998 CRANEFIELD e PURVIS 1999 OMG 2003 v m agregando esfor os em trabalhos que utilizam a UML na especifica o de ontologias Isso se deve ao fato de que na condu o de projetos orientados a objetos a UML considerada a t cnica de modelagem atualmente mais utilizada por sua facilidade de comunica o atrav s de representa o gr fica e pelo fato de as ontologias possu rem uma sem ntica mais expressiva em rela o UML na representa o de um dom nio de conhecimento Esse cen rio constatado por Campos 2004 p 31 que
35. enquanto campo cient fico surge nesta poca e sob essa influ ncia assim como a Intelig ncia Artificial SARACEVIC 1996 Na Ci ncia da Informa o a rea da organiza o da informa o tem como objetivo elaborar m todos e instrumentos para a representa o de informa es em diversas reas do conhecimento Tal representa o possibilitaria assim a comunica o entre os usu rios de um sistema de informa o e o pr prio sistema NOVELINO 1996 CAMPOS 2001 Segundo Lima 2004 na atividade de organizar representar e recuperar a informa o a mesma passa por processos que s o altamente influenciados pela cogni o humana Tais processos segundo a autora seriam a categoriza o b indexa o c recupera o da informa o e d intera o homem m quina Nas se es adiante esses processos s o mostrados com maior especificidade Cientista do Instituto Tecnol gico de Massachusetts em ingl s Massachusetts Institute of Technology MIT e chefe do esfor o cient fico americano durante a segunda guerra mundial Bush identificou o problema da explos o informacional principalmente em ci ncia e tecnologia e se prop s a tornar acess vel um acervo crescente de conhecimento da poca SARACEVIC 1996 31 2 2 2 Sistemas de Recupera o da Informa o Os sistemas de recupera o de informa o v m se destacando na sociedade contempor nea principalmente com o advento da Internet e da Web O surgimen
36. ent o se deve represent los como classes que acomodar o inst ncias individuais com tais propriedades Tabela 37 Princ pios emp ricos para constru o de hierarquias de classes 241 Recomenda se ainda verificar o conhecimento inserido dentro das taxonomias de forma a visualizar graficamente os conceitos do gloss rio de termos tornando se poss vel assegurar a que nenhum conceito seja repetido e b nenhuma taxonomia isolada em rela o aos conceitos relacionados Como verifica o cruzada entre representa es intermedi rias recomenda se observar se todos os conceitos mostrados nas taxonomias est o definidos no gloss rio de termos Caso ocorra algum desencontro de informa o o conceito deve ser adicionado no gloss rio ou removido da taxonomia 6 2 4 5 Constru o do Diagrama de Rela es Bin rias Uma vez que a estrutura taxon mica tenha sido criada e avaliada o pr ximo passo construir diagramas de rela es bin rias que objetivam estabelecer relacionamentos entre conceitos da mesma taxonomia ou mesmo de taxonomias diferentes Estabelecer rela es entre os conceitos significa posicion los no sistema de conceitos ou seja estabelecer lhes g nero esp cie e as associa es com os outros conceitos Isso poss vel quando efetivamente se domina seu significado isto quando s o conhecidas as caracter sticas relevantes para o sistema O esquema facetado contribui em tal perspectiva quando evid
37. est relacionado a Bob por meio do papel casado e seja uma m dica pertence ao conceito Medico Da mesma forma Bob pertence a gt 5 temFilho se e somente se ele possuir no m nimo 5 filhos al m de pertencer a VtemFilho Professor se e somente se todos os seus filhos todos os indiv duos relacionados a Bob por meio do papel temFilho forem professores e Apenas seres humanos podem ter crian as humanas A terminologia poderia ser declarada assim JtemFilho Humano c Humano e Ainda uma declara o formal pode ser usada para indicar propriedades de indiv duos HomemFeliz Bob temFilho Bob Mary indica que Bob pertence ao conceito HomemFeliz e que Mary uma de suas filhas A l gica descritiva fornece v rias capacidades de infer ncias que deduzem o conhecimento presente na base consiste de um conjunto de declara es e um conjunto de axiomas terminol gicos O algoritmo denominado subsun o do ingl s subsumption verifica se um conceito um subconjunto de outro pela compara o de suas defini es e ainda verifica se um indiv duo objeto pertence a um conceito Alguns exemplos s o descritos a seguir 45 Construtores podem ser l gicos como de conjun o ou interse o M nega o ou complemento e disjun o ou uni o LI E ainda construtores de restri o existencial 3 restri o de valor VY restri o de quantidade gt e restri o de hierarquia de pap is c O construtor
38. gicos de qualidade a partir de uma perspectiva da organiza o da informa o centrada no usu rio Defende se nesta pesquisa que a fertiliza o cruzada de tecnologias e metodologias das reas da Ci ncia da Informa o e Ci ncia da Computa o pode conduzir a melhores resultados Essa percep o interdisciplinar motiva a investiga o de um instrumento computacional as ontologias capaz de representar e organizar estruturas conceituais e relacionais de um dom nio de conhecimento Diante ao exposto a quest o de pesquisa encontra se centrada em confirmar a possibilidade de proposi o de princ pios metodol gicos para constru o de ontologias fundamentados nas Ci ncias da Informa o e da Computa o dentre outros campos do conhecimento Nesse sentido a quest o formulada como se segue Ser poss vel confirmar a possibilidade de proposi o de princ pios metodol gicos para constru o de ontologias luz das contribui es pertinentes das Ci ncias da Informa o e da Computa o dentre outros campos do conhecimento 20 1 2 Objetivos Como objetivo geral essa pesquisa almeja propor princ pios metodol gicos para a constru o de ontologias de dom nio para representa o do conhecimento em sistemas de informa es A consecu o deste objetivo se dar atrav s da an lise da literatura sobre metodologias para constru o de ontologias e de normas internacionais para constru o de software e const
39. lises sobre o conte do do material emp rico da pesquisa incluindo o m todo Cyc a metodologia de Gruninger e Fox o m todo de Uschold e King o m todo Kactus a metodologia Methontology o m todo Sensus o m todo 101 a metodologia do manual da BITI para constru o de tesauros e a norma da ANSI NISO Z39 19 2005 para constru o de vocabul rios controlados A partir da apresenta o dos resultados do cap tulo 4 exp s se no cap tulo 5 a an lise comparativa sobre os objetos investigados e foram tecidas considera es acerca das compara es Tais considera es foram essenciais para a execu o da presente etapa de pesquisa constru da sobre o arcabou o conceitual anteriormente delineado e sobre as an lises comparativas realizadas Este cap tulo encontra se organizado da seguinte forma a se o 6 1 tece as considera es iniciais sobre a proposta metodol gica no sentido de explicitar os pontos de partida no desenvolvimento da proposta a se o 6 2 discorre sobre as fases constituintes da proposta metodol gica e finalmente a se o 6 3 faz as considera es interdisciplinares da proposta sintetizando as em um panorama interdisciplinar de princ pios te ricos e metodol gicos das Ci ncias da Informa o e da Computa o 6 1 Considera es iniciais sobre a proposta metodol gica Antes de iniciar o desenvolvimento da proposta metodol gica para constru o de ontologias achou se pertinente apresentar os requisi
40. lt cd pais gt lt rdf Description gt lt rdf RDF gt Figura 25 Exemplo de c digo em RDF Fonte adaptado de Breitman 2005 O elemento rdf RDF que tem o rdf RDF como fechamento da marca o indica que o conte do RDF Logo em seguida aparecem os namespaces indicando a especifica o do vocabul rio de RDF e o vocabul rio relativo ao dom nio da loja de disco O elemento rdf Description e seu fechamento rdf Description representa os recursos recurso web 1 e recurso web 2 atrav s de seus URIs identificados pelo atributo rdf about A propriedade do recurso web 1 representada pelo elemento cd titulo que estabelece a rela o com o recurso 89 web 2 que por sua vez possui tr s propriedades representadas pelos elementos cd artista cd gravadora e cd pais com seus respectivos valores Marcelo D2 Sony e Brasil O RDF fornece uma sem ntica simplificada que pode ser representada atrav s da sintaxe XML Contudo um esquema seria necess rio para organizar e melhor especificar os recursos RDF Surge assim a linguagem RDF Schema descrita a seguir 2 3 3 4 3 RDFS Resource Description Framework Schema A RDF se restringe em criar inst ncias e associar propriedades descritivas a cada uma delas sem uma estrutura de dados que possa ser estendida atrav s do refinamento de subclasses BRAGANHOLO e HEUSER 2001 A RDF Schema foi concebida para impor uma estrutura ao RDF no sentido de possibil
41. modularizadas no dom nio de aplica o 1 Verificar o conhecimento inserido dentro da rvore de classifica o de conceitos Tal representa o possibilita visualizar graficamente a hierarquia de conceitos do dicion rio de dados tornando se poss vel assegurar a que nenhum conceito seja repetido b aus ncia de ciclos entre conceitos c nenhuma rvore isolada a respeito dos conceitos relacionados 2 Verifica o cruzada entre representa es intermedi rias todos os conceitos mostrados na rvore devem ser definidos no dicion rio de dados Caso contr rio o conceito deve ser adicionado no dicion rio ou removido da rvore Tabela 16 a M todos para constru o das representa es intermedi rias 166 Representa o Como construir Verifica o Intermedi ria Tabelas de 1 Uma tabela deve ser criada para cada 1 Verificar o conhecimento dentro da atributos de atributo de inst ncia inserido no campo tabela de atributos de inst ncia de forma a inst ncia atributos de inst ncia do dicion rio de garantir a consist ncia do conhecimento de dados senso comum para a ontologia constru da A saber a verificar a correspond ncia 2 Para cada tabela incluir nome do P ER ee ira entre valores preenchidos nas tabelas de atributo de inst ncia descri o para mae ae Bane k atributos de inst ncia Por exemplo em fornecer o significado do atributo tipo de uma tabe
42. no contexto de ajuda on line Algumas recomenda es da norma direcionadas ao conte do da documenta o s o listadas abaixo e O prop sito do vocabul rio controlado e O escopo ou seja o campo coberto e O significado de todas as abreviaturas e conven es e As regras adotadas na sele o das formas preferidas dos termos e o estabelecimento de seus relacionamentos e Seo vocabul rio compreende padr o nacional ou internacional e Regras empregadas atrav s de guias ou padr es recomendados e O n mero total de termos com totais separados para termos e entrada de termos e A data da ltima atualiza o do vocabul rio controlado 199 e A declara o da pol tica de atualiza o e A informa o de contato do respons vel pelo vocabul rio de forma que coment rios e sugest es possam ser enviados e Op es de navega o especial on line quando dispon vel J o manual da BITI fornece detalhes de como documentar a constru o de um tesauro em uma planilha de registro dos dados elucidada na se o 4 8 4 1 A manuten o de um tesauro tamb m seria documentada em uma planilha espec fica por m o manual n o fornece detalhes referentes aos campos a serem documentados Tais planilhas ir o possibilitar o registro do conhecimento sobre a concep o e a evolu o do instrumento Gerenciamento do projeto Deveria ser parte integral de todo o projeto de constru o do voca
43. ntica com a ontologia a qual se pretende integrar 4 3 5 Avalia o Segundo Uschold e King 1995 o procedimento de se avaliar ou julgar tecnicamente a ontologia seus ambientes de softwares associados e a documenta o pode ser feito atrav s das especifica es de requisitos das quest es de compet ncia bem como da realidade imposta pelo mundo 4 3 6 Documenta o A documenta o definida de acordo com o prop sito e tipo da ontologia Segundo Uschold e King 1995 todas as pretens es da ontologia consideradas importantes devem ser documentadas juntamente com os conceitos principais definidos na ontologia Al m das primitivas usadas para expressar as defini es na meta ontologia Gerenciamento do projeto Ausente Pr desenvolvimento Ausente Especifica o de requisitos Identificar a necessidade de constru o as classes de usu rios e o uso pretendido da ontologia Processos orientados Desenvolvimento Modelagem Rs do 3 Formaliza o conceitual a identificar os conceitos e rela es chave no dom nio de interesse b produzir defini es textuais precisas e sem ambigiiidades para os conceitos e rela es e c identificar os termos com refer ncia aos conceitos e rela es de forma a conseguir um vocabul rio consensual Ausente Implementa o Objetiva representar explicitamente a conceitualiza o capturada
44. o caso do Extreme Programming conhecido como XP e do Unified Process BOOCH JACOBSON e RUMBAUGH 2006 ou Processo Unificado o qual serve de base para a cria o de outros processos de software devido a sua extensibilidade Exemplos de processos de software baseados no Processo Unificado s o o RUP Rational Unified Process a sua extens o EUP Enterprise Unified Process e o Praxis PAULA FILHO 2003 ou PRocesso para Aplicativos eXtesiveis e Interativos O mesmo pode ser dito para a rea de Engenharia de Conhecimento na qual possui metodologias reconhecidas como o caso da metodologia KADS WIELINGA SCHREIBER e BREWKER 1992 que deu origem a algumas ferramentas de aquisi o semi autom tica de conhecimento REZENDE 2003 e sua extens o a metodologia CommonKADS utilizada em muitas organiza es e universidades Europ ias para desenvolvimento de sistemas baseados em conhecimento Entretanto percebe se um cen rio relativamente diferente na Engenharia ontol gica na qual diversas metodologias t m sido apresentadas e discutidas para constru o reutiliza o e avalia o de ontologias GUARINO e WELTY 2000 FERN NDEZ et al 1999 JONES BENCH CAPON VISSER 1998 USCHOLD e GRUNINGER 1996 GOMEZ PEREZ FERNANDEZ e VICENTE 1996 GRUNINGER e FOX 1995 mas apresentam abordagens e caracter sticas diversas sendo direcionadas a diferentes prop sitos e aplica es ou seja n o possuem propostas unificadas sendo
45. o s o peculiares a nenhuma linguagem na qual podem ser expressas As senten as ou ora es declarativas na Figura 1 5 Usadas para designar o significado de uma senten a ou ora o declarativa COPI 1981 p 22 26 Chove It is raining Il pleut Es regnet Figura 1 Ora es declarativas dispostas de modo diferente Fonte Copi 1981 p 22 Todas t m o mesmo significado apesar de terem sido enunciadas em portugu s ingl s franc s e alem o respectivamente Isso significa dizer que num mesmo contexto senten as diferentes dispostas de modo diferente podem ter o mesmo significado e expressar a mesma proposi o Al m disso em diferentes contextos uma nica senten a pode ser usada para fazer declara es diferentes No contexto das ontologias tal caracter stica possibilitaria elaborar proposi es que refletissem o significado de um conjunto de modelos pretendidos em uma estrutura intensional GUARINO 1998 e em contextos apropriados tais proposi es poderiam ser usadas para fazer diferentes declara es ou seja a depender da linguagem do modelo conhecida por estrutura extensional Essas abordagens aristot licas e da l gica vieram a contribuir mais tarde em reas como a Intelig ncia Artificial principalmente no que tange aos formalismos de representa o al m do uso de categorias para organiza o de conceitos presentes nas bases de conhecimento REZENDE 2003 RUSSELL e NORVIG
46. p 7 20 set dez 2003 ALMEIDA M B Um modelo baseado em ontologias para representa o da mem ria organizacional 2006 341f Tese Doutorado em Ci ncia da Informa o Escola de Ci ncia da Informa o Universidade Federal de Minas Gerais Belo Horizonte 2006 ALVARENGA L dia A teoria do conceito revisitada em conex es com ontologia e metadados no contexto das bibliotecas tradicionais e digitais Data Grama Zero v 2 n 6 dez 2001 Artigo 05 Dispon vel em lt http www dgz org br gt Acesso em 05 maio 2005 ALVARENGA L dia Representa o do conhecimento da perspectiva da Ci ncia da Informa o em tempo e espa o digitais Enc Bibli R Eletron Bilbiotecon Ci Inf Florian polis n 15 2003 Dispon vel em lt www encontros bibli ufsc br Edicao 15 alvarenga representacao pdf gt Acesso em 20 junho 2006 ANSI Z39 19 1993 American National Standard Guidelines for Thesuarus Structure Construction and Use New York 1993 ANSI NISO Z 39 19 2005 Guidelines for the construction format and management of monolingual controlled vocabularies Bethesda NISO Press 2005 176 p Dispon vel em lt http w ww niso org standards resources Z39 19 005 pdf CFID 2436046 amp CFTOKEN 81298864 gt Acesso em 27 jun 2007 ANTONIOU G OWL web ontology language In ANTONIOU G VAN HARMELEN F Ed A semantic web primer Cambridge MIT 2004 p 109 150 ARAUJO V R M H Sistemas de recupera o da inf
47. rmula referenciada b verificar na tabela de f rmulas se o campo atributo inferido encontra se preenchido com o nome de um atributo de inst ncia existente na tabela correspondente c verificar se o conte do dos campos atributos de inst ncia inferidos atributos de classe inferidos e constantes inferidas na tabela de atributos de inst ncia corresponde com o conte do do campo f rmula da tabela de f rmulas Tabela 16 c M todos para constru o das representa es intermedi rias 168 Representa o Como construir Verifica o Intermedi ria rvore de Ap s o ontologista verificar a consist ncia 1 Verificar o conhecimento dentro da classifica o de e a integralidade das tabelas de atributos de rvore de classifica o de atributos a se atributos inst ncia atributos de classe constantes e alguns atributos e constantes na sequ ncia f rmulas o pr ximo passo desenvolver as dedutiva de atributos de hierarquia rvores de classifica o de atributos superior est o ausentes errados ou n o Usar os campos atributos de inst ncia est o sendo utilizados para inferir valores inferidos atributos de classe inferidos e de outros atributos b se algumas f rmulas constantes inferidas a inferir e f rmula de est o ausentes ou sendo usadas cada tabela de atributos de inst ncia Tais erroneamente c se n o h ciclos na rvore campos ser o a base para desenvolver as OU seja u
48. s o classificados em categorias processo de s ntese em que cada categoria representa uma caracter stica Conforme assinala Campos 2004 p 27 o agrupamento de objetos atrav s de categorias possibilita diminuir erros l gicos no estabelecimento das liga es entre os conceitos pois determina a natureza do objeto Gomes et al 1990 p 37 ainda acrescenta que a vantagem do m todo de faceta possibilitar a forma o de categorias mutuamente exclusivas isto quando se tem um termo novo sabe se prontamente em que categoria inclu lo 14 WUESTER E L L tude scientifique q n rale de la terminologie zone frontali re entre la linguistique la logique Pontologie L informatique et les sciences des chose In RONDEAU G FELBER E Org Textes choisis de Terminologie Qu bec GIRSTERM 1981 p 57 114 229 Para a forma o das categorias a proposta metodol gica deste estudo considera tr s frentes i as categorias fundamentais PMEST propostas por Ranganathan em sua teoria da classifica o facetada ii as categorias fundamentais estendidas posteriormente pelo Classification Research Group CRG para constru o de tesauros e iii as categorias e as subcategorias formais de Dalhberg em sua teoria do conceito As cinco categorias fundamentais Personalidade Mat ria Energia Espa o e Tempo permitem a divis o de qualquer assunto de qualquer rea do conhecimento utilizando para tal um m todo dedutivo no
49. s a implementa o um documento de implementa o da ontologia ap s a manuten o um documento sobre o que foi modificado e ap s a avalia o um documento sobre os resultados avaliados De acordo com o cen rio exposto acima modelos precisariam ser elaborados no sentido de serem distribu dos em cada fase do projeto para fins de preenchimento posteriormente os documentos resultantes de cada fase seriam organizados e arquivados para poss veis consultas A Tabela 60 mostra os produtos resultantes da fase de documenta o e seus destinos Salienta se que esta proposta metodol gica sugeriu uma s rie de modelos para a atividade de documenta o os quais foram baseados em trabalhos de autores de metodologias para constru o de ontologias bem como em experi ncias pessoais advindas da rea de Engenharia de software Finalmente cabe ao gestor de projetos de ontologias determinar o formato de documentos mais adequado sua realidade de trabalho Destino Informa o de sa da Atividade Produ o e distribui o de documentos Produ o e distribui o de documentos Modelo s para documenta o Todas as fases Documenta o Todas as fases Tabela 60 Produtos resultantes da fase de documenta o 260 6 3 Considera es sobre a proposta metodol gica para constru o de ontologias A proposta metodol gica remete a reflex es acerca da quest o interdisciplinar envolvida no contexto de constru o d
50. sabor flavor e nome name do vinho respectivamente b partes ingredientes em um prato c rela es com outros objetos produtora de vinho winery A Figura 67 mostra os slots da classe vinho Template Slots y V G x Type Cardinality Other Facets Symbol single allowed values FULL MEDIUM LIGHT Symbol single allowed values RED ROSE WHITE Symbol single allowed values DELICATE MODERATE STRONG Instance multiple classes Wine grape Instance single classes Winery String single Symbol single allowed values DRY SWEET OFF DRY Figura 67 Os slots da classe vinho e as facetas para tais slots constru dos no Prot g 2000 Fonte Noy e McGuinness 2001 p 8 Uma subclasse herda todos os slots da superclasse ou seja se um vinho tem um nome e sabor um vinho tinto tamb m tem nome e sabor Se uma classe tem m ltiplas superclasses ela herda slots de todas as superclasses Uma considera o relevante o conceito de slot inverso representado na Figura 67 pelo s mbolo I Um valor de um slot pode depender do valor de outro slot Por exemplo se um vinho foi produzido maker por uma vin cola ent o a vin cola produz produces um vinho As duas rela es maker e produces s o chamadas de rela es inversas Apesar do armazenamento de informa o acerca dos slots inversos ser redundante os mesmos permitem a apresenta o de conhecimento nas duas dire es por exemplo conhecime
51. se B uma subclasse de A e C uma subclasse de B ent o C uma subclasse de A Por exemplo na defini o da hierarquia tem se a classe vinho a subclasse vinho branco como uma subclasse de vinho e a classe Chardonnay como uma subclasse de vinho branco O relacionamento de transitividade implica que a classe Chardonnay tamb m uma subclasse de vinho Uma subclasse considerada direta aquela mais pr xima da subclasse da classe e a recomenda o a seguinte na hierarquia n o existe classes entre uma classe e sua subclasse direta No exemplo Chardonnay uma subclasse direta de vinho branco e n o uma subclasse direta de vinho Evolu o da hierarquia de classes Manuten es podem ser necess rias na hierarquia de classes a partir de mudan as ocorridas no dom nio Para tal manter a consist ncia da estrutura torna se fundamental no processo de manuten o pois novas classes podem surgir demandando uma classifica o correta das mesmas na hierarquia Classes e seus nomes Classes representam conceitos no dom nio O nome da classe pode mudar mas o nome termo vai continuar a se referir ao mesmo conceito Recomenda o para defini o dos termos para os conceitos i os nomes devem ser todos no singular na pr tica uma classe mais usada no singular ou todos no plural ii nomes sin nimos para o mesmo conceito n o representam classes diferentes Apenas um termo deve estar associado a uma classe Mu
52. vista que tal processo utiliza m todos e t cnicas da Engenharia de Conhecimento 52 declara es l gicas como a l gica de primeira ordem RUSSELL e NORVIG 2004 p 312 A import ncia do estudo de ontologias para a IA pode ser constatado pelo surgimento de uma nova rea de trabalho conhecida como Engenharia ontol gica um ramo da Engenharia de Conhecimento que se preocupa com o processo de constru o de ontologias gen ricas para fins de reuso GRUBER 1993 em diferentes bases de conhecimento 2 3 1 1 Redes Semanticas A utiliza o de nodos e arcos para a representa o de conhecimento foi proposta na d cada de 60 por Quilliam que prop s um modelo computacional da mem ria humana denominado mem ria sem ntica A partir da as redes sem nticas foram sendo desenvolvidas na rea de IA como uma forma de capturar o conhecimento de um dom nio Rezende 2003 define uma rede sem ntica como um grafo rotulado formado por a objetos que podem ser indiv duos coisas e conceitos de um dom nio tamb m denominados n s e b um esquema de arcos ou arestas tamb m denominado links A Figura 11 mostra um exemplo de uma rede sem ntica composta de categorias Mam feros Pessoas Pessoas Femininas e Pessoas Masculinas e nomes de objetos Maria e Jo o representados por elipses e as rela es entre eles representadas por arcos rotulados Russel e Norvig 2004 afirmam que a organiza o de objetos em categorias uma ativi
53. 2004 Na Ci ncia da Informa o as categorias aristot licas tamb m foram aplicadas nos anos de 1930 quando Ranganathan um importante estudioso da teoria da classifica o facetada concebe algumas categorias para classificar assuntos bibliogr ficos Tais categorias foram embasadas nas categorias de Arist teles e atualmente s o aplicadas no mbito das linguagens document rias DAHLBERG 1978 CAMPOS 2001 2 1 2 Contribui es da Terminologia Na concep o de Campos 2001 a Teoria da Terminologia diz respeito a uma disciplina cient fica que atrav s de princ pios metodol gicos consegue elaborar terminologias sistemas de conceitos estruturadas para uma rea de conhecimento Tais princ pios seriam a identifica o do objeto concreto ou abstrato b an lise das aioe e y 5 wins e caracter sticas intr nsecas e extr nsecas do objeto de forma a definir o conceito e as rela es A teoria da classifica o facetada de Ranganathan pode ser conferida na se o 2 2 3 1 1 7 As caracter sticas intr nsecas s o as que constituem o objeto em si tais como forma tamanho material cor etc as caracter sticas extr nsecas referem se ao uso ou fun o do objeto sua origem ou outras rela es com objetos diferentes 27 entre conceitos isto formar senten as corretas sobre o objeto c constru o do sistema de conceitos a partir do princ pio de contextualiza o ou universo de conhecimen
54. 91 x z ake ha E uma linguagem de programa o que se enquadra no paradigma de programa o em l gica matem tica Geralmente est associada rea de intelig ncia artificial 27 Ene ai Linguagem que combina paradigmas de linguagens baseadas em frames e l gica de primeira ordem 109 Ap s as apresenta es de um poss vel processo de constru o de ontologias e do processo de software advindo da norma IEEE 1074 1997 constata se a semelhan a entre algumas fases e atividades advindas de ambos os casos Atividades como planejamento modelagem implementa o avalia o e documenta o s o recomendadas nas duas abordagens tendo em vista algumas particularidades inerentes s ontologias Algumas t cnicas empregadas na atividade de aquisi o de conhecimento da Engenharia de Conhecimento s o tamb m contempladas nas atividades de especifica o de requisitos e modelagem da Engenharia de Software bem como da Engenharia ontol gica Segundo Alonso et al 1996 apud Fernandez Gomez Perez e Juristo 1997 p 35 modelos de ciclo de vida s o descritos na Engenharia de Software para constru o de sistemas e 94 3 p gt Senso assim o ciclo de vida da transferidos para a Engenharia de Conhecimento ontologia pode ser associado ao ciclo de vida de um software como acontece em algumas propostas metodol gicas para constru o de ontologias a Methontology FERNANDEZ GOMEZ PEREZ e JURISTO 1997 e a metod
55. Atividade Plano de desenvolvimento Gerenciamento do projeto Planejamento do prot tipo Plano de gerenciamento Gerenciamento do projeto Gerenciamento do prot tipo nio ma o re ponada kopi Avalia o Avalia o de resultados avalia o Modelo s para documenta o Documenta o Producao cau o ds documentos Produ o e distribui o de Documenta o da fase Documenta o u s documentos Tabela 52 Produtos requeridos na fase de manuten o Da mesma forma como feito na Methontology esta proposta metodol gica recomenda verifica es e ajustes nas representa es intermedi rias ver recomenda es nas se es 6 2 4 e 6 2 5 caso ocorram modifica es em elementos constitutivos das mesmas em fun o de altera es nos prot tipos envolvidos no processo de desenvolvimento de ontologias Desse modo consegue se evitar poss veis inconsist ncias em fun o de eventuais modifica es A Tabela 53 mostra o resultado da fase de manuten o e o destino de tal resultado Informa o de sa da Destino Atividade Recomenda o de melhoria no Planejamento do prot tipo processo de desenvolvimento da Gerenciamento do projeto l i ontologia Gerenciamento do prot tipo Tabela 53 Produtos resultantes da fase de manuten o 6 2 8 Fase de Integra o 256 Conforme discutido na fase de modelagem conceitual especificamente na atividade de constru o da estrutura taxon mica
56. Avalia o Ausente Descrito em Ausente Ausente Descrito em Proposto detalhe detalhe detalhe Documenta o Ausente Ausente Proposto Ausente Descrito em Ausente Proposto Proposto Proposto detalhe Tabela 23 Tabela sin ptica da an lise comparativa dos objetos investigados Fases do ciclo de vida Desenvolvimento P s desenvolvimento Integra o Avalia o Documenta o Pr desenvolvimento Especifica o de requisitos Modelagem conceitual Formaliza o Implementa o Manuten o Ausente Ausente Ausente Ausente Ausente Ausente Ausente Ausente Ausente Ausente Gruninger e Fox Ausente Quest es de compet ncia informal Cen rios de motiva o Ausente Ausente Ausente Determinar o grau de formalismo Tratamento de termos sin nimos e amb guos Kactus Ausente Ausente Ausente Reuso de conhecimento de ontologias de alto n vel Quest es de Ausente Ausente compet ncia Especifica o de axiomas Ausente Crit rios Ausente para escolha da linguagem Ausente Ausente Ausente Processo de ciclo Ausente de vida baseado na evolu o de prot tipos Escalonamento de atividades Ausente Ausente M todos e Ausente t cnicas de Aquisi o de conhecimento Reuso de conhecimento de ontologias de alto n vel M todos para a constru o das representa es intermedi rias A
57. C D representa uma abrevia o para C c D D c C classes equivalentes 61 e C classificado em D se e somente se todas as inst ncias de C s o necessariamente inst ncias de D Por exemplo o conceito de HomemFeliz descrito anteriormente HomemFeliz c dtemFilho Professor HomemFeliz classificado em dtemFilho Professor desde que as inst ncias de HomemFeliz tenham no m nimo cinco filhos e todos os filhos sejam professores e Um indiv duo considerado inst ncia da descri o do conceito C se e somente se este indiv duo for sempre interpretado como um elemento de C Nas declara es feitas anteriormente Mary uma inst ncia de Professor o algoritmo de consist ncia determina se a base de conhecimento n o contradit ria como no exemplo se for adicionado na base Professor Mary o algoritmo faz uma verifica o nas declara es juntamente com a defini o do conceito HomemFeliz e constata uma inconsist ncia Durante o final da d cada de 90 pesquisadores exploraram a id ia de como a representa o de conhecimento da intelig ncia artificial poderia ser utilizada na Web Baader Horrocks e Sattler 2003 inserem a linguagem DARPA Agent Markup Language Ontology Inference Layer DAML OIL que tem sua fundamenta o na l gica descritiva no contexto da Web Sem ntica Os autores ponderam sobre a capacidade da linguagem de definir integrar e suportar ontologias de forma a proporcionar um entendimento com
58. Corcho 2004 p 144 V o Internacional a O terceiro passo compreenderia incluir todos os conceitos que estiverem no caminho compreendido entre os termos relevantes para o dom nio e o conceito de hierarquia superior tamb m chamado de raiz da SENSUS Tal passo demandaria o uso de uma ferramenta apresentada na Figura 62 para visualiza o dos termos relacionados na rvore de conceitos da 127 Diz se de voc bulo ou sintagma de sentido mais espec fico em rela o ao de um outro mais geral em cuja classe est contido Por exemplo poltrona hip nimo de assento le o hip nimo de animal 174 ontologia A Figura 63 ilustra o conjunto de conceitos compreendido entre o alto n vel e o n vel espec fico da hierarquia B Edit Concept Elcrear Instance Eo Find Matching Instances Subconcepts ATTACK AIRCRAFT 2 Neue Superconcepts ATTACK AIRCRAFT 2 BOMBER COMBAT AIRCRAFT AIRCRAFT FLYING OB JECT PHY SICAL ENTITY ENTITY THING VEHICLE PHY SICAL ENTITY ENTITY THING FIXED WING AIRCRAFT AIRCRAFT FLYING OB JECT PLTING VOJEUT PHY SICAL ENTITY ENTITY Figura 62 Visualiza o de termos no OntoSaurus Fonte Swartout et al 1996 O quarto passo demanda a adi o de outros termos relevantes ilustrados na Figura 63 no dom nio espec fico que n o foram considerados no passo dois isto na liga o manual com a ontologia Sensus Desta forma os passos dois e tr s
59. Equival ncia de classes Se a classe A equivalente a Classe B e B equivalente classe C ent o A equivalente a C e Consist ncia Se x inst ncia da classe A e A subclasse de BN C A subclasse de D e B e D s o disjuntas conclui se que h uma inconsist ncia tendo em vista que A deveria estar vazia entretanto tem uma inst ncia x uma indica o de erro na ontologia e Classifica o a partir da declara o de uma condi o suficiente verifica se a instancia o de objetos nas classes 74 http www ontoknowledge org oil 75 http www daml org 2001 03 daml oil index html 76 is designed for use by applications that need to process the content of information instead of just presenting information to humans OWL facilitates greater machine interpretability of Web content than that supported by XML RDF and RDF Schema RDF S by providing additional vocabulary along with a formal semantics 93 Diante disso torna se vis vel que a sem ntica formal empregada na representa o de conceitos e rela es da ontologia em conjunto com um mecanismo de infer ncia possibilitaria que v rias verifica es de casos fossem feitas na ontologia Tal suporte seria uma das vantagens das ontologias para com os vocabul rios controlados tradicionais da biblioteconomia como os tesauros O instrumento tesauro por exemplo num contexto computacional poderia contar com um mecanismo de infer ncia para clas
60. Gruninger 1996 recomendam o uso da abordagem middle out por resultar em modelos est veis e favorecer um controle sobre o n vel de detalhes reduzir a imprecis o levando a menos re trabalho e esfor o USCHOLD e GRUNINGER 1996 p 21 Na abordagem bottom up primeiramente s o identificados os conceitos mais espec ficos para ent o generaliz los para conceitos mais abstratos Algumas caracter sticas desta abordagem seriam i resulta em um detalhamento de alto n vel aumentando o esfor o geral ii torna se dif cil compatibilizar conceitos relacionados e iii Muitos dos termos podem n o ser importantes na ontologia final o que poderia levar a re trabalho e ainda mais esfor o A Figura 51 ilustra um exemplo da abordagem bottom up na qual os conceitos mais espec ficos metr de Londres nibus de Londres t xi de Londres metr de Madri nibus de Madri t xi de Madri s o identificados primeiramente e posteriormente agrupados meios de transporte em Londres metr nibus local t xi meios de transporte em Madri de acordo com as semelhan as identificadas entre eles 123 f 7 result in stable models and keep the level of details in control reduce inaccuracies leads to less re work 151 Sub classe de f M Taxi de Metro de Onibus de Tide Londres Londres Londres Madri Madri Madri Figura 51 Exemplo de uma taxonomia constru da a partir da abordagem b
61. KALFOGLOU Y Deploying Ontologies in Software Design 2000 Disponivel em lt http citeseer ist psu edu kalfoglou00deploying html gt Acesso em 12 Novembro 2007 R18 SURE Y ANGELE J STAAB S OntoEdit Guiding Ontology Development by Methodology And Inferencing 2002 Disponivel em lt http www aifb uni karlsruhe de WBS ysu publications 2002_odbase_ontoedit pdf gt Acesso em 12 Novembro 2007 R19 SURE Y STAAB S STUDER R Methodology for Development and Employment of Ontology based Knowledge Management Applications 2002 Dispon vel em lt http www aifb uni karlsruhe de WBS ysu publications 2002_sigmod methodology pdf gt Acesso em 12 Novembro 2007 R20 SURE Y STUDER R On To Knowledge Methodology Final Version 2002 Disponivel em lt http citeseer ist psu edu 540438 html gt Acesso em 12 Novembro 2007 R21 STEVENS R GOBLE C HORROCKS I BECHHOFER S Building a Bioinformatics Ontology Using OIL 2002 Dispon vel em lt http ieeexplore ieee org iel5 4233 21713 01006301 pdf gt Acesso em 12 Novembro 2007 R22 SURE Y STAAB S STUDER R On To Knowledge Methodology OTKM 2003 Dispon vel em lt http citeseer ist psu edu 578235 html gt Acesso em 12 Novembro 2007 R23 FERNANDEZ M GOMEZ PEREZ A CORCHO O Methodologies and Methods for Building Ontologies In GOMEZ PEREZ A FERNANDEZ LOPES M CORCHO O Ontological Engineering London Springer 2004 pp 107 153
62. M CORCHO O Ontological Engineering London Springer 2004 pp 107 153 USCHOLD M KING M Towards a Methodology for Building Ontologies 1995 Dispon vel em lt http citeseer ist psu edu uschold95toward html gt Acesso em 10 Novembro 2007 USCHOLD M Building Ontologies Towards a Unified Methodology 1996 Disponivel em lt http citeseer ist psu edu uschold96building html gt Acesso em 10 Novembro 2007 USCHOLD M GRUNINGER M Ontologies principles methods an applications Knowledge Engineering Review v 11 n 2 1996 USCHOLD M et al Enterprise ontology 1998 Disponivel em lt http www aiai ed ac uk project enterprise enterprise ontology html gt Acesso em 10 Novembro 2007 282 Anexo E Refer ncias da literatura sobre o m todo Kactus FERNANDEZ M GOMEZ PEREZ A CORCHO O Methodologies and Methods for Building Ontologies In GOMEZ PEREZ A FERNANDEZ LOPES M CORCHO O Ontological Engineering London Springer 2004 pp 107 153 BERNARAS A LARESGOITI I CORERA J Building and Reusing Ontologies for Electrical Network Applications In PROCEEDINGS OF THE EUROPEAN CONFERENCE ON ARTIFICIAL INTELLIGENCE ECAI 96 p 298 302 1996 SCHREIBER G WIELINGA B JANSWEIJER W The Kactus View on the O Word Workshop on Basic Ontological Issues in Knowledge Sharing IJCAI95 Montreal Canada August 1995 Disponivel em lt http www cs vu nl guus papers Schreiber95a pdf gt Acesso
63. N B 1991 Formal Ontology In H Burkhardt and B Smith eds Handbook of Metaphysics and Ontology Philosophia Verlag Munich 640 647 The systematic formal axiomatic development of the logic of all forms and modes of being 72 tamb m nesse periodo Vickery 1997 foi um dos primeiros do campo da Biblioteconomia a dar aten o ao termo ontologia na Ci ncia da Informa o Pesquisadores dos campos de Ci ncia da Computa o e Ci ncia da Informa o abordam o conceito de ontologia explicitando seu papel de estruturar um dom nio de conhecimento e compartilhar tal conhecimento numa comunidade de interesse Jurisica Mylopoulos e Yu 1999 afirmam que as ontologias podem ser usadas como conhecimento comum de um dom nio viabilizando a comunica o entre uma comunidade de interesse Para os autores na perspectiva da Ci ncia da Computa o e da Ci ncia da Informa o uma ontologia pode ser til na organiza o e representa o do conhecimento tendo a tecnologia como apoio na viabiliza o de uma infra estrutura para ger ncia de conhecimento Numa perspectiva interdisciplinar entre a Intelig ncia Artificial e a Filosofia Chandrasekaran Johnson e Benjamins 1999 definem que uma ontologia refere se a conte do te rico sobre diversos objetos a propriedades desses objetos e ao relacionamento entre objetos que s o poss veis num dom nio espec fico de conhecimento Gruber 1993 p 199 define ontologia como uma espec
64. Para tal necess rio explicitar as caracter sticas de relacionamentos entre o n cleo e as diferentes extens es tendo em vista que diferentes comunidades usam extens es de ontologias espec ficas para suas aplica es O projeto Tove composto por ontologias que representam um conhecimento comum de uma organiza o atividade tempo recurso organiza o produto qualidade ISO 9000 custo baseado na atividade dentre outras consideradas importantes GRUNINGER e FOX 1994 GRUNINGER e FOX 19944 GRUNINGER e FOX 1995 FOX et al 1997 GRUNINGER e FOX 1998 De forma a integrar tal conhecimento organizacional os autores da metodologia indicam a formaliza o das diferentes perspectivas em rela o a uma empresa para ent o integr las a ontologias de n cleo comum em uma ferramenta de software que ajudar nas fun es de engenharia de empresa GRUNINGER e FOX 1994a p 13 A Figura 49 mostra a integra o de algumas ontologias no projeto Tove 121 I a software tool that will support enterprise engineering functions 145 Ontologia Ontologia de atividade de tempo Ontologia de Ontologia Ontologia organiza o de recurso de custo Ontologia de qualidade Figura 49 Integra o de algumas ontologias no modelo Tove Fonte adaptado de Gruninger e Fox 1998 p 117 Para tal os axiomas respons veis pela formaliza o do conhecimento em diferentes perspectivas devem ser suportados
65. a partir do conhecimento instancia o d de quais conceitos um objeto inst ncia compreens o e quais s o as inst ncias de um determinado conceito recupera o Contudo para que a base de conhecimento possa ser criada e o mecanismo de infer ncia possa processar eficientemente a base torna se necess ria a ado o de m todos e t cnicas para a constru o de um SBC visto n o ser uma atividade trivial REZENDE 2003 Para tal a rea de Engenharia do Conhecimento emprega processos constitu dos de fases que v o desde a identifica o da classe do problema que o SBC dever resolver at a implementa o da base em uma linguagem de representa o As t cnicas de representa o de conhecimento frequentemente usadas s o as redes sem nticas apresentadas na se o 2 3 1 1 os frames apresentados na se o 2 3 1 2 e a l gica apresentada na se o 2 3 1 3 As ontologias apresentadas na se o 2 3 3 s o tamb m uma t cnica de representa o de conhecimento que consiste em organizar categorias e objetos em uma taxonomia atrav s de 32 Informa es adicionais sobre a estrutura de um SBC podem ser encontradas em Rezende 2003 p 23 No que tange s ontologias apenas os componentes base de conhecimento e mecanismo de infer ncias s o relevantes de serem apresentados no contexto dessa pesquisa 33 A apresenta o de um poss vel processo feita na se o sobre processo de constru o de ontologias tendo em
66. a ser usada 150 Os autores do m todo recomendam a sess o de brainstorming como uma t cnica para especificar termos e frases relevantes para o dom nio de forma a ajudar na elabora o do escopo da ontologia Posteriormente seria produzido um documento em linguagem natural com a especifica o de tais termos de forma a ser til na comunica o entre as pessoas participantes do processo de constru o Na produ o de defini es para os conceitos e rela es importante considerar a exist ncia de termos amb guos Podem ocorrer as seguintes situa es um termo corresponde a apenas uma defini o o que n o causa problemas v rios termos correspondem a uma defini o indicando a exist ncia de termos sin nimos a partir dos quais feito um registro perante a defini o e um termo corresponde a v rios conceitos o que configura ambigiiidade Para Uschold e Gruninger 1996 o tratamento de ambigiiidades deve considerar a suspens o do uso do termo b esclarecimento da id ia relativa ao conceito a partir de uma defini o cuidadosa e a utiliza o do menor n mero poss vel de termos t cnicos c indica o dos conceitos importantes justificando sua inser o na ontologia e d escolha de um nico termo para o conceito O m todo de Uschold e King prop e tr s abordagens na identifica o dos conceitos da ontologia conforme elucidadas na se o 2 3 3 5 2 bottom up top down e middle out Entretanto Uschold e
67. agentes s o necess rios 4 2 3 Modelagem Conceitual Apesar da concep o da estrutura conceitual das ontologias do projeto Tove ser realizada formalmente atrav s de l gica de primeira ordem achou se pertinente classificar tal atividade na fase de modelagem conceitual e n o na fase de formaliza o visto que modelagem uma atividade de apreens o do conhecimento sobre o dom nio No caso de constru o de ontologias o processo de elabora o da conceitualiza o conduzido em tal fase conforme ser visto adiante nessa se o Atrav s das quest es de compet ncia informal o ontologista consegue extrair a terminologia que ir ser formalmente representada atrav s do significado dos conceitos atributos e rela es na linguagem de l gica de primeira ordem ou uma linguagem equivalente como o KIF Atrav s das respostas em linguagem natural para as quest es o ontologista extrai o conhecimento de forma a ser inclu do nas defini es formais dos conceitos rela es e axiomas Dessa forma a ontologia fornece a linguagem que ser usada para expressar as defini es e as restri es nos axiomas al m de propiciar a terminologia necess ria ao tratamento das quest es de compet ncia informal GRUNINGER e FOX 1995 p 5 Gruninger e Fox 1994a destacam que as entidades no modelo Tove s o representadas por objetos que especificam propriedades e rela es Tais objetos s o estruturados em taxonomias cujos passos para
68. ainda detalha os procedimentos necess rios especifica o dos axiomas e aos testes de prova o junto a teoremas Uschold e King apenas recomendam utilizar quest es de compet ncia para avaliar ontologias entretanto n o apresentam procedimentos metodol gicos necess rios avalia o A Methontology ressalta a import ncia da fase de avalia o para o processo de constru o existindo propostas isoladas GOMEZ PEREZ 1994 GOMEZ PEREZ 1999 para avalia o de ontologias incluindo crit rios de avalia o da taxonomia dos conceitos e das defini es que a comp e 212 No contexto dos vocabul rios controlados a norma ANSI NISO Z39 19 2005 e a metodologia da BITI mostram se eficazes no aspecto avalia o quando apresentam crit rios de avalia o em formato de quest es Entretanto as avalia es em ambas as propostas s o direcionadas a processos diferentes No contexto da ANSI NISO Z39 19 2005 a avalia o direcionada ao processo de recupera o de informa o que implica em uma boa rela o de precis o e revoca o j o manual da BITI direciona a avalia o ao processo de ado o ou n o de um tesauro existente 5 10 Documenta o A fase de documenta o tamb m pertence aos processos integrais pelo fato de sua elabora o ocorrer ao longo de todo o ciclo de vida da ontologia A documenta o extremamente relevante ao processo de constru o da ontologia pois detalha clara e exaustivamente to
69. al 1996 A ferramenta possui as seguintes caracter sticas que viabilizam a constru o de ontologias 1 fornece acesso para ontologias ii permite apresenta o da hierarquia da ontologia em formato HTML iii permite a edi o de ontologias on line para formaliza o de conceitos editor apresentado na Figura 64 incluindo defini es conceituais atrav s de hiperlinks para outros conceitos e rela es isto atrav s de uma rede sem ntica conceitual iv defini o de regras atrav s de slots e inst ncias de conceitos na base de conhecimento v fornece v rios tradutores para Ontolingua KIF e C que podem viabilizar a interoperabilidade entre sistemas heterog neos que fazem uso de ontologias e iv pelo fato de incorporar a linguagem LOOM torna se poss vel usufruir da capacidade de infer ncia de tal linguagem 176 DEFINITION ATTACK amp IRCRAFT C Primitive Concepts Teri ane Resuictions MISSION CONE OF SEM COMBAT HISSION CEC TS R eed Mo I a E Ci en ee ee 4 a S Aqaiuonal DEFINITION Forms O IX P e ERC ae ER Ral Figura 64 Formul rio de edi o de conceitos no OntoSaurus Fonte Swartout et al 1996 Gerenciamento do projeto Ausente Pr desenvolvimento Ausente Especifica o de requisitos Ausente do dominio 1i ligar manualmente os termos chave ontologia SENSUS iii adicionar caminhos at o conceito de hierarq
70. as advindas das diversas reas do conhecimento CAMPOS 2001 18 A classification scheme can be considered an extended taxonomy or a reduced ontology techniques for deriving classification schemes can be used for systematically initiating the creation of ontologies 1 Tabela de classifica o elaborada para a organiza o do acervo da Biblioteca da Universidade de Madras na ndia CAMPOS 2001 p 27 20 Barbosa 1972 define classe como um conjunto de coisas que apresentam algo em comum e quando aplicada uma diferen a resulta numa subclasse 37 Dahlberg 1976 ressalta que para classificar um documento faz se necess ria uma an lise tem tica ou um tratamento descritivo sobre seu conte do ou seja uma an lise conceitual do documento Ap s a an lise feita a ordena o desses elementos denominados isolados em facetas as quais representam uma cole o de termos com relacionamento hierarquicamente igual ao assunto geral com princ pios de divis es comuns Cada elemento pertencente faceta denominado um foco Tal abordagem denominada por Dahlberg 1976 de m todo anal tico sint tico Um conjunto de facetas com caracter sticas comuns chamado de categoria que uma divis o altamente generalizada do conhecimento Barite 2000 pgs 5 e 6 explicita que categorias s o relevantes como instrumentos de an lise e organiza o de objetos fen meno e conhecimento E ainda que
71. assinala que a ontologia utiliza se da representa o gr fica como uma ferramenta para garantir um projeto l gico mais bem estruturado de um sistema e para tanto recorre geralmente representa o gr fica utilizada pelo modelo OO Na se o a seguir a UML apresentada brevemente no sentido de elucidar poss veis contribui es para as ontologias na concep o de modelos formais e interativos comunidade de usu rios 2 3 2 2 1 Linguagem de Modelagem Unificada A UML sucessora de um conjunto de m todos de an lise e projetos baseados em objetos criado pelos pr prios autores da linguagem Grady Booch James Rumbaugh e Ivar Jacobson A linguagem adotada e recomendada pelo Object Management Group OMG um grupo respons vel pelos padr es voltados ao paradigma de orienta o a objetos Por possuir uma nota o gr fica simples e ser capaz de modelar aspectos estruturais e comportamentais de um sistema amplamente consolidada na rea de Engenharia de Software PRESSMAN 2002 SOMMERVILLE 2007 BOOCH JACOBSON e RUMBAUGH 2006 Furlan 1998 p 38 assinala que a UML uma linguagem de modelagem e n o uma metodologia pois n o explicita os procedimentos de uso da linguagem para constru o de softwares geralmente embutidos numa metodologia A UML possui v rios diagramas BOOCH JACOBSON e RUMBAUGH 2006 Os diagramas que modelam os aspectos estruturais s o os diagramas de classes diagramas de
72. avalia o inclui auditoria revis es e testes b gest o de configura o recomenda se um guia para descrever como e quando um determinado procedimento executado c transi o de sistema somente nos casos em que sistemas antigos est o sendo substitu dos d instala o hardware requerido registro do software tipo de software a ser instalado e guia de instala o e 87 ontologies are part sometimes only potentially of software products ontologies should be developed according to the standards proposed for software generally which should be adapted to the special characteristics of ontologies 103 documenta o produ o de documentos para registro do conhecimento acerca do projeto f treinamento dos usu rios e g integra o com outros sistemas caso for necess rio As atividades de monitoramento e controle objetivam rastrear e gerenciar todo o projeto englobando gest o de riscos inerentes ao mesmo fatores que podem afetar ou prejudicar o alcance dos objetivos identifica o de melhorias para os processos de software e organiza o e tratamento dos registros sobre o projeto hist rico do projeto na organiza o como auditorias e planejamento de projetos futuros A fase pr desenvolvimento consiste em analisar id ias ou conceitos de um sistema e em fun o de problemas observados no ambiente alocar requisitos para o sistema antes do in cio de desenvolvimento do softwar
73. cap tulo de apresenta o da an lise comparativa s o analisados comparativamente os objetos emp ricos de modo a fazer um escopo comparativo o qual servir de subs dio para a proposta final deste trabalho Tal proposta por conseguinte apresentada no cap tulo proposta metodol gica para constru o de ontologias em que s o apresentadas as fases constituintes da proposta metodol gica em conjunto com os seus princ pios te ricos e metodol gicos E por fim o cap tulo de conclus es e perspectivas futuras dedicado a reflex es qualitativas acerca dos resultados alcan ados englobando as contribui es para a Ci ncia da Informa o bem como a outros campos do conhecimento dedicados Representa o da Informa o e do Conhecimento Neste ltimo cap tulo tamb m ser o discutidos caminhos para futuros trabalhos que poder o ser desenvolvidos em decorr ncia do que aqui se apresenta 22 2 Fundamenta o Te rica A representa o de conhecimento tem sido tratada como objeto de estudos em diferentes campos do conhecimento Esta pesquisa est concentrada em alguns desses campos dentre os quais podemos destacar a Filosofia a Terminologia a Ci ncia da Informa o e a Ci ncia da Computa o A Filosofia um campo preocupado em estudar as leis de racioc nio A l gica se ocupa dessas leis e tem sido definida como a ci ncia das leis do pensamento COPI 1981 O estudo do racioc nio um ponto em destaque
74. classes a defini o de propriedades de classes a defini o de restri es de classes e o tratamento de inst ncias s o conduzidas atrav s de uma ferramenta de edi o de ontologias Sendo assim o m todo n o se mostrou preocupado com quest es de projeto partindo direto para a fase de formaliza o e implementa o da ontologia Por outro lado o m todo 101 contribui no aspecto tecnol gico visto que apresenta em detalhe e com clareza os passos para se construir uma ontologia em uma das ferramentas mais utilizadas CARDOSO 2007 p 4 por desenvolvedores de ontologias o Prot g Al m disso o m todo tamb m elucida um conjunto de princ pios que parece ser interessante no momento de se definir as classes e estrutur las em uma taxonomia J os m todos Kactus e Sensus se mostraram superficiais em rela o fase de modelagem n o abordando com clareza os procedimentos necess rios concep o da conceitualiza o Apenas ressaltam a import ncia do reuso de conhecimento a partir de ontologias 207 de alto n vel para a constru o de ontologias de aplica o e de dom nio respectivamente no caso do m todo Kactus e do m todo Sensus Finalmente a metodologia proposta no manual da BITI e a norma para constru o de vocabul rios controlados investigadas apesar de n o nomearem a fase em quest o de modelagem conceitual geralmente chamada de estrutura o do dom nio em seus procedimentos e recomenda es par
75. coisas pass veis de representa o simb lica representa o formal E a partir da representa o formal possibilitar racioc nio dedutivo atrav s de regras de infer ncias Tal organiza o formal remete ao termo ontologia formal que Cocchiarella 1991 3 apud Guarino 1995 define como desenvolvimento sistem tico formal e axiom tico da l gica de todas as formas e modos do Ser Guarino 1995 complementa afirmando que o sentido formal relacionado ao rigor imposto descri o das formas do Ser que em outras palavras significa dizer expressividade sem ntica atribu da ao Ser No processo de descri o das formas do Ser as distin es entre entidades objetos f sicos eventos regi es etc e entre meta categorias conceitos propriedades qualidades estados pap is partes etc tornam se relevantes ao processo de modelagem do mundo GUARINO 1995 e vai ao encontro das categorias de Arist teles CORAZZON 2008a na a o de classificar as coisas para organizar o conhecimento do mundo Na Ci ncia da Computa o os estudos sobre ontologias como artefato de software tiveram in cio na d cada 90 principalmente na Intelig ncia Artificial em pesquisas sobre representa o do conhecimento GRUBER 1993 GRUBER 19934 GRUBER 1994 GUARINO 1995 GUARINO e GIARETA 1995 O interesse sobre o assunto ontologias na Ci ncia da Informa o SOERGEL 1997 SOERGEL 1999 VICKERY 1997 acontece 53 COCCHIARELLA
76. com a ontologia de atividades As seguintes quest es de compet ncias informais s o requeridas na ontologia de organiza o a fim de indicar o comportamento a autoridade a autoriza o o compromisso e as metas dos agentes Quais atividades um agente particular deve executar poss vel para um agente executar uma atividade em alguma situa o Para tal o agente tem habilidade para executar tal atividade De forma a executar uma atividade em particular quais permiss es s o necess rias O agente permitiu executar uma atividade em alguma situa o Quais metas um agente se comprometeu a alcan ar Quais restri es de autoridade s o necess rias entre um conjunto de agentes de forma a alcan ar uma meta Quais metas n o s o poss veis de serem realizadas por um agente 115 A k os pi eS As micro teorias cont m um conjunto de axiomas necess rios e suficientes para representar e solucionar quest es pois fornecem uma sem ntica declarativa ao sistema GRUNINGER e FOX 1994a 116 Conjunto de restri es nas atividades executadas por agentes A proje o de tempo por exemplo usada para caracterizar as restri es que os agentes devem satisfazer de forma a serem capazes de executar as atividades GRUNINGER e FOX 1995 117 Qualquer entidade capaz de executar uma a o dentro da empresa 141 e Para executar uma meta necess ria a assist ncia de outros agentes Se sim quais
77. conceito elucidada na se o 2 2 3 2 e a se o 2 2 3 3 apresenta os vocabul rios controlados esquemas de classifica o bibliogr fica listas de cabe alhos de assunto tesauros e taxonomias 2 2 3 1 Teoria da Classifica o Dahlberg 1976 destaca como o pai da moderna Teoria da Classifica o o matem tico e bibliotec rio indiano Shialy Ramamrita Ranganathan que em 1933 concebeu a Teoria da Classifica o Facetada a qual teve sua inspira o nos trabalhos do classificacionista Henry Evelyn Bliss dos Estados Unidos O sistema de Ranganathan se diferenciou dos outros esquemas de classifica o apresentados brevemente na se o 2 2 3 3 1 pelo fato de n o 36 trabalhar com classes pr estabelecidas advindas da teoria descritiva visto que estas precisavam adequar os assuntos tratados nos documentos estrutura classificat ria existente nos esquemas No esquema facetado a classifica o dos livros era criada somente no momento em que um livro fosse analisado de acordo com os elementos constitutivos de seu assunto O conhecimento para Ranganathan era visto como algo din mico sendo necess rio desenvolver uma teoria que fosse capaz de superar algumas barreiras apresentadas nos esquemas de classifica o at ent o em uso Surgia assim a Teoria Din mica do Conhecimento Tal teoria justifica se em ser apresentada em fun o de ser objeto de investiga o da presente pesquisa visto que no processo de constru o
78. de ocorr ncias de cita o das metodologias identificadas nos documentos 4 E finalmente determina o das metodologias que foram analisadas comparativamente na pesquisa v lido destacar neste ponto a diferen a entre os termos metodologia e m todo visto que na investiga o realizada na literatura ambos os termos s o usados por vezes de maneira indiscriminada Contudo constatou se que alguns dos objetos a serem identificados e analisados s o considerados metodologias outros s o considerados m todos conforme ser visto ainda neste cap tulo e mais adiante no cap tulo 4 apresenta o da an lise dos objetos emp ricos Segundo defini es do IEEE 1990 apud Fernandez G mez Perez e Corcho 2004 uma metodologia seria uma s rie integrada de t cnicas ou m todos criando uma teoria geral de sistemas de como uma classe de pensamento pode ser executada Um m todo um conjunto de processos ou procedimentos ordenados usados na engenharia de um produto ou na realiza o de um servi o tendo se em vista que tais processos s o compostos de atividades que por sua vez s o compostas por tarefas atribu das a um ou mais membro do projeto Geralmente tarefas relacionadas s o agrupadas para formar atividades E uma t cnica seria um procedimento t cnico e gerencial usado para alcan ar um dado objetivo que em outras palavras significa dizer um modo pelo qual o m todo executado A Figur
79. de ontologias a an lise facetada pode ser empregada na fase de modelagem do dominio Segundo Prieto Diaz 2003 p 5 um esquema de classifica o pode ser considerado uma taxonomia estendida ou uma ontologia reduzida e ainda t cnicas derivadas de esquemas de classifica o podem ser usadas para sistematicamente iniciar a cria o de ontologias Segundo Campos 2001 a Teoria Din mica do Conhecimento prop e organizar assuntos novos e j conhecidos em lugares apropriados no esquema de classifica o Tal teoria encontra se explicitada atrav s dos princ pios c nones e postulados nos Prolegomena to library classification RANGANATHAN 1967 publicado por Ranganathan pela primeira vez em 1933 a Classifica o de Dois Pontos conhecida como Colon Classification em seguida uma segunda edi o em 1957 descrevendo a Teoria Din mica da Classifica o Bibliogr fica e uma terceira edi o em 1967 contendo uma vers o mais avan ada da Teoria Din mica Os princ pios da Teoria Din mica influenciaram um novo tipo de Classifica o Bibliogr fica a Classifica o Facetada A Classifica o Facetada divide um assunto por seus m ltiplos aspectos ou facetas isto em grupos de classes reunidas por um mesmo princ pio de divis o BARBOSA 1972 DAHLBERG 1976 VICKERY 1980 GUINCHAT e MENOU 1994 11 Descreve o estado atual do conhecimento e n o possui mecanismos que permitam atender as mudan
80. de posi o lugar ent o a categoria ser Dimens es se o conceito compreende no es de opera es estados ou processos ent o se pode dizer que a categoria ser Atividades se o conceito indicar propriedades incluindo quantidades qualidades ou rela es ent o a categoria ser Propriedades e se o conceito definir entidades incluindo objetos materiais ou imateriais ent o se pode dizer que a categoria fundamental ser Entidades Um exerc cio pr tico advindo de Gomes et al 1990 p 37 para se identificar as categorias relevantes em um dom nio o de indagar por exemplo qual o objeto de estudo e a partir da 144 2 E x s Classe na teoria das ontologias denominada conceito conforme p de ser percebido no decorrer do trabalho 236 acompanhar a l gica do assunto Assim no dom nio de Viagem que categorias poderiam ser identificadas De modo gen rico pode se come ar dizendo que a Viagem cuida do transporte de pessoas Posta a l gica do assunto foram identificadas duas categorias subcategorias advindas de Dahlberg DAHLBERG 1978 para os termos transporte e pessoas categoria subcategoria termo Atividade processo transporte Entidade objeto material pessoas Al m das categorias cada unidade terminol gica deve ter um indicador de faceta que seria uma indica o do princ pio de divis o a ser utilizado na classifica o facetada Dentre os princ pios de escolha das facetas e subfacetas s o cons
81. definir uma lista de classes permitidas atrav s das quais as inst ncias podem ocorrer A classe ou classes em que os valores de slot podem pertencer chamada de escopo range de um slot A classe vinho o range do slot produz J a classe cujo slot encontra se ligado chamada de dom nio domain de um slot ou mais precisamente a inst ncia de classe ou classes que pode ter o slot A classe vin cola o domain do slot produz Os conceitos domain e range foram fundamentados na se o 2 3 3 4 3 desta pesquisa na qual vislumbrou o emprego de tais conceitos no intuito de restringir vocabul rios concebidos na linguagem Resource Description Framework Schema A faceta valores padr o estabelece um valor assumido pelo slot na cria o de uma inst ncia Tal valor pode ser mudado na faceta diferentemente de um valor de slot pr estabelecido em uma classe cujo valor n o pode ser mudado nas subclasses ou inst ncias de tal classe 186 4 7 2 5 Criar inst ncias E finalmente o ltimo passo seria criar as inst ncias das classes na hierarquia Ao definir uma inst ncia de uma classe deve se e Escolher uma classe e Criar uma inst ncia individual para a classe e Preencher valores no slot Os valores precisam estar de acordo com as facetas No exemplo da Figura 68 criada uma inst ncia Chateau Morgon Beaujolais para representar um tipo espec fico de vinho Beaujolais Tal inst ncia pertence classe Beaujolais que por su
82. do projeto a estudo de viabilidade a manuten o e a avalia o de ontologias 214 O manual da BITI apresentou um ciclo de vida praticamente completo segundo a norma IEEE 1074 1997 conforme pode ser visto na Tabela 23 Apesar de as recomenda es da norma ANSI NISO Z39 19 2005 terem sido classificadas nas categorias de an lise tal norma n o objetiva propor um ciclo de atividades para a constru o de vocabul rios controlados e sim recomendar uma s rie de tratamentos em rela o ao termo frente a atividades que se enquadram no processo de constru o Em ambos os casos as fases de implementa o e integra o n o foram consideradas por n o pertencerem ao prop sito dos vocabul rios controlados Desse modo pode se conferir a maturidade da metodologia exposta no manual da BITI frente a um modelo de ciclo de vida Finalmente v lido ressaltar que a metodologia proposta no manual da BITI para constru o de tesauros se destacou perante as metodologias e aos m todos para constru o de ontologias no quesito princ pios te ricos e metodol gicos para identifica o defini o e organiza o de conceitos e de termos Apesar de essas ltimas indicarem m todos como middle out para identificar conceitos apresentarem recursos para se definir conceitos e organiz los em uma taxonomia n o deixam expl citos os princ pios te ricos que governam os seus construtos J no caso da constru o de vocabul rios controlado
83. documento inicial para a realiza o das tarefas de modelagem e prototipa o e geralmente iterativa O uso de uma metodologia abrangente recomendado para assegurar que os requisitos permane am completos e consistentes Al m disso t cnicas advindas da an lise estruturada podem auxiliar na atividade de defini o de requisitos Al m 88 A an lise de alto n vel inclui um conjunto de necessidades a n vel estrat gico e a n vel da rea de neg cios PRESSMAN 2002 8 Os requisitos dessa etapa n o s o os mesmos discutidos na etapa de desenvolvimento S o requisitos voltados ao ambiente ou sistema no qual o software ser instalado 104 dos requisitos de software os requisitos de interface do sistema tamb m s o demandados nessa etapa os quais ser o determinantes para a usabilidade do sistema grau de satisfa o na intera o entre usu rio e sistema As atividades de projeto objetivam desenvolver uma representa o bem organizada e coerente do sistema e que satisfa a os requisitos de software especificados nas atividades de requisitos Tal representa o inclui o projeto da arquitetura do software no qual se recomenda o uso de t cnicas de modelagem de sistemas modelagem orientada a objetos modelagem de dados no caso da aplica o de banco de dados dentre outras al m da especifica o de algoritmos envolvidos e interfaces relacionadas ao usu rio ao software e ao hardware As atividades de implementa o res
84. dom nio como lista de sin nimos e limita es de escopo A Methontology pode ser considerada a mais madura no aspecto documenta o principalmente nos procedimentos de elabora o das representa es intermedi rias que servem de documenta o para a fase de modelagem conceitual bem como para a conceitualiza o Tais documentos s o descritos com clareza e exaustividade conforme podem ser conferidos em G mez Perez Fernandez e Vicente 1996 Al m da fase de modelagem a Methontology recomenda a 213 documenta o como uma atividade a ser realizada durante todo o processo de desenvolvimento da ontologia incluindo cada fase No caso dos vocabul rios controlados a ANSI NISO Z39 19 2005 recomenda uma documenta o sobre a utiliza o do vocabul rio e sobre a sua organiza o Ainda apresenta um conjunto de recomenda es sobre o conte do da documenta o O manual da BITI recomenda fazer o registro dos dados referentes constru o e evolu o de tesauros em planilhas espec ficas 5 11 Considera es gerais sobre a an lise comparativa Diante das explana es realizadas nas se es do presente cap tulo chegou se a algumas considera es sobre as metodologias e os m todos para constru o de ontologias analisados e sobre a metodologia para constru o de tesauros e a norma para constru o de vocabul rios controlados analisadas Tais considera es s o enumeradas a seguir e Existe uma variedade de e
85. e min inst ncia classe atributo valor inferidos definido Nome da American String AAF 1 1 companhia Airlines Flight Nome da AA7462 String AA 1 1 companhia N mero de Hotel Integer 5 1 1 estrelas Cinco Estrelas N mero de Hotel Integer 4 1 1 estrelas Quatro Estrelas Tabela 41 Modelo para detalhamento de atributos de classe Fonte Adaptado de Fernandez G mez Perez e Corcho 2004 Recomenda se verificar o conhecimento entre representa es intermedi rias como para todos os atributos de classe identificados no dicion rio de conceitos deve existir uma linha na tabela de atributos de classe e para cada linha na tabela de atributos de classe deve existir um conceito no dicion rio 246 6 2 4 10 Descri o de constantes Para cada constante definida no gloss rio de termos deve se descrev la em detalhe a partir dos seguintes campos nome da constante tipo de valor valor da constante atributos de inst ncia inferidos que relaciona os atributos de inst ncia cujos valores podem ser inferidos a partir do valor da constante em quest o e refer ncia das fontes de conhecimento nas quais as constantes foram identificadas A Tabela 42 apresenta a proposta de um modelo para detalhamento de constantes Nome da Tipode valor Valor Atributos de inst ncia Refer ncia Constante inferidos N mero Integer 200 m ximo de viajantes Tabela 42 Model
86. e os modelos orientados a objetos se enquadram nesses tipos de sistemas conforme ser o vistos respectivamente nas se es 2 3 2 1 e 2 3 2 2 J nos sistemas baseados em conhecimento os dados s o organizados por meio de representa o de conhecimento que explicitam os conceitos do dom nio do problema suas rela es e as regras de infer ncia originando uma ontologia Um SBC utiliza uma base de conhecimento na qual se pode construir senten as em uma linguagem de representa o modelando o problema que se deseja resolver A ontologia nesse caso est associada base de conhecimento no sentido de explicitar os conceitos e as rela es entre conceitos buscando representar todo o conhecimento relevante para a resolu o do problema al m de apresentar defini es sobre os significados dos conceitos e rela es Al m da base de conhecimento um SBC possui um m dulo separado da base conhecido como mecanismo de infer ncia capaz de realizar infer ncias sobre a base de conhecimento e obter conclus es a partir desse conhecimento Baader et al 1992 p 2 enfatiza que os servi os de infer ncia devem permitir responder algumas quest es sobre a base que podem ajudar no racioc nio e resolu o de problemas de um dado dom nio como a o significado de um conceito significativo para todos satisfatoriedade b onde exatamente o conceito est situado na hierarquia de conceitos classifica o c quais fatos s o dedut veis
87. e t cnicas empregados por Lancaster 1986 na constru o de vocabul rios controlados direcionados a sistemas de recupera o de informa o 2 3 3 2 Caracter sticas e Tipos de Ontologias Os componentes b sicos de uma ontologia podem ser encontrados em Gruber 1993a a classes organiza o dos conceitos de um dom nio organizadas em uma taxonomia As classes herdam as caracter sticas de suas classes pai de forma similar ao modelo orientado a objetos b rela es representam o tipo de intera o entre os conceitos de um dom nio c axiomas usados para restringir a interpreta o e o uso dos termos envolvidos d inst ncias utilizadas para representar objetos espec ficos No que diz respeito aos axiomas a l gica descritiva pode vir a ser empregada na incorpora o de instru es l gico formais que possibilitaram o uso de mecanismos de infer ncia ALMEIDA e BAX 2003 Isto possibilitaria por exemplo a classifica o autom tica de um conceito na hierarquia de forma a verificar se determinadas inst ncias pertencem a uma classe verificando a consist ncia do dom nio representado Outras linguagens com capacidade sem ntica para expressar conceitos e rela es entre conceitos podem vir a ser usadas como o caso da RDFS Resource Description Framework Schema e da OWL A Figura 19 ilustra uma ontologia do dom nio de vinhos mostrando a sua estrutura hier rquica de categorias A ontologia em quest o foi cons
88. em 15 Abril 2008 283 Anexo F Refer ncias da literatura sobre a metodologia Methontology CORCHO O G MEZ P REZ A L PEZ CIMA A L PEZ GARC A V SU REZ FIGUEROA M C ODESeW Automatic Generation of Knowledge Portals for Intranets and Extranets 2003 Dispon vel em lt http webode dia fi upm es sew gt Acesso em 05 abril 2008 FERNANDEZ M GOMEZ PEREZ A JURISTO H Methontology from ontological art towards ontological engineering 1997 Dispon vel em lt http citeseer ist psu edu context 544607 0 gt Acesso em 20 Agosto 2007 FERN NDEZ M GOMEZ PEREZ A SIERRA J P SIERRA A P Building a Chemical Ontology Using Methontology and the Ontology Design Environment Intelligent Systems v 14 n 1 p 37 46 jan fev 1999 FERNANDEZ M Overview of methodologies for building ontologies 1999 Dispon vel em lt http www Isiupc es bejar aia aia web 4 fernandez pdf gt Acesso em 16 Novembro 2007 FERNANDEZ M G MEZ P REZ A CORCHO O Methodologies and Methods for Building Ontologies In GOMEZ PEREZ A FERNANDEZ LOPES M CORCHO O Ontological Engineering London Springer 2004 pp 107 153 GOMEZ PEREZ A Some ideas and examples to evaluate ontologias 1994 Disponivel em lt http citeseer ist psu edu gomez perez94some html gt Acesso em 12 Setembro 2007 GOMEZ PEREZ A FERNANDEZ M VICENTE A J Towards a Method to Conceptualize Domain Ontologies ECAT 96 Workshop
89. envolvendo tais representa es seriam a criar um dicion rio de dados o qual descreve e agrupa todos os conceitos teis do dom nio seus significados atributos inst ncias etc b criar rvores de classifica o de conceitos conforme j foram elucidadas anteriormente c criar tabelas de atributos de inst ncia as quais fornecem informa es sobre atributos e sobre seus valores nas inst ncias d criar tabelas de atributos de classe as quais descrevem os pr prios conceitos mas n o suas inst ncias e criar tabelas de constantes as quais especificam informa es relacionadas ao dom nio de conhecimento que sempre t m o mesmo valor f criar tabelas de 165 formulas e regras as quais explicitam o conhecimento do dom nio por meio de regras e f rmulas g criar rvores ou diagramas de classifica o de atributos as quais apresentam graficamente a rela o entre atributos e constantes na sequ ncia dedutiva de atributos de hierarquia superior bem como a segii ncia de f rmulas para tal dedu o e h criar tabelas de inst ncias as quais definem as inst ncias de conceitos A Tabela 16 a b e c apresenta os m todos utilizados na condu o das atividades envolvendo a constru o das representa es intermedi rias e um conjunto de verifica es em cada uma delas e entre elas de forma a ajudar na detec o de inconsist ncias redund ncias e omiss o de conhecimento no dom nio Representa o Intermedi
90. escopo de uma pesquisa de mestrado toda a bibliografia relacionada com o tema de pesquisa isto metodologias para constru o de ontologias assim como realizar uma investiga o exaustiva em fontes de publica es cient ficas Portanto decidiu se utilizar como material emp rico artigos cient ficos e livros que tivessem como objetivo apresentar pesquisas sobre o tema em pauta As fontes de obten o dos artigos cient ficos foram o portal de peri dicos da Capes e a biblioteca digital Citeseer sendo que ambas as fontes disseminam literatura cient fica nos campos da Ci ncia da Informa o e da Ci ncia da Computa o Al m disso proporcionam an lises estat sticas das cita es para todos os documentos do reposit rio o que possibilita ao http www periodicos capes gov br portugues index jsp http citeseer ist psu edu 112 pesquisador tomar conhecimento da opini o dos pares em rela o ao artigo em quest o e em conseqii ncia de sua aceita o pela comunidade A indexa o das cita es no Citeseer feita de forma aut noma ou seja sem interven o humana LAWRENCE BOLLACKER e LEE GILES 1999 Quando da execu o deste estudo foi constatada a atualiza o da base de dados do Citeseer at o per odo de setembro de 2006 Os livros sobre constru o de ontologias foram pesquisados no cat logo de bibliotecas da Universidade Federal de Minas Gerais UFMG atrav s do sistema Pergamum segu
91. especificar a classe de poss veis valores que a propriedade especificada pelo elemento owl onProperty pode assumir apenas indiv duos da classe professores universit rios professors s o permitidos como valores da propriedade ensinado por isTaughtBy que liga classe primeiro ano de curso firstYearCourse Em termos l gicos significa dizer que todos os indiv duos que ensinam uma inst ncia da classe primeiro ano de curso devem ser professores universit rios Portanto t m se uma restri o de quantificador universal lt owl Class rdf about HfirstYearCourse gt lt rdfs subClassOf gt lt owl Restriction gt lt owl onProperty rdf resource isTaughtBy gt lt owl allValuesFrom rdf resource Professor gt lt owl Restriction gt lt rdf subClassOf gt lt owl Class gt Figura 36 Exemplo de utiliza o do quantificador universal Fonte Antoniou 2004 p 119 No exemplo da Figura 37 o elemento owl some ValuesFrom usado para declarar que todos os membro do corpo docente academicStaffMember devem ensinar teaches ao menos um curso de gradua o undergraduateCourse Em termos l gicos significa dizer que 98 existe um curso de gradua o ensinado por uma inst ncia da classe membro do corpo docente tendo se portanto uma restri o de quantificador existencial lt owl Class rdf about academicStaffMember gt lt rdfs subClassOf gt lt owl Restriction gt lt owl
92. est modelando Essa escolha tamb m se relaciona com a heteroglossia a linguagem pr pria dos integrantes da rea Tendo se elaborada a estrutura facetada o ontologista ter uma maior facilidade em identificar os conceitos classes os atributos as constantes e as rela es do dom nio tendo se em vista que os termos foram organizados em categorias envolvendo entidades e dimens es que remetem a conceitos gen ricos e comuns ao dom nio propriedades que indicam atributos constantes e rela es e atividades que indicam rela es funcionais Desse modo o gloss rio de termos deve ser refinado no sentido de classificar os termos em conceito atributo constante ou rela o A Tabela 36 apresenta o modelo gloss rio de termos com a adi o do campo Tipo a fim de classificar os termos ap s a aplica o do m todo de an lise facetada 237 Nome do termo Lista de Lista de acr nimos Descri o Tipo sin nimos Ib ria Flight Conceito Viagem de trem Conceito Viagem Conceito Pacote de Conceito Viagem N mero m ximo Constante de viajantes Data de chegada Atributo Data de partida Atributo Local de partida Rela o Disposto em Rela o Tabela 36 Modelo gloss rio de termos refinado ap s a an lise facetada Recomenda se verificar o conhecimento inserido dentro do gloss rio buscando a garantir a completude do conhecimento sobre os conceitos envolvidos b determinar a
93. gica A rela o l gica vai produzir a rela o hier rquica que re ne conceitos que t m caracter sticas comuns entre si formando cadeias subordina o ou esp cie superordena o ou g nero e renques coordena o A rela o ontol gica vai incluir rela es partitivas e associativas No que diz respeito partitiva a rela o entre o todo e as partes pode ocorrer nas categorias Coisa Atividade e Lugar segundo o manual da BITI Alguns exemplos s o elucidados 1 objeto integral componente os componentes possuem uma funcionalidade espec fica e podem ser separ veis como roda sendo parte de um carro ii membro cole o os membros fazem parte do todo e tais membros podem ser individualizados como o caso de uma rvore sendo parte de uma floresta iii objeto mat ria a parte n o pode ser separada do objeto constitutivo pois n o tem fun o sem tal objeto como o a o material fazendo parte da bicicleta objeto iv atividade etapa a etapa estabelece um papel funcional com a atividade n o podendo ser separada da mesma como a cataloga o que pertence a atividade de tratamento de documentos e v rea lugar rela o espacial em uma regi o ocupada por diferentes objetos como o sis fazendo parte de um deserto No caso da associativa a rela o acontece por contigiidade O manual exemplifica os tipos mais frequentes i material produto o couro dando origem ao cal ado ii processo agente processamento de da
94. inconsistente e redundante vii gerenciador autom tico para verificar a inclus o remo o ou modifica o de defini es j existentes 26 VICENTE A Concepualizacion de verbos en ontologias de dominio T sis de Master em Ingenier a del Conocimiento Facultad de Informatica Universidad Polit cnica de Madrid 1997 170 4 5 6 Integra o Esta fase considera a reutiliza o de conceitos j existentes em outras ontologias A proposta examinar meta ontologias como por exemplo a Cyc e selecionar aquelas que melhor se ajustarem a conceitualiza o O resultado um documento de integra o que descreve para cada termo aproveitado o nome do termo e a defini o do termo na meta ontologia o nome da meta ontologia e o nome do termo na ontologia em constru o 4 5 7 Avalia o Esta fase consiste em executar um julgamento t cnico das ontologias de cada fase e entre fases do ciclo de vida da ontologia A atividade de avalia o divide se em verifica o e valida o A tarefa de verifica o consiste em verificar tecnicamente a consist ncia da ontologia do ambiente de software associado e da documenta o ao longo do ciclo de vida da ontologia A tarefa de valida o consiste em garantir que a ontologia o software e a documenta o correspondam ao sistema planejado Propostas de avalia o t m sido desenvolvidas G MEZ PEREZ 1994 GOMEZ PEREZ 1999 por pesquisadores que colaboraram na especifica o da Me
95. m dulos base de conhecimento Cyc e m quina de infer ncia CycL FERNANDEZ GOMEZ PEREZ e CORCHO 2004 dentre as quais pode se citar a sistema de integra o de bases de dados heterog neas que mapeia vocabul rio Cyc para esquemas de bases de dados b busca aprimorada de conhecimento sobre informa o capturada c integra o de terminologia estruturada que permite usu rios importar gerenciar e integrar tesauros m ltiplos e m dulo de recupera o de informa o da rede mundial de computadores que usa ferramentas de processamento de linguagem natural para acessar a base de conhecimento Cyc e permitir estend la a partir de informa es dispon veis na Web A Figura 46 ilustra os tr s processos que foram conduzidos no desenvolvimento da base de conhecimento Cyc em 1990 por Douglas Lenat e Ramanathan Guha LENAT e GUHA 1990 apud FERNANDEZ GOMEZ PEREZ e CORCHO 2004 e as se es a seguir apresentam tais processos atrav s das categorias de an lise especifica o de requisitos implementa o e integra o 110 A Cyc considerada uma ontologia pelo fato de ser usada como base para construir diferentes sistemas inteligentes que conseguem comunicar e interagir entre si FERNANDEZ GOMEZ PEREZ e CORCHO 2004 Li LENAT D B GUHA R V Building large knowledge based systems Massachusetts Addison Wesley 1990 372p 134 Composto de Extra o Extra o auxiliada gerenciada Extra o m
96. ncia da Informa o para a Representa o da Informa o Nesta se o busca se uma reflex o te rica acerca das principais tem ticas que circundam o campo de Ci ncia da Informa o principalmente na linha Organiza o e Uso da sall Bo Boat Informa o na qual esta pesquisa est inserida Os assuntos abordados procuram mostrar como a Ci ncia da Informa o emprega aspectos te ricos e metodol gicos na concep o de instrumentos de representa o de informa o como os vocabul rios controlados Tal caracter stica permite a esta ci ncia cumprir o seu principal prop sito de levar o usu rio ao encontro de suas necessidades informacionais conforme assinala Saracevic 1996 p 47 um Quando uma palavra apresenta v rios significados ANSI 2005 Quando um significado determina v rias palavras ou termos ANSI 2005 10 Quando duas palavras apresentam a mesma forma fon tica e gr fica mas t m dois significados diferentes ANSI 2005 H Na Universidade Federal de Minas Gerais tal linha encontra se na rea de concentra o de produ o organiza o e utiliza o da informa o OLIVEIRA 2005 Destacam se os temas Representa o da informa o classifica o descri o e modelagem em contextos digitais an lise de assunto Bibliometria estudos de usos e usu rios de sistemas de informa o 30 campo dedicado s pesquisas cient ficas e pr tica profissional voltadas para os problemas da
97. nea fase de implementa o Processos orientados Desenvolvimento Modelagem ERRO 5 Formaliza o conceitual Ausente Ausente Tabela 12 Tabela sin ptica do m todo Cyc Implementa o Extra o manual e codifica o do conhecimento requerido Codifica o e extra o do conhecimento com apoio de ferramentas computacionais como processamento de linguagem natural e aprendizado de m quina P s desenvolvimento Manuten o Ausente 137 Processos integrais Integra o Padr es tecnol gicos de ind stria t m sido propostos no sentido de integrar sistemas computacio nais micro teorias da base Cyc como os padr es DAML XML Schema e UML Avalia o Ausente Documenta o Ausente 138 4 2 Metodologia de Gruninger e Fox A metodologia foi proposta por Michael Gruninger e Mark Fox em 1995 GRUNINGER e FOX 1995 tendo como base para o seu desenvolvimento a experi ncia obtida no projeto Toronto Virtual Enterprise conhecido como projeto Tove FOX 1992 FOX et al 1997 cujos princ pios te ricos e metodol gicos encontram se na Intelig ncia Artificial O objetivo do projeto Tove criar um modelo de senso comum sobre empresas isto um conhecimento compartilhado sobre o neg cio que conduza a dedu es de respostas sobre quest es acerca do dom nio FOX 1992 Tais quest es seriam a base para uma caracteriza o rigorosa ace
98. nio e A defini o de uma ontologia de dom nio a partir dessa proposta possibilita que conceitos j estabelecidos possam ser reusados em dom nios comuns e A cria o de um arcabou o te rico metodol gico como um passo preliminar pode ser usado para a defini o de novos padr es metodol gicos para constru o de ontologias Como extens o deste trabalho as atividades pertencentes s fases da proposta poderiam ser mais bem especificadas de forma a facilitar o processo de constru o S o os casos das atividades voltadas fase de gerenciamento do projeto em que m todos e t cnicas de Engenharia de Software como m tricas de produto e de processo poderiam ser estudados no sentido de convergirem para metodologias de constru o de ontologias Na fase de modelagem conceitual poder se ia refinar a proposta da estrutura facetada para organiza o do dom nio explorando se dos princ pios e dos fundamentos da teoria da classifica o de Ranganathan bem como o campo da Ling stica nos estudos da estrutura da linguagem Desse modo tornar se ia poss vel propor m todos mais consistentes para determina o de facetas e de seus indicadores indispens veis na constru o de classifica es anal tico sint ticas Nas fases de formaliza o e implementa o poder se ia conduzir um estudo sobre mecanismos de infer ncia a fim de buscar conhecer os algoritmos mais eficientes para dedu es a partir de seus formalismos Desse modo
99. no passo especificado na se o 4 2 4 2 Para tal criam se regras descritas em linguagem formal a fim de definir semanticamente as senten as envolvidas nas quest es Gruninger e Fox 1995 p 6 ressaltam que todos os termos nas senten as das quest es de 120 de forma a estabelecer compet ncia formal devem ser inclu dos na terminologia da ontologia um v nculo entre a ontologia e as quest es que ela precisar resolver Segundo os autores uma ontologia pode ser considerada distinta por sua capacidade de representar e resolver um conjunto de diferentes quest es de compet ncia em rela o a outras ontologias 4 2 4 2 Especifica o dos axiomas em l gica de primeira ordem Uma outra atividade que cabe fase de formaliza o a declara o dos axiomas para especificar as defini es sem nticas dos termos na ontologia e restri es em suas interpreta es Os 120 pal terms in the statement of the formal competency questions must be included in the terminology of the ontology 143 axiomas s o definidos como senten as em primeira ordem usando predicados da ontologia Gruninger e Fox 1995 destacam que a especifica o dos axiomas ainda n o consiste na implementa o da ontologia e sim em uma especifica o da mesma Dois exemplos adaptados de Fernandez Gomez Perez e Corcho 2004 apresentam axiomas em l gica de primeira ordem expressando que a o viajante considerado jovem se e somente se a
100. o da Id ia o Verbal e o Notacional O plano de id ias considerado um trabalho de an lise do assunto considerado um processo pelo qual se estabelecem as rela es a serem reconhecidas entre os conceitos a defini o da sintaxe ou a rela o entre os termos da linguagem seria o plano notacional E a padroniza o da terminologia para servir de comunica o das id ias ou conceitos livre de homon mia e sinon mia pertenceria ao plano verbal Podemos visualizar na Teoria da Classifica o Facetada a import ncia dada aos conceitos que podem ser considerados como unidades de conhecimento Tais unidades quando arranjadas de uma maneira sistematizada atrav s das facetas ligadas s categorias fundamentais permitem formar qualquer assunto O ambiente da documenta o desta forma transcende ao Universo de Conhecimento 2 2 3 2 Teoria do Conceito A teoria do conceito cunhada pela pesquisadora alem Ingetraut Dahlberg define conceito como unidade de conhecimento e que sua forma o se d pela reuni o e compila o de enunciados verdadeiros a respeito de determinado objeto DAHLBERG 1978 Tal defini o segundo Dahlberg possibilita um entendimento mais objetivo daquilo que est sendo observado pelo indiv duo o qual tem a capacidade de fazer afirma es sempre verdadeiras perante as coisas reais do mundo e comunic las atrav s de uma forma verbal A vis o de Dahlberg vai de encontro a um dos componentes de uma
101. o o padr o ANSI NISO Z39 19 2005 permite construir diversos tipos de vocabul rio controlado incluindo tesauros taxonomias listas e anel de sin nimos em uma ordem conhecida e estruturada com o intuito de disponibilizar claramente os relacionamentos de equival ncia associativos e hier rquicos quando aplic veis a cada tipo ver ap ndice B da norma p gina 135 Essa flexibilidade importante pois permite uma melhor adapta o do instrumento s necessidades dos ambientes informacionais como a Web por exemplo Uma inova o da ANSI NISO Z39 19 2005 em rela o s normas anteriores a inclus o da an lise facetada cuja base concentra se no trabalho de Ranganathan e nos refinamentos feitos pelo Classification Research Group CRG na Inglaterra conforme elucidado na fundamenta o te rica desta pesquisa se es 2 2 3 1 e 2 2 3 3 3 Na defini o dos termos a norma determina regras claras para o uso de qualificadores al m de possibilitar a inclus o de notas hist ricas para registrar todos os eventos ocorridos nos termos Outra mudan a importante em rela o s constru es de apresenta o de tesauros que est o mais adaptados aos sistemas computacionais inclusive a Web Mas importante assinalar que n o s o mencionados os formatos leg veis por m quinas como XML e RDF por exemplo Outra quest o importante a orienta o sobre a interoperabilidade entre vocabul rios controlados E finalmente o padr
102. o ANSI NISO Z39 19 2005 n o prop e um ciclo de atividades para a constru o de vocabul rios controlados conforme pode ser conferido em uma passagem da norma Este padr o deveria ser considerado como um conjunto de recomenda es baseado em t cnicas e procedimentos preferidos Procedimentos opcionais s o entretanto s vezes descritos por exemplo para a exibi o de termos no vocabul rio controlado ANSI 2005 p 1 A norma apenas recomenda uma s rie de tratamentos em rela o ao termo frente cita o de atividades envolvidas no processo de constru o conforme poder ser conferido nas subse es adiante Diante disso para que fosse poss vel obter informa es acerca dos procedimentos necess rios constru o de vocabul rios controlados bem como das atividades envolvidas foi utilizado como apoio o manual dispon vel no s tio da Biblioteconomia Informa o e Tecnologia da Informa o BITI CAMPOS GOMES e MOTTA 2004 sobre elabora o de tesauros Os procedimentos propostos no manual resumem se em i planejamento ii levantamento do BI This Standard should be regarded as a set of recommendations based on preferred techniques and procedures Optional procedures are however sometimes described e g for the display of terms in a controlled vocabulary 190 vocabul rio iii organiza o dos conceitos iv apresenta o final e v crit rios para avalia o Tal manual mesmo focando em um
103. o da marca o namespace garantindo que para cada termo utilizado na confec o do documento tenha se apenas uma defini o evitando assim ambigiidade em sua refer ncia Um namespace XML uma cole o de nomes usados em documentos XML como nomes de elementos e de atributos identificados atrav s da refer ncia a um URI No exemplo da Figura 23 os elementos xmlns dc e xmins bib indicam respectivamente o namespace do pr prio Dublin Core e o relativo ao dom nio de biblioteca Cada elemento est localizado dentro de um nico arquivo que cont m a especifica o do vocabul rio utilizado para descrever a entidade livro no dom nio de biblioteca Para evitar a repeti o do endere o do vocabul rio todas as vezes que se fizer men o a um de seus termos cria se um namespace mapeado a um URI para ele No exemplo as etiquetas do tipo bib e dc substituem respectivamente a men o aos seus endere os completos http biblioteca vocabulario livro e http purl org dc elements 1 1 Exemplos s o title description publisher e identifier relacionados ao prefixo de e pre o e institui o relacionados ao prefixo bib lt xml version 1 0 gt lt xmins dc http purl org dc elements 1 1 gt lt xmins bib http biblioteca vocabulario livro gt lt bib livro gt lt dce title gt Web Sem ntica a Internet do Futuro lt dc title gt lt dc description gt Este livro oferece um tratamento extenso e compreensiv
104. o do Diagrama de Rela es Bin rias 241 6 2 4 6 Constru o do dicion rio de conceitos 242 6 2 4 7 Descri o de rela es bin rias 243 6 2 4 8 Descri o de atributos de inst ncia 243 6 2 4 9 Descri o de atributos de classe 245 6 2 4 10 Descri o de constantes 246 6 2 4 11 Defini o de inst ncias 246 6 2 4 12 Considera es sobre a fase de modelagem conceitual 247 6 2 5 Fase de Formaliza o 248 6 2 5 1 Formaliza o das quest es de compet ncia 6 2 5 2 Formaliza o dos axiomas e das regras 6 2 6 Fase de Implementa o 6 2 6 1 Escolha da ferramenta e da linguagem de implementa o 6 2 6 2 Constru o de classes propriedades e restri es 6 2 6 3 Cria o de inst ncias de conceitos 6 2 7 Fase de Manuten o 6 2 8 Fase de Integra o 6 2 9 Fase de Avalia o 6 2 10 Fase de Documenta o 6 3 Considera es sobre a proposta metodol gica para constru o de ontologias 7 Conclus es e Perspectivas Futuras Refer ncias Anexo A Refer ncias da amostra de documentos selecionados para an lise em ordem cronol gica de publica o Anexo B Refer ncias da literatura sobre o m todo Cyc Anexo C Refer ncias da literatura sobre a metodologia de Gruninger e Fox Anexo D Refer ncias da literatura sobre o m todo de Uschold e King Anexo E Refer ncias da literatura sobre o m todo Kactus Anexo F Refer ncias da literatura sobre a metodologia Methontology Anexo G Refer ncias da literat
105. o facetada Informa es sobre os algoritmos utilizados na ferramenta podem ser consultadas na refer ncia 142 Dentre os m todos e t cnicas apresentados o ontologista precisa avaliar os mais adequados perante o contexto no qual se est modelando 233 fator ser determinante para a valida o do conjunto consensual de termos obtido isto assegurar que tal conjunto seja representativo do conhecimento sobre o dom nio 6 2 4 2 Defini o de conceitos A defini o conceitual importante na medida em que fornece as caracter sticas do conceito que v o permitir seu agrupamento indicar as rela es al m de fornecer seguran a ao ontologista no estabelecimento dos axiomas formais caso o n vel de formalidade da ontologia seja rigorosamente formal os axiomas s o discutidos na se o 6 2 4 12 As caracter sticas usadas na compara o entre os conceitos levam a uma classifica o de conceitos discutida na pr xima se o e nesta perspectiva que se deve buscar a defini o mais adequada ou seja aquela que atende aos prop sitos da ontologia Pode se inferir da que se n o se dominam os conceitos de uma determinada rea de assunto n o se organiza uma ontologia de dom nio A explica o do conceito deve ficar clara ao ontologista e tal explica o ocorre no momento da defini o do conceito Na atividade de defini o s o produzidas descri es textuais precisas e sem ambig idades para os conceitos as rela
106. o universo do assunto O processo de an lise e interpreta o dos documentos recuperados se deu atrav s da utiliza o de t cnicas de an lise de conte do as quais permitiram a sele o dos documentos Ap s a obten o da amostragem documental p de se finalmente identificar as metodologias discutidas nos documentos e justificar quando da inser o de uma delas no material emp rico destinado an lise Tal identifica o tamb m foi realizada atrav s de t cnicas de an lise de conte do A an lise de conte do contempla um conjunto de t cnicas de an lise das comunica es visando obter indicadores quantitativos ou n o que permitam a infer ncia de conhecimentos presentes nas mensagens BARDIN 1977 O emprego de tais t cnicas descrito nas se es 3 2 e 3 3 As etapas de an lise do material emp rico e de an lise comparativa do mesmo iniciadas em fevereiro de 2008 indicaram a viabilidade da pesquisa isto apontaram a viabilidade de uma proposta metodol gica para constru o de ontologias E finalmente a 111 etapa de desenvolvimento da proposta metodol gica para constru o de ontologias iniciada em abril de 2008 foi conduzida dando nfase a padr es metodol gicos e a um conjunto de teorias advindas de campos chave desta pesquisa a Ci ncia da Informa o e a Ci ncia da Computa o tendo as reas de Engenharia do Conhecimento e Engenharia de Software representado pap is fundamentais neste lt
107. on Ontological Engineering Budapest August 1996 Dispon vel em lt http citeseer ist psu edu 483876 html gt Acesso em 12 Novembro 2007 GOMEZ PEREZ A Evaluation of taxonomic knowledge in ontologies and knowledge bases In WORKSHOP ON KNOWLEDGE ACQUISITION MODELING AND MANAGEMENT 1999 Alberta Proccedings Alberta University of Calgary 1999 p 6 1 1 6 1 18 284 Anexo G Refer ncias da literatura sobre o m todo Sensus FERNANDEZ M G MEZ P REZ A CORCHO O Methodologies and Methods for Building Ontologies In GOMEZ PEREZ A FERNANDEZ LOPES M CORCHO O Ontological Engineering London Springer 2004 pp 107 153 SWARTOUT B PATIL R KNIGHT K RUSS T Toward Distributed Use of Large Scale Ontologies 1996 Dispon vel em lt http ksi cpsc ucalgary ca KAW KA W96 swartout Banff 96 final 2 html gt Acesso em 10 Abril 2008 VALENTE A RUSS T McGREGOR R SWARTOUT W Building and Re Using an Ontology of Air Campaign Planning IEEE Intelligent Systems Jan Fev 1999 Dispon vel em lt http portal acm org citation cfm id 630305 630437 amp coll GUIDE amp dI GUIDE gt Acesso em 12 Abril 2008 285 Anexo H Refer ncias da literatura sobre o m todo 101 NOY F N GUINNESS D L Ontology development 101 a guide to create your first ontology 2001 Dispon vel em lt http ksl stanford edu people dIm papers ontology tutorial noy mcguinness doc gt Acesso em 03 Outubro 2006 286
108. ontologia frente s quest es de compet ncia Al m disso a fase de formaliza o permite ao ontologista avaliar se a linguagem de implementa o escolhida compat vel com o formalismo l gico usado na formaliza o da terminologia Desse 145 http argouml tigris org 16 http www cin ufpe br in 1006 2003 PoseidonRose ppt 249 modo torna se poss vel verificar se a linguagem de implementa o capaz de fazer o tratamento relacionado representa o do dom nio da mesma forma como a linguagem de representa o formal o faria A Tabela 45 apresenta os produtos necess rios realiza o da fase de formaliza o Origem Informa o de entrada ae a Fase Atividade Plano de desenvolvimento Gerenciamento do projeto Planejamento do prot tipo Plano de gerenciamento Gerenciamento do projeto Gerenciamento do prot tipo a RE Beat ae Elabora o das quest es de Quest es de compet ncia Especifica o de requisitos ans compet ncia Escopo da ontologia Modelagem conceitual Identifica o de termos Estrutura taxon mica Modelagem conceitual Conceitualiza o Diagrama de rela es Modelagem conceitual Conceitualiza o Dicion rio de conceitos Modelagem conceitual Conceitualiza o Descri o das rela es bin rias Modelagem conceitual Conceitualiza o Descri o dos atributos de f O gat eae Modelagem conceitual Conceitualiza o inst ncia Descri o dos atributos de classe Modelagem conceitual Conceitual
109. ontology tutorial noy mcguinness doc gt Acesso em 03 Outubro 2006 OLIVEIRA M Coord Ci ncia da Informa o e Biblioteconomia novos conte dos e espa os de atua o Belo Horizonte Ed UFMG 2005 143p OMG 2003 Object Management Group www omg org OVERGAARD Gunnar A formal approach to relationships in the Unified Modeling Language In Manfred Broy Derek Coleman Tom S E Maibaum and Bernhard Rumpe editors Proceedings PSMT 98 Workshop on Precise Semantics for Modeling Techniques Technische Universitat Munchen TUM 19803 1998 PAULA FILHO Wilson de P dua Engenharia de software fundamentos m todos e padr es 2 ed Rio de Janeiro LTC 2003 602p PINTO Paulo Roberto Margutti Apostila de l gica IT Faculdade de Filosofia e Ci ncias Humanas Departamento de Filosofia Belo Horizonte 2006 113 p Dispon vel em lt http www fafich ufmg br margutti Textos html gt Acesso em 02 fevereiro 2008 PRESSMAN Roger S Engenharia de Software 5 ed Rio de Janeiro McGraw Hill 2002 843 p PRIETO D AZ R A Faceted Approach to Building Ontologies In Proceedings of the 2003 IEEE International Conference on Information Reuse and Integration IRI 03 IEEE SMC Las Vegas NV 27 Oct 2003 RANGANATHAN S R Prolegomena to library classification Bombay Asia Publishing House 1967 640p RANGANATHAN S R Facet analysis fundamental categories In CHAN L M RICHMOND P SVENONIUS E org Theory of sub
110. ou seja a classe de recursos que pode aparecer como sujeito da senten a RDF e rdfs range que especifica o alcance da propriedade ou seja a classe de recursos que pode aparecer como objeto da senten a RDF A propriedade rdfs domain usada para declarar que os sujeitos associados a uma propriedade s o inst ncias de uma ou mais classes Se uma propriedade tem mais de uma classe em seu dom nio significa que o sujeito associado quela classe deve ser inst ncia de 91 todas as classes que comp em o dom nio J a propriedade rdfs range usada para declarar que os objetos ou seja os valores de uma propriedade s o inst ncias de uma ou mais classes Estas classes formam o escopo da propriedade Se uma propriedade tem mais de uma classe em seu escopo significa que seus valores devem ser inst ncias de todas as classes que comp em o escopo O c digo apresentado na Figura 28 imp e a restri o de que o sujeito da senten a RDF inst ncia Jo o ser sempre uma inst ncia das classes Man e MarriedPerson E o valor do objeto inst ncia Maria ser sempre inst ncia das classes Woman e MarriedPerson lt rdf Property rdf ID husbandOf gt lt rdfs domain rdf resource HMan gt lt rdfs domain rdf resource HMarriedPerson gt lt rdfs range rdf resource HWoman gt lt rdfs range rdf resource MarriedPerson gt lt rdf RDF gt n husbandOf Jo o gt Maria
111. pesquisa s quest es norteadoras s caracter sticas da mensagem etc iv objetividade e fidelidade se as categorias forem bem definidas n o haver distor es devido subjetividade dos analistas e v produtividade as categorias ser o produtivas se os resultados forem f rteis em infer ncias em hip teses novas em dados exatos Na an lise de conte do feita nos documentos descrita na se o 3 2 percebeu se certa semelhan a entre algumas fases de desenvolvimento dos instrumentos ontologias e vocabul rios controlados e outras advindas do processo de desenvolvimento de software conforme foi fundamentado na se o 2 3 3 5 1 Algumas dessas semelhan as foram identificadas principalmente nas atividades de an lise de dom nio e nas abordagens t cnicas para cria o de modelos conceituais Considerando que as ontologias de sistemas de informa es s o desenvolvidas segundo um processo de modelagem de dom nio e 128 codifica o e dada a falta de uma estrutura de trabalho mais espec fica para an lise de tais objetos decidiu se na perspectiva deste trabalho utilizar como subs dio para defini o das categorias de an lise o padr o aceito internacionalmente para desenvolvimento de software a norma IEEE 1074 1997 O modelo de ciclo de vida de software proposto na norma IEEE 1074 foi descrito na fundamenta o te rica dessa pesquisa e aqui considerado um padr o aceit vel para an lise e compara
112. pgs 328 338 125 McCRACKEN M A JACKSON Life Cycle Concept Considered Harmful ACM Software Engineering notes Abril 1982 Pags 29 32 160 O processo de gerenciamento de prot tipos executado em paralelo com as atividades de desenvolvimento durante todo o ciclo de vida da ontologia FERNANDEZ GOMEZ PEREZ e CORCHO 2004 conforme p de ser visualizado na Figura 55 4 5 2 Especifica o de Requisitos Esta fase tem o objetivo de produzir um documento de especifica o da ontologia em linguagem natural usando um conjunto de representa es intermedi rias GOMEZ PEREZ FERNANDEZ e VICENTE 1996 FERNANDEZ GOMEZ PEREZ e CORCHO 2004 ou usando quest es de compet ncia GRUNINGER e FOX 1995 Tal especifica o deve ser concisa termos sem duplicidade ou irrelevantes parcialmente completa cobertura dos termos e n vel de granularidade e consistente sentido dos termos e seus significados para o dom nio Pelo fato de utilizar um ciclo de vida baseado na evolu o de prot tipos a Methontology possibilita retornar etapa de especifica o de requisitos processo iterativo a qualquer momento do projeto e fazer os devidos ajustes a depender da necessidade Sendo assim a especifica o pode resultar em princ pio num documento parcialmente completo De acordo com Fernandez Gomez Perez e Juristo 1997 as informa es necess rias para a especifica o de requisitos seriam i o prop sito da ontologia ii o grau de forma
113. qual se considera primeiro o dom nio ou contexto para depois fazer o tratamento dos elementos que comp em tal dom nio Desse modo o m todo possui mecanismos de representa o para trabalhar com metan veis conceituais as categorias predefinidas e a partir delas os conceitos s o ordenados para formar classes de conceitos As dez categorias fundamentais estendidas pelo CRG s o de natureza flex vel por serem moldadas a partir de assuntos espec ficos a saber 1 coisas subst ncias entidades ii suas partes iii sistemas de coisas iv atributos de coisas v objeto da a o vi rela es entre coisas vii opera es sobre coisas viii propriedades de atributos rela es e opera es ix lugar condi o e x tempo Os tesauros baseados em facetas geralmente utilizam as categorias propostas pelo CRG conforme foi visto nas se es 2 2 3 3 3 e 4 8 1 3 deste estudo As categorias e as subcategorias formais propostas por Dalhberg s o em n mero superior s fundamentais de Ranganathan A proposta de Dahlberg recomenda quatro categorias e doze subcategorias a saber Entidades Princ pios Objetos imateriais e Objetos materiais Propriedades Quantidades Qualidades e Rela es Atividades Opera es Estados e Processos e Dimens es Tempo Posi o e Espa o As categorias das tr s propostas se manifestam atrav s de facetas que agrupam conceitos sob a luz de um princ pio de divis o comum mutuamente ex
114. rdf resource http www mydomain org persons gt lt rdfs label gt University Ontology lt rdfs label gt lt owl Ontology gt Figura 30 Exemplo de informa es adicionais sobre uma ontologia Fonte Antoniou 2004 p 116 O elemento classe representa um conjunto ou cole o de indiv duos objetos pessoas coisas que compartilham de um grupo de caracter sticas que os distinguem dos demais BREITMAN 2005 A declara o de uma classe em OWL se d pelo elemento lt owl Class rdf ID NOMEDACLASSE gt As classes podem ser constru das de v rias formas por heran a uni o interse o complemento pela enumera o de inst ncias ou por restri es de propriedades O exemplo apresentado na Figura 31 mostra um cen rio de especializa o da classe associateProfessor professor associado para com a superclasse academicStaffMember membro do corpo docente lt owl Class rdf ID associateProfessor gt lt rdfs subClassOf rdf resource academicStaffMember gt lt owl Class gt Figura 31 Defini o de classe e especializa o em OWL Fonte Antoniou 2004 p 117 No exemplo da Figura 32 a classe associateProfessor disjunta das classes professor professor e assistantProfessor professor assistente utilizando se dos elementos owl disjointWith 96 lt owl Class rdf about associateProfessor gt lt owl disjointWith rdf resource professor gt lt owl disjointWit
115. recomenda verificar tal possibilidade e quando da decis o de integrar explicitar todas as pretens es subjacentes ontologia de forma a alcan ar uma correspond ncia sem ntica com a ontologia usada na integra o Apesar do processo de reutiliza o de ontologias desenvolvidas por outras aplica es ser destacado no m todo Kactus o mesmo n o apresenta os procedimentos metodol gicos necess rios ao refinamento e extens o dos conceitos reutilizados O m todo mais uma vez se mostra superficial na elucida o de seus procedimentos O mesmo cen rio acontece com o m todo Sensus cuja base o reaproveitamento de conceitos de ontologias de alto n vel Por m n o demonstra clareza na explica o de seus passos metodol gicos no que diz respeito integra o com tais 211 ontologias O m todo 101 considera a reutiliza o de ontologias mas tamb m n o apresenta procedimentos para estabelecer a integra o A nica que apresenta e explica com clareza um m todo para estabelecer integra o com meta ontologias a Methontology Apesar de n o detalhar tal m todo a metodologia se mostra objetiva ao elucidar o procedimento que no final resulta em um documento de integra o que pode auxiliar o desenvolvedor no processo de integra o conforme apresentado na se o 4 5 6 A metodologia para constru o de tesauros e a norma para constru o de vocabul rios controlados n o foram classificadas na fase de integra o p
116. s da observa o visual do mesmo Segundo Maida 1987 e Minsky 1975 apud Resende 2003 Frame um termo usado para designar um agrupamento de conhecimento relevante a uma coisa um indiv duo uma situa o ou um conceito Possui um nome para identificar o conceito por ele definido e um conjunto de atributos denominados slots que cont m valores ou ponteiros para valores Um slot tamb m possui um nome e constitu do de atributos denominados facetas As informa es encontradas nas facetas explicitam os valores que o slot pode assumir ou a maneira de calcular ou deduzir o seu valor atrav s de procedimentos similar ao m todo da orienta o a objetos A Tabela 5 apresenta uma representa o de um Frame Mob lia Slots Valores associados facetas Especializa o Mob lia N mero de cantos N mero inteiro iniciando com 4 Estilo de base madeira N mero de cadeiras 2 4 ou 6 Tabela 5 Representa o do Frame Mob lia Fonte o pr prio autor Uma caracter stica importante nesse tipo de instrumento de representa o a heran a de propriedades na qual uma classe especializada especializa o do frame pai pode herdar todas as propriedades da classe geral generaliza o do frame filho permitindo a distribui o da informa o sem duplica o similar estrutura hier rquica da orienta o a objetos Assim como no modelo orientado a objetos os frames possibilitam a simplifica o d
117. se o 6 2 4 4 para viabilizar a constru o de ontologias torna se vi vel avaliar ontologias existentes isto de alto n vel e do pr prio dom nio que forne am termos pertinentes conceitualiza o que est sendo constru da A Tabela 54 relaciona os produtos requeridos ao processo de integra o de forma que o mesmo seja realizado com efici ncia Informa o de entrada Plano de desenvolvimento Plano de gerenciamento Categorias ou facetas sintetizadas Informa o reportada sobre avalia o Modelo s para documenta o Documenta o da fase Atividade Planejamento do prot tipo Gerenciamento do prot tipo Fase Gerenciamento do projeto Gerenciamento do projeto Identifica o de termos Modelagem conceitual Defini o de termos Agrupamento em facetas Avalia o Avalia o de resultados Produ o e distribui o de Documenta o s documentos q Produ o e distribui o de Documenta o documentos Tabela 54 Produtos requeridos na fase de integra o Observa se na Tabela 54 que a fase de integra o recebe as categorias ou facetas sintetizadas resultantes da aplica o do m todo de an lise facetada apresentado na se o 6 2 4 3 Tais facetas conforme j discutido na se o 6 2 4 4 podem ser teis no momento de avaliar as categorias de alto n vel advindas de ontologias existentes Desse mod
118. sobre a organiza o unidade entidade legal gest o controle d classes sobre estrat gia prop sito estrat gias premissas e e classes sobre marketing vendas clientes mercado Uschold e King 1995 consideram os seguintes est gios como sendo necess rios a uma metodologia abrangente 1 identifica o do prop sito e do escopo da ontologia 2 constru o da ontologia que se divide em i captura ii codifica o e iii integra o com ontologias existentes 3 avalia o e 4 documenta o A Figura 50 apresenta tais est gios envolvidos na constru o de uma ontologia 2 Construir 1 Identificar Capturar j prop sito e conhecimento Codificar Integrar 3 Avalia o escopo y 4 Documenta o Entretanto na vis o de Ushold e Gruninger 1996 os est gios n o s o suficientes para se Figura 50 Est gios do m todo de Uschold e King Fonte Adaptado de Uschold e King 1995 definir uma metodologia pois a mesma deveria incluir t cnicas m todos e princ pios para cada um dos quatro est gios al m de indicar quais as rela es existentes entre eles ordem recomendada intervalo entradas e sa das As se es a seguir apresentam o ciclo de atividades do m todo de Uschold e King mapeado atrav s das categorias de an lise especifica o de requisitos modelagem conceitual implementa o integra o avalia o e documenta o 149 4 3 1 Especifica o de Requi
119. tinto ou branco e Cabernet Sauvignon combina com pescado e Qual a melhor escolha de vinho para carnes grelhadas e Quais caracter sticas de um vinho afetam sua combina o com um prato e O sabor ou a cor de um vinho espec fico muda de acordo com a safra e Quais foram as melhores safras para Napa Zinfandel Considerando tais quest es a ontologia dever incluir informa es relativas a caracter sticas de v rios vinhos e tipos de vinhos anos de safras e classifica es de alimentos que combinam com um tipo espec fico de vinho 4 7 2 Modelagem Conceitual e Formaliza o No m todo 101 a fase de modelagem conceitual e a fase de formaliza o s o executadas simultaneamente O m todo foi concebido a partir da experi ncia de constru o da ontologia de vinhos e alimentos na ferramenta Prot g 2000 e as atividades envolvendo modelagem e formaliza o do modelo s o executadas diretamente em tal ferramenta Portanto o conhecimento da 180 ontologia formalizado em uma linguagem de representa o baseada em frames conforme pode ser visualizado nas Figuras 67 e 68 As se es a seguir apresentam os passos que possibilitam a constru o da conceitualiza o da ontologia 1 enumerar os termos importantes ii definir classes e hierarquia das classes iii definir as propriedades das classes iv definir as facetas dos slots e v criar inst ncias O guia que descreve o m todo NOY e McGUINNESS 2001 fornece uma s
120. todo Sensus Su m todo Cyc Cyc metodologia On To Knowledge OtK m todo KBSI IDEF5 Kbs M todo 101 101 A Tabela 11 apresenta a distribui o das metodologias e m todos por documento e a quantifica o da ocorr ncia dos mesmos nos documentos selecionados Ref Eo R1 R2 R3 R4 X R5 X R6 X R7 R8 R9 R10 R11 R12 R13 R14 R15 R16 R17 R18 R19 R20 R21 R22 R23 R24 R25 X X X Total 15 5 5 1 3 Tabela 11 Distribui o das metodologias por documento e freqii ncia de ocorr ncia Mo Kt Su Cyc OtK Kbs 101 xxx gt gt lt PS P lt gt lt PS gt lt gt lt gt lt gt lt DS P lt gt lt PS x gt lt gt lt gt lt gt lt X X X X X DS P lt gt lt P lt x PS PS PS P lt P lt P lt DS P lt P lt DS DS DS 3 gt lt gt lt P lt gt lt DI P lt P lt P lt OS No gt lt Ps gt lt PS As metodologias e os m todos com maior freqii ncia de ocorr ncia foram a metodologia usada no projeto Tove 68 o m todo proposto para o projeto Enterprise Ontology 60 e a metodologia Methontology 56 sendo abordadas em mais de 50 dos trabalhos selecionados Em seguida v m o m todo Cyc com 36 o m todo Kactus com 24 o m todo Sensus e a metodologia On To Knowledge com 20
121. 4 A norma IEEE 1074 1997 recomenda padr es na cria o de processos de ciclo de vida de software sendo til a qualquer organiza o que seja respons vel pela gest o e desenvolvimento de projetos envolvendo software A metodologia explicitada na norma seleciona um modelo apropriado para constru o de software e recomenda uma s rie de grupos de atividades organizados nas seguintes fases i ger ncia de projeto ii pr desenvolvimento iii desenvolvimento iv p s desenvolvimento e v processos integrais Tais fases juntamente com suas atividades s o descritas a seguir Na fase de ger ncia de projeto ocorrem atividades relacionadas ao in cio de um projeto ao planejamento da gest o de um projeto e ao monitoramento e controle do projeto de software em todo o seu ciclo de vida As tarefas de in cio de projeto s o focadas na cria o e atualiza o da infra estrutura do projeto de desenvolvimento ou gerenciamento de um software tais como cria o do processo de ciclo de vida do software estimativas de desempenho aloca o de recursos or amento pessoas equipamentos recursos computacionais e defini o de m tricas aplicadas aos produtos e processos que afetam o projeto As atividades de planejamento devem ser direcionadas para toda a gest o do projeto incluindo planos de conting ncias Tais atividades podem possibilitar itera es quando da revis o de uma fase do projeto e s o organizadas da seguinte forma a
122. 4 Projeto do modelo de aplica o no m todo Kactus Figura 55 Est gios e atividades do ciclo de vida da ontologia Figura 56 Especifica o de requisitos da ontologia no dom nio da qu mica Figura 57 Representa es intermedi rias na fase de conceitualiza o Figura 58 Taxonomia de conceitos de v os Figura 59 Decomposi o exaustiva na ontologia de viagem Figura 60 Rela o partitiva na ontologia de viagem Figura 61 Liga o de termos relevantes para o dom nio ontologia SENSUS Figura 62 Visualiza o de termos no OntoSaurus Figura 63 Apresenta o do resultado do passo 3 4e 5 Figura 64 Formul rio de edi o de conceitos no OntoSaurus Figura 65 Processo de desenvolvimento de ontologias Figura 66 Os n veis da taxonomia de vinhos 145 148 151 151 152 156 158 161 162 163 164 164 173 174 175 176 178 181 Figura 67 Os slots da classe vinho e as facetas para tais slots constru dos no Prot g 2000 Figura 68 Definindo inst ncias para a classe Beaujolais no Prot g 2000 Figura 69 Documenta o feita no slot produces da ontologia de vinhos Figura 70 Fases da proposta metodol gica para constru o de ontologias Figura 71 Processo de ciclo de vida baseado na evolu o de prot tipos Figura 72 Modelo de escopo da ontologia Figura 73 Atividades para a concep o da conceitualiza o Figura 74 Taxonomia da faceta Trem e suas su
123. 74 html gt Acesso em 10 Novembro 2007 R10 FERNANDEZ M GOMEZ PEREZ A JURISTO H Methontology from ontological art towards ontological engineering 1997 Dispon vel em lt http citeseer ist psu edu context 544607 0 gt Acesso em 20 Novembro 2007 R11 GRUNINGER M FOX M S On Ontologies and Enterprise Modelling 1997 Disponivel em lt http citeseer ist psu edu fox97ontologies html gt Acesso em 10 Novembro 2007 R12 CAROLE H NOY D FRIDMAN N The state of the art in ontology design a survey and comparative review 1997 Dispon vel em lt __http www encyclopedia com doc 1G1 20418259 html gt Acesso em 10 Novembro 2007 R13 USCHOLD M et al Enterprise ontology 1998 Dispon vel em lt http www aiai ed ac uk project enterprise enterprise ontology html gt Acesso em 10 Novembro 2007 278 R14 JONES D BENCH CAPON T VISSER P Methodologies for ontology development 1998 Dispon vel em lt http cweb inria fr Resources ONTOLOGIES methodo for ontodev pdf gt Acesso em 20 Novembro 2007 R15 FERNANDEZ M Overview of methodologies for building ontologies 1999 Disponivel em lt http www Isi upc es bejar aia aia web 4 fernandez pdf gt Acesso em 16 Novembro 2007 R16 JONES D M PATON R C Toward Principles for the Representation of Hierarchical Knowledge in Formal Ontologies 1999 Dispon vel em lt http citeseer ist psu edu 306693 html gt Acesso em 12 Novembro 2007 R17
124. A proposta metodol gica para constru o de ontologias inclui fases que v o desde o conhecimento da situa o atual do dom nio at a manuten o da ontologia A Figura 70 apresenta as fases da proposta que seguem a ordem explicitada na norma em quest o gerenciamento do projeto pr desenvolvimento processos de desenvolvimento p s desenvolvimento e processos integrais Conhecimento da situa o atual Identifica o de cen rios problema Yb Estudo de viabilidade Pr desenvolvimento Aloca o de requisitos Defini o do processo de ciclo de vida Planejamento do projeto Gerenciamento do projeto ib Gerenciamento do projeto Jb Processos de desenvolvimento P s desenvolvimento lt Processos integrais Integra o Avalia o Documenta o Figura 70 Fases da proposta metodol gica para constru o de ontologias Em cada fase da proposta apresentado o fluxo de informa o entrada e sa da de produtos entre as atividades alocadas sendo que tal fluxo adv m da norma IEEE 1074 1997 Informa o ou produto de entrada consiste em uma lista de produtos requeridos na fase que ser o transformados 219 atrav s de atividades realizadas na fase e informa o ou produto de sa da consiste em uma lista de produtos resultantes de uma fase que servir o como entrada em outra s fase s As fases envolvendo a proposta metodol gica foram estruturadas de acordo com as contribui es advindas do mapeament
125. DANIELA LUCAS DA SILVA UMA PROPOSTA METODOL GICA PARA CONSTRU O DE ONTOLOGIAS UMA PERSPECTIVA INTERDISCIPLINAR ENTRE AS CI NCIAS DA INFORMA O E DA COMPUTA O Belo Horizonte Escola de Ci ncia da Informa o da UFMG 2008 DANIELA LUCAS DA SILVA UMA PROPOSTA METODOL GICA PARA CONSTRU O DE ONTOLOGIAS UMA PERSPECTIVA INTERDISCIPLINAR ENTRE AS CI NCIAS DA INFORMA O E DA COMPUTA O Disserta o apresentada ao programa de p s gradua o em Ci ncia da Informa o da Universidade Federal de Minas Gerais como requisito parcial obten o do t tulo de Mestre em Ci ncia da Informa o rea de Concentra o Organiza o e Uso da Informa o Orientador Prof Dr Renato Rocha Souza Co Orientador Prof Dr Maur cio Barcellos Almeida Belo Horizonte Escola de Ci ncia da Informa o da UFMG 2008 DEDICAT RIA Primeiramente a Deus pelas s bias orienta es nos caminhos rduos da vida os quais com paci ncia s o convertidos em paz minha m e F tima pelo amor incentivo e dedica o inigual veis Ao meu pai Ricardo pelo amor olhar e cuidado Aos meus irm os Marcelo e Leandro pela for a e incentivos constantes Ao Alan pela paci ncia apoio e carinho ao final dessa caminhada Aos amigos pela compreens o na aus ncia e pela torcida AGRADECIMENTOS Ao Prof Renato pela amizade e pela valiosa orienta o e contribui o intelectual nes
126. Gruninger e The Design and Projeto e avalia o de 1994 Mark S Fox Evaluation of Ontologies ontologies para for Enterprise engenharia de empresas Engineering R3 Michael Gruninger e Methodology for the Metodologia para 1995 Mark S Fox design and evaluation of constru o de ontologia ontologies no dom nio de neg cio R4 Mike Uschold e Martin Towards a Methodology Metodologia para 1995 King for Building Ontologies constru o de ontologias R5 J Bouaud B Methodological Princ pios metodol gicos 1995 Bachimont J Charlet e Principles for Structuring para estrutura o de uma P Zweigenbaum an Ontology ontologia R6 Asuncion G mez Towards a Method to Processo de 1996 Perez Mariano Conceptualize Domain conceitualiza o de Fernandez Lopes e Ontologies conhecimento no Ant nio J de Vicente dom nio da qu mica R7 Michael Gruninger e Ontologies principles Metodologia para 1996 Mike Uschold methods and applications constru o de ontologia no dom nio de neg cio R8 Mike Uschold Building ontologies Metodologia para 1996 towards a unified constru o de ontologias methodology para dom nio de neg cio R9 Michael Gruninger e The Logic of Enterprise Modelagem de empresas 1996 Mark S Fox Modelling R10 Asuncion G mez Methontology from Ciclo de vida de uma 1997 Perez Mariano ontological art towards ontologia processo de Fernandez Lopes e ontological engineeri
127. INO 1998 conforme j foi discutido 81 anteriormente Contudo cabe aqui destacar novamente tais caracter sticas especiais No que diz respeito clareza uma ontologia deveria ser capaz de expressar claramente o significado de cada termo ser coerente com as demais defini es isto uma senten a inferida n o poderia contradizer outra defini o e exigir comprometimento ontol gico para fins de compartilhamento de conhecimento permitindo que a comunidade de usu rios envolvida possa expressar um conhecimento consensual conforme necess rio Para tal uma linguagem capaz de fornecer subs dios para representar um modelo com tais caracter sticas fundamental na implementa o da ontologia Os metadados s o a forma mais comumente empregada para acrescentar sem ntica a informa es GILLILAND SWETLAND 2000 Um metadado pode ser representado de diversas formas mas a maneira mais comum encontrada atualmente atrav s das chamadas linguagens de marca o do ingl s markup languages Estas linguagens cujo padr o mais conhecido e utilizado o XML definem tags ou marca es que s o adicionadas aos dados a fim de indicar alguma informa o importante No campo das ontologias v rias linguagens baseadas em XML t m sido propostas para representar ontologias Por exemplo RDF e RDF Schema LASSILA e SWICK 1999 XOL XML Based Ontology Exchange Language KARP CHAUDHRI e THOMERE 1999 SHOE Simple HTML Ontology Extens
128. ITI indica incluir as rela es na planilha de registro dos dados medida que a organiza o acontece E ainda que o sistema de conceitos deve ser representado em gr ficos at se chegar a uma solu o definitiva 4 8 5 Formaliza o Ap s o modelo ter sido concebido a pr xima atividade seria direcionada formaliza o ou apresenta o do vocabul rio controlado Tal atividade implica diretamente na satisfa o dos usu rios em rela o ao manuseio do instrumento O manual da BITI indica uma s rie de representa es gr ficas para as rela es expostas na se o 4 8 4 4 nas quais ir o auxiliar na visualiza o do sistema de conceitos quando da evid ncia das rela es presentes Tais representa es ir o interferir no ato de modelar pois os gr ficos precisar o se adequar s rela es concebidas na modelagem conceitual do vocabul rio A formaliza o recomendada pelo manual da BITI para representa o gr fica de tesauro seria 1 para a rela o hier rquica lista estruturada em rvore e combina o de gr ficos ii para a rela o partitiva lista estruturada em chave e combina o de gr ficos e iii para a rela o associativa seta bidirecionada J a ANSI NISO Z39 19 2005 recomenda tratar os seguintes elementos na formaliza o e Apresenta o as decis es de apresenta o incluem como representar os relacionamentos dos termos e Tipos de exibi o podem ser desde listagens al
129. LLACKER e LEE GILES 1999 A biblioteca oferece uma op o de busca de seu conte do atrav s do mecanismo de busca do Google denominada Google Docs Essa estrat gia de busca interessante pois para uma maior precis o o Google pesquisa exatamente as palavras ou express es que forem indicadas no campo de pesquisa 103 de HOOG R Methodologies for Building Knowledge Based Systems Achievements and Prospects In Liebowitz J ed Handbook of Expert Systems Chapter 1 Boca Raton Florida CRC Press 1998 104 CiteSeer allows the location of papers by keyword search or by citation links 115 atrav s de aspas O Google tamb m adiciona automaticamente um e entre as palavras inseridas na express o de pesquisa O resultado mostra p ginas onde ocorram todas as palavras indicadas na busca Diante disso as palavras chave precisaram ser determinadas de forma a representar o assunto ou seja metodologias para constru o de ontologias As palavras chave para a atividade de recupera o foram ent o escolhidas em fun o do conhecimento pr vio adquirido na leitura de documentos sobre o assunto methodology methodologies method design building development process life cycle em conjunto com ontologies ou ontology importante salientar que as palavras chave est o em ingl s em virtude dos materiais publicados sobre ontologias se encontrarem em sua maioria nesta l
130. NE Journal of Knowledge Representation System Cognitive Science v 9 n 2 p 171 216 1985 BREITMAN Karin Web sem ntica a internet do futuro Rio de Janeiro LTC 2005 BREU Ruth GROSU Radu HUBER Franz RUMPE Bernhard SCHWERIN Wolfgang Towards a precise semantics for object orientedmodeling techniques In Haim Kilov and Bernhard Rumpe editors Proceedings ECOOP 97 Workshop on Precise Semantics for Object Oriented Modeling Techniques pages 53 59 Technische Universitat M unchen TUM I9725 1997 268 BROCKMANS S HAASE P A Metamodel and UML Profile for Rule extended OWL DL Ontologies A Complete Reference Technical report UniversitAat Karl sruhe March 2006 Disponivel em lt http www aifb uni karlsruhe de WBS sbr publications owl metamodeling pdf gt Acesso em 05 Marco 2008 BUCKLAND Michel Information as Thing Journal of American Society of Information Science v 42 n 5 p 351 360 1991 BUSH Vannevar As we may thing Atlantic Monthly v 176 n 1 p 101 108 1945 CALVANESE D GIACOMO De G Descript ion Logics for Conceptual Data Modeling in UML ESSLLI Vienna August 18 22 2003 Dispon vel em lt http www dis uniromal it degiacom didattica esslli03 gt Acesso em 02 Abril 2008 CAMPOS M L A Linguagem Document ria Teorias que fundamentam sua elabora o Niter i RJ EUFF 2001 CAMPOS M L A A organiza o de unidades do conhecimento em hiperdocumentos o modelo conceitu
131. Norma para constru o de vocabul rios controlados 189 4 8 1 Gerenciamento do projeto 190 4 8 2 Pr desenvolvimento 191 4 8 3 Especifica o de Requisitos 191 4 8 4 Modelagem Conceitual 191 4 8 4 1 Sele o de termos 192 4 8 4 2 Defini o dos termos 193 4 8 4 3 Agrupamento dos termos em categorias 194 4 8 4 4 Organiza o das rela es 195 4 8 5 Formaliza o 196 4 8 6 Manuten o 197 4 8 7 Avalia o 197 4 8 8 Documenta o 198 5 Apresenta o da An lise Comparativa 202 5 1 Gerenciamento do projeto 202 5 2 Pr desenvolvimento 203 5 3 Especifica o de Requisitos 204 5 4 Modelagem Conceitual 205 5 5 Formaliza o 207 5 6 Implementa o 208 5 7 Manuten o 209 5 8 Integra o 210 5 9 Avalia o 211 5 10 Documenta o 212 5 11 Considera es gerais sobre a an lise comparativa 213 6 Proposta Metodol gica para Constru o de Ontologias 217 6 1 Considera es iniciais sobre a proposta metodol gica 217 6 2 As fases da proposta 218 6 2 1 Fase de Gerenciamento do Projeto 219 6 2 1 1 Cria o do processo de ciclo de vida 220 6 2 1 2 Planejamento do prot tipo 220 6 2 1 3 Gerenciamento do prot tipo 222 6 2 2 Fase Pr desenvolvimento 223 6 2 3 Fase de Especifica o de Requisitos 225 6 2 4 Fase de Modelagem Conceitual 227 6 2 4 1 Identifica o de termos 231 6 2 4 2 Defini o de conceitos 233 6 2 4 3 Agrupamento de termos em categorias 235 6 2 4 4 Constru o da estrutura taxon mica 237 6 2 4 5 Constru
132. R M FOX M S The Logic of Enterprise Modelling 1996 Dispon vel em lt http citeseer ist psu edu 523974 html gt Acesso em 10 Novembro 2007 GRUNINGER M FOX M S Enterprise modeling 1998 Dispon vel em lt http w ww eil utoronto ca enterprise modelling papers gt Acesso em 21 Novembro 2007 272 GUARINO N Formal ontology conceptual analysis and knowledge representation 1995 Dispon vel em lt http citeseer ist psu edu guarino95formal html gt Acesso em 03 Setembro 2007 GUARINO N GIARETTA P Ontologies and KBs towards a terminological clarification In MARS N Ed Towards a Very Large Knowledge Bases Knowledge Building and Knowledge Sharing S 1 IOS Press 1995 p 25 32 GUARINO N Formal ontology in information systems 1998 Dispon vel em lt http citeseer ist psu edu guarino98formal html gt Acesso em 03 Setembro 2007 GUARINO N WELTY C Ontological Analysis of Taxonomic Relationships 2000 Dispon vel em lt http citeseer ist psu edu guarino00ontological html gt Acesso em 12 setembro 2007 GUINCHAT C MENOU M As linguagens documentais In ___ Introdu o geral s ci ncias e t cnicas da informa o e documenta o Bras lia IBICT 1994 p 133 165 HEFLIN J HENDLER J Searching the Web with SHOE 2000 Dispon vel em lt http citeseer ist psu edu heflin00searching html gt Acesso em 20 Novembro 2007 HORRIDGE M et al A Pratical Guide to Buildi
133. REZ A Evaluation of taxonomic knowledge in ontologies and knowledge bases In WORKSHOP ON KNOWLEDGE ACQUISITION MODELING AND MANAGEMENT 1999 Alberta Proccedings Alberta University of Calgary 1999 p 6 1 1 6 1 18 GRUBER T What is an Ontology 1993 Dispon vel em lt http www ksl stanford edu kst what is an ontology html gt Acesso em 03 Agosto 2006 GRUBER T A Translation Approach to Portable Ontology Specifications 1993a Disponivel em lt ftp ftp ksl stanford edu pub KSL Reports KSL 92 71 ps gz gt Acesso em 03 Agosto 2006 GRUBER T R Towards principles for the design of ontologies used for knowledge sharing In N Guarino and R Poli Eds Formal Ontology in Conceptual Analysis and Knowledge Representation Kluwer 1994 Disponivel em lt http citeseer ist psu edu gruber93toward html gt Acesso em 10 Mar o 2007 GRUNINGER Michael FOX Mark S The Design and Evaluation of Ontologies for Enterprise Engineering 1994 Dispon vel em lt http citeseer ist psu edu 353050 html gt Acesso em 03 Novembro 2007 GRUNINGER Michael FOX Mark S The Role of Competency Questions in Enterprise Engineering 1994a Dispon vel em lt http citeseer ist psu edu 6130 html gt Acesso em 03 Novembro 2007 GRUNINGER M FOX M S Methodology for the design and evaluation of ontologies 1995 Dispon vel em lt http citeseer ist psu edu grninger95methodology html gt Acesso em 10 Novembro 2007 GRUNINGE
134. Tal leitura foi embasada em uma t cnica da an lise de conte do conhecida como leitura flutuante na qual consiste em estabelecer contato com os documentos a serem analisados obtendo impress es e orienta es acerca do conte do BARDIN 1977 pgs 96 105 Informa es sobre o PageRank em http www google com technology 106 A p gina recuperada no Google Docs remete ao documento indexado no Citeseer A biblioteca disponibiliza um recurso de download para visualiza o do documento em v rios tipos de arquivo conforme pode ser visto na Figura 43 116 98 Algumas regras advindas da an lise de conte do tamb m foram consideradas na sele o dos documentos e s o descritas a seguir e Regra da exaustividade n o se pode deixar de fora qualquer elemento por esta ou por aquela raz o que n o possa ser justific vel no plano do rigor Muitos dos documentos filtrados n o abordavam diretamente o tema metodologias para constru o de ontologias mas outros aspectos relacionados tais como ferramentas linguagens aplica es engenharia dentre outros que poderiam servir para a an lise e Regra da representatividade a amostragem diz se rigorosa se a amostra for parte representativa do universo inicia Neste caso representando os documentos que tratassem diretamente de metodologias para constru o de ontologias Al m das t cnicas expostas acima foram levados em considera o na an lise
135. WA J F Ontoloy 2000 Dispon vel em lt http www jfsowa com ontology gt Acesso em 20 Mar o 2008 STEVENS R et al Ontologies in Bioinformatics In STAAB S STUDER R Ed Handbook on Ontologies Berlin Springer Verlag p 635 658 2004 SWARTOUT B PATIL R KNIGHT K RUSS T Toward Distributed Use of Large Scale Ontologies 1996 Dispon vel em lt http ksi cpsc ucalgary ca KA W KA W96 swartout Banff 96 final 2 html gt Acesso em 10 Abril 2008 TOLENTINO Ricardo Aplica es WEB em XML Est gio Atual e tend ncias futuras 2004 UNESCO Guidelines for the establishment and development of monolingual thesauri Paris 1973 37 p USCHOLD M KING M Towards a Methodology for Building Ontologies 1995 Dispon vel em lt http citeseer ist psu edu uschold95toward html gt Acesso em 10 Novembro 2007 USCHOLD M Building Ontologies Towards a Unified Methodology 1996 Dispon vel em lt http citeseer ist psu edu uschold96building html gt Acesso em 10 Novembro 2007 USCHOLD M GRUNINGER M Ontologies principles methods an applications Knowledge Engineering Review v 11 n 2 1996 USCHOLD M et al Enterprise ontology 1998 Disponivel em lt http www aiai ed ac uk project enterprise enterprise ontology html gt Acesso em 10 Novembro 2007 VALENTE A RUSS T McGREGOR R SWARTOUT W Building and Re Using an Ontology of Air Campaign Planning JEEE Intelligent Systems Jan Fe
136. a es entre os conceitos das taxonomias Os autores da metodologia afirmam que ap s a constru o da rvore de classifica o de conceitos e do diagrama de verbos o processo de desenvolvimento da ontologia pode ser dividido em diferentes equipes co relacionadas A Figura 57 apresenta de forma resumida as t cnicas de representa es intermedi rias usadas na fase de modelagem conceitual para a concep o do modelo ou da conceitualiza o Z Conceitos Verbos rvores de classifica o de conceitos Diagramas de verbos Dicion rios de dados Tabelas de atributos de inst ncias Tabelas de classes de atributos Dicion rios de verbos Tabelas de constantes Tabelas de condi es Tabelas de inst ncias rvores de classifica o de atributos Tabelas de f rmulas Tabelas de regras Figura 57 Representa es intermedi rias na fase de conceitualiza o Fonte Adaptado de Fernandez Gomez Perez e Juristo 1997 p 38 163 Para a constru o da rvore de classifica o de conceitos a Methontology prop e quatro rela es taxon micas a saber subclasse de subclass of decomposi o disjunta disjoint decomposition decomposi o exaustiva exhaustive decomposition e parti o partition ou partitiva A Figura 58 ilustra a taxonomia de conceitos sobre v os na qual aparecem rela es de subclasse de como V o da American Airlines V o da Ib ria e V o da British Airways sendo s
137. a o na Europa Express o formal Y X Y 2Z Viagem de trem X and Local de partida X Y and Local de chegada X Z and Local Europa Y Local Europa Z Conceitos referenciados Viagem de trem Local Europa Atributos referenciados si Rela es referenciadas Local de partida Local de chegada Vari veis 2X 2Y 22 Tabela 47 Modelo para descri o de axiomas formais Fonte Adaptado de Fernandez G mez Perez e Corcho 2004 Recomenda se verificar se os conceitos referenciados possuem as propriedades atributos e rela es explicitadas na express o formal Por exemplo no dicion rio de conceitos a rela o Local de partida foi vinculada ao conceito Viagem ver tabela 38 Desse modo a restri o envolvendo as inst ncias do conceito Viagem de trem ser precisa somente se este conceito for uma subclasse do conceito Viagem A Tabela 48 apresenta um exemplo de uma regra usando o modelo lt condi o gt ent o lt conseqii ncia gt A regra infere o nome da companhia de um navio dado que o mesmo parte da Europa As vari veis usadas na express o l gica s o X para Navio e Y para Local Europa Nome da regra Regra da companhia Alfa Descri o em Todo navio que parte da Europa preparado pela linguagem natural companhia Alfa Express o formal If Local Europa Y and Navio X and Local de partida X 7Y the
138. a Ci ncia da Informa o Essa se o est subdividida da seguinte forma a se o 2 2 3 3 1 apresenta os esquemas de classifica o bibliogr fica a se o 2 2 3 3 2 apresenta as listas de cabe alho de assunto a se o 2 2 3 3 3 apresenta os tesauros em seu aspecto hist rico e atual e finalmente a se o 2 2 3 3 4 apresenta as taxonomias 24 Vocabul rio que tem a mesma grafia de outro por m sentido diferente ANSI 2005 43 2 2 3 3 1 Esquemas de Classifica o Bibliogr fica Segundo Satija 2000 a classifica o bibliogr fica seria direcionada para conhecimento contido em livros e outros materiais de leitura E teria como objetivo organizar materiais informacionais em bibliotecas ou centros de informa o de modo a ser til na consulta localiza o e organiza o de conte do Os esquemas mais conhecidos at o in cio do s culo XX eram a Library of Congress Classification a Rider s International Classification a Classifica o Decimal de Dewey ou como mais conhecida a CDD e a Classifica o Decimal Universal conhecida como CDU Tais esquemas foram concebidos a partir da teoria descritiva na qual propunha descrever o estado do conhecimento do s culo XIX sem portanto possuir mecanismos que permitissem atender s mudan as advindas das diversas reas de conhecimento CAMPOS 2001 2 2 3 3 2 Listas de Cabe alhos de Assunto Os cabe alhos de assunto tiveram sua origem nos Esta
139. a ou seja usa todas as primitivas da linguagem OWL e permite a combina o arbitr ria de tais primitivas com RDF e RDFS A vantagem da OWL Full que ela completamente compat vel com RDF sint tica e semanticamente ou seja qualquer documento v lido RDF tamb m um documento v lido OWL Full e qualquer conclus o v lida num esquema RDF tamb m uma conclus o v lida em OWL Full No entanto fazendo este uso mais complexo n o h garantia de suporte por m quinas computacionalmente intrat vel A OWL DL Description Logic utiliza a l gica HORROCKS I The FaCT system In Harrie de Swart editor Proc of the Int Conf on Automated Reasoning with Analytic Tableaux and Related Methods TABLEAUX 98 volume 1397 of Lecture Notes In Arti_cial Intelligence pages 307 312 Springer Verlag 1998 78 HAARSLEV V MOLLER R RACER system description In Proc of the Int Joint Conf on Automated Reasoning IJCAR 01 volume 2083 of Lecture Notes In Arti_cial Intelligence Springer Verlag 2001 94 descritiva como base em seus construtos A vantagem que permite suporte a infer ncias e a desvantagem a perda de compatibilidade com o RDF E finalmente a OWL Lite que abrange a expressividade dos frames e da l gica descritiva por m com algumas restri es Por exemplo a cardinalidade m xima ou m nima assume apenas os valores O ou 1 A vantagem o f cil entendimento da linguagem pelos usu rios e a facilidade de imple
140. a preencher a necessidade existente na UML de representar formalmente restri es adicionais sobre os objetos do modelo A linguagem restringe valores de atributos e poss veis inst ncias de um relacionamento al m de especificar procedimentos para verifica o de integridades A Figura 16 mostra dois exemplos de restri es em OCL vinculadas s classes CD e ItemNoCd A especifica o desta ltima restringe as poss veis inst ncias no relacionamento de agrega o entre Trilhas e Itens A palavra chave self indica uma inst ncia a palavra sequence um tipo de lista ordenada e size uma fun o que retorna o n mero de elementos de uma seqii ncia da lista ordenada A UML e a OCL ainda n o possuem uma sem ntica formal A OMG fornece uma descri o informal em linguagem natural CRANEFIELD e PURVIS 1999 Entretanto pesquisadores v m propondo diferentes formas sem nticas para UML modelo matem tico direto BREU et al 1997 descri o utilizando a linguagem de especifica o Z EVANS et al 1998 defini o de uma sem ntica formal bem como de regras de transforma o dedutivas para provar que um diagrama conseqii ncia de outro EVANS 1998 opera es sem nticas descrevendo como um modelo UML se envolve com outros elementos OVERGAARD 1998 e sem ntica para OCL nos diagramas de classes tem sido proposta por RICHTERS e GOGOLLA 1998 Ressalta se a import ncia da sem ntica na especifica o de modelos para a re
141. a tratamentos na estrutura do vocabul rio controlado quando da adi o altera o e exclus o de termos evitando poss veis inconsist ncias em fun o de eventuais modifica es E o manual da BITI considera o uso de uma planilha espec fica a fim de registrar as manuten es efetuadas entretanto n o apresenta detalhes de como proceder na elabora o de tal planilha 138 O Prot g permite a especifica o de ontologias atrav s de um framework o qual facilita a atividade de desenvolvimento da ontologia por n o exigir muito trabalho em termos de codifica o Por possibilitar a gera o autom tica de c digo o desenvolvedor consegue se interagir mais facilmente com o c digo atrav s de recursos dispon veis na ferramenta 210 5 8 Integra o A fase de integra o faz parte dos processos integrais ou seja processos executados ao mesmo tempo com os processos orientados a desenvolvimento e sem os quais a ontologia n o poderia ser constru da No caso espec fico da integra o suas atividades podem ser conduzidas nas fases de modelagem conceitual implementa o e manuten o Ontologias geralmente s o constru das reusando outras ontologias j dispon veis isto aproveitando conceitos de conceitualiza es que conseguem se adequar realidade da conceitualiza o que est sendo constru da Todas as metodologias e m todos para constru o de ontologias analisados consideram a fase de integra o confirman
142. a 42 ilustra graficamente as rela es entre m todos processos atividades tarefas e t cnicas em uma metodologia TEEE Standard Glossary of Software Engineering Terminology IEEE Computer Society New York IEEE Std 610 121990 1990 eel integrated series of techniques or methods creating a general systems theory of how a class of thought be performed 101 is a set of orderly process or procedure used in the engineering of a product or performing a service 102 f a technical and managerial procedure used to achieve a given objective 114 Composto de T cnicas Tarefas Especifica Figura 42 Representa o gr fica de uma metodologia Fonte Adaptado de Fernandez G mez Perez e Corcho 2004 p 109 Segundo de Hoog 1998 apud Fernandez G mez Perez e Corcho 2004 metodologia e m todo s o conceitos distintos pois uma metodologia refere se a conhecimento sobre m todos isto determina como e quando uma dada atividade pode ser realizada Sendo assim uma metodologia composta de m todos que possuem suas pr prias t cnicas 3 2 1 1 Passo 1 Sele o dos documentos O primeiro passo foi selecionar os artigos cient ficos que fossem pass veis de an lise para levantamento das metodologias discutidas na literatura O processo de recupera o de artigos na biblioteca Citeseer se d por palavras chave ou atrav s de links de cita o LAWRENCE BO
143. a constru o buscam organizar os elementos de um dom nio atrav s de 7 decis es intelectuais associadas sele o de termos representativos defini o precisa de termos ao agrupamento de termos em categorias e organiza o de rela es Um recurso tecnol gico poderia ser utilizado posteriormente para formalizar ou apresentar o vocabul rio Al m disso o manual da BITI apresenta teorias que fundamentam seus princ pios metodol gicos como as teorias da classifica o facetada e do conceito Desse modo acredita se que alguns m todos t cnicas e recomenda es advindas da metodologia e da norma possam vir a ser teis no processo de constru o de ontologias conforme se pretende elucidar no cap tulo 6 deste estudo 5 5 Formaliza o Na fase de formaliza o tamb m pertencente ao processo de desenvolvimento da ontologia o modelo conceitual convertido em um modelo formal usando uma linguagem de representa o de conhecimento como frames redes sem nticas ou declara es l gicas conforme apresentados na se o 2 3 1 dessa pesquisa A metodologia de Gruninger e Fox se destaca por apresentar detalhes sobre os procedimentos de representa o formal dos elementos constitutivos das ontologias envolvidas A metodologia contempla a representa o formal das quest es de compet ncia informal em coer ncia taxonomia concebida na fase de modelagem e a especifica o dos axiomas formais para expressar as
144. a da Informa o Escola de Ci ncia da Informa o Universidade Federal de Minas Gerais Belo Horizonte 2007 CHANDRASEKARAN B JOHNSON T R BENJAMINS V R Ontologies what are they why do we need them IEEE Intelligent Systems Washington v 14 n 1 p 20 26 Jan Fev 1999 CHEN Peter P The Entity Relationship Model Toward a Unified View of Data 1976 Dispon vel em lt http www csc lsu edu news erd pdf gt Acesso em 24 Maio 2007 269 CINTRA A M M KOBASHI N Y LARA M L G TALAMO M F M G Para entender as linguagens document rias 2 ed S o Paulo Editora P lis 2002 CODD E F 4 Relational Model of Data for Large Shared Data Banks Communications of the ACM 13 6 377 387 1970 Disponivel em lt http www seas upenn edu zives 03f cis550 codd pdf gt Acesso em 02 Abril 2007 COPI I M Introdu o a l gica 2ed S o Paulo Mestre Jou 1981 488p CORAZZON R What is Ontology Definitions by leading philosophers In Ontology A Resource Guide for Philosophers 2008 Disponivel em lt http www formalontology it section_4 htm gt Acesso em 02 Abril 2008 CORAZZON R The Theory of Predication in Aristotle s Categories In Ontology A Resource Guide for Philosophers 2008a Dispon vel em lt http www formalontology it aristotle categories htm gt Acesso em 10 Abril 2008 CORCHO O GOMEZ PEREZ A LOPEZ CIMA A LOPEZ GARCIA V SUAREZ FIGUEROA M C ODESeW
145. a de uma conceitualiza o formada por conceitos de alto n vel e conceitos comuns ao dom nio Tal requisito foi atendido pelas atividades de conceitualiza o propostas O terceiro requisito vislumbrava um ciclo de vida que contemplasse o momento em que as atividades deveriam ser conduzidas quais atividades seriam executadas em cada fase e como estas fases estariam relacionadas Tal requisito foi cumprido atrav s da proposta de escalonamento de atividades em cada fase e pela explicita o do fluxo de informa o de entrada e de sa da nas fases e atividades envolvidas no processo de desenvolvimento O quarto requisito demandava a explicita o dos princ pios te ricos e metodol gicos de cada campo do conhecimento envolvido na proposta Tal requisito foi satisfeito atrav s do panorama explicitado na Tabela 61 264 7 Conclus es e Perspectivas Futuras Esta pesquisa de mestrado possibilitou percorrer diversos campos do conhecimento como a Filosofia a Terminologia a Ci ncia da Informa o e a Ci ncia da Computa o no prop sito de buscar contribui es acerca de tais campos para fornecer uma proposta de solu o para problemas voltados constru o de ontologias Tais problemas residem na falta de um padr o para constru o destas e na falta de explica es sistem ticas de como onde e sob quais limites podem ser utilizadas as abordagens te ricas dentro do processo de elabora o Tal fato foi constatado na an lise da
146. a identifica o USE utilizada para representar que o termo Lar deos sin nimo do termo Gaivotas contudo Lar deos o termo preferido J na identifica o UP usado para o termo Falecimento usado preferencialmente ao termo Morte Segundo Curr s 1995 tesauro definido como uma linguagem usada para fins document rios composto de termos simples ou compostos os quais est o relacionados entre si sint tica e semanticamente A autora ressalta que os tesauros representam os assuntos dos documentos e podem auxiliar nas buscas por unidades de informa o pela determina o de quais termos poder o ser usados no momento da busca al m de aproximar a linguagem do usu rio do sistema permitindo uma introdu o de novos termos e tamb m uma altera o em sua estrutura quando se fizer necess rio Tal representa o de assunto feita pelo profissional indexador o qual analisa o assunto do documento e depois faz o levantamento dos termos permitidos de um tesauro Fujita 2003 destaca a an lise de assunto como uma fase inicial do processo de indexa o que resultar em t picos do assunto de um documento e posteriormente numa tradu o desses t picos em uma linguagem adotada pelo sistema conforme foi visto na se o 2 2 2 Em Moreira Alvarenga e Oliveira 2004 pode ser visualizada a evolu o hist rica de constru o de tesauros a norte americana e a europ ia na qual as autoras embasam se nas considera es de La
147. a sem ntico pode se construir uma interpreta o para o sistema formal atrav s de um modelo Para ver como isso pode ser feito uma linguagem formal constru da e depois se estabelece uma conex o entre esta linguagem e algum dom nio da realidade atrav s de uma sem ntica formal 24 A partir das breves explana es as se es 2 1 1 e 2 1 2 apresentam contribui es de dois campos que permitiram Ci ncia da Informa o bem como Ci ncia da Computa o evoluir nos estudos sobre representa o do conhecimento a l gica juntamente com a filosofia cl ssica e a teoria da terminologia respectivamente 2 1 1 Contribui es da L gica e da Filosofia Cl ssica O termo ontologia tem sua origem na Filosofia sendo assim julga se pertinente analisar a sua contextualiza o nesse campo do conhecimento al m de mostrar como a Filosofia cl ssica contribuiu e ainda contribui em seus aspectos epistemol gicos para as ci ncias da Informa o e da Computa o Corazzon 2008 apresenta defini es do termo ontologia segundo alguns fil sofos renomados do campo Segundo Albertazzi 1996 apud Corazzon 2008 o termo ontologia tem sido estudado de dois modos na filosofia contempor nea formal e material Na primeira abordagem a ontologia formal usa instrumentos como a l gica formal para interpretar as caracter sticas l gicas das asser es e as v rias teorias do universo a segunda abordagem trata a ontologia como se
148. a vez representa todos os vinhos Beaujolais Os valores de slot body color flavor tannin grape maker area sugar tamb m s o definidos para a inst ncia em quest o Chateau Morgon Beaujolais Beaujolais Name Area v a ii Ene LE Chateau Morgon Beaujolais Beaujolais region Body Color Maker v C LIGHT v tf D Chateau Morgon Flavor Sugar Grape V c DELICATE v DRY v D Gamay grape Tannin Level LOW v Figura 68 Definindo inst ncias para a classe Beaujolais no Prot g 2000 Fonte Noy e McGuinness 2001 p 12 4 7 3 Implementa o Ao finalizar todos os passos descritos anteriormente o ontologista pode gerar automaticamente o c digo fonte da ontologia O Prot g possui suporte a v rios formatos de representa o do conhecimento como XML Schema RDF e OWL 4 7 4 Integra o O m todo 101 considera a reutiliza o de ontologias com o prop sito de a poupar esfor o no desenvolvimento b interagir com as ferramentas que usam outras ontologias e c utilizar ontologias validadas atrav s do uso em aplica es Entretanto se um sistema de representa o de 187 conhecimento n o trabalhar diretamente com o formalismo em particular da ontologia em constru o faz se necess rio utilizar recursos de tradu o de um formalismo para outro O m todo indica buscar ontologias em bibliotecas de reuso dispon veis na Web como DAML ontology libra
149. abe alhos de assuntos e os tesauros A ANSI 2005 enfatiza que o principal prop sito dos vocabul rios controlados fornecer um significado para a organiza o da informa o incluindo tradu o consist ncia relacionamentos visualiza o e recupera o perante a informa o Nesta se o s o conceituados alguns instrumentos que permitem a concep o de vocabul rios controlados categorizados que incluem uma an lise sem ntica das palavras A sem ntica envolvida nas linguagens document rias busca tornar compreensivo um dom nio de conhecimento atrav s da an lise conceitual do mesmo Dentro do escopo da Biblioteconomia e da Ci ncia da Informa o aparecem os esquemas de classifica o as listas de cabe alhos de assunto os tesauros e as taxonomias instrumentos capazes de subsidiar a representa o de conte dos dos mais diversos tipos facilitando a busca e a recupera o de informa o De acordo com a vis o de Gilchrist 2003 e Jimenez 2004 as ontologias possuem os mesmos princ pios dos vocabul rios controlados trabalham com linguagem natural e fazem a delimita o de termos e de rela es Entretanto a sem ntica envolvida na terminologia da ontologia se difere dos vocabul rios controlados dentro do contexto das linguagens document rias por incluir axiomas formais atrav s de declara es l gicas que restringem a utiliza o do vocabul rio Nesse sentido pode se observar a rela o das ontologias com
150. abela 39 Modelo para detalhamento de rela es bin rias Fonte Adaptado de Fernandez G mez Perez e Corcho 2004 6 2 4 8 Descri o de atributos de inst ncia Esta tarefa demanda detalhar os atributos de inst ncia especificados no dicion rio de conceitos Os atributos de inst ncia s o atributos cujos valores podem ser diferentes para cada 244 inst ncia de um conceito O detalhamento direcionado a um modelo contendo os seguintes campos nome do atributo de inst ncia nome do conceito no qual o atributo pertence tipo de valor ex float boolean string que determina a restri o no momento do preenchimento do campo na classe cardinalidade m xima e m nima que especifica o n mero de valores que o atributo pode receber atributos de inst ncia atributos de classe e constantes usados para inferir valores do atributo em quest o regras ou f rmulas que faz refer ncia cruzada com a tabela de regras ser discutida na se o 6 2 5 2 e permite inferir o valor para o atributo atributos inferidos que cont m o nome dos atributos de inst ncia cujos valores podem ser inferidos a partir do atributo em quest o e refer ncia para registrar a fonte de informa o relat rio especialista reuni o ontologias usada no detalhamento do atributo Alguns atributos foram omitidos das Tabelas 40 41 e 42 por quest o de espa o S o eles unidade de medida para valores num ricos precis o para valor num rico faixa de valo
151. ada metodologia Tal investiga o descrita na subse o a seguir 3 2 1 4 Passo 4 Determina o das metodologias e dos m todos A investiga o da ontologia resultante de cada metodologia foi feita mediante a an lise de conte do nos documentos apresentados na Tabela 9 a bem como em outros identificados atrav s de refer ncias bibliogr ficas No caso do projeto Tove verificou se que a metodologia foi derivada da experi ncia dos autores no desenvolvimento de ontologias para dom nios corporativos GRUNINGER e FOX 1995 O m todo proposto por Uschold e King 125 foi baseado na pr tica da constru o da ontologia de alto n vel Enterprise USCHOLD e KING 1995 Ambos s o capazes de construir ontologias de dom nios sobre neg cios A metodologia Methontology j foi aplicada no desenvolvimento de uma ontologia no dom nio da qu mica G MEZ PEREZ FERNANDEZ LOPES e VICENTE 1996 O m todo Cyc considera o conhecimento consensual sobre o mundo e pode ser utilizado na cria o de ontologias para fundamentar diferentes sistemas inteligentes LENAT 1995 REED e LENAT 2002 O m todo aplicado no projeto Kactus resultou numa ontologia no dom nio de redes el tricas BERNARAS LARESGOITI e CORERA 1996 O m todo baseado na ontologia Sensus foi aplicado no desenvolvimento de uma ontologia no dom nio de planejamento de opera o militar a rea VALENTE et al 1999 A metodologia On to Knowledge visa construir ontologias pa
152. adas como apoio pois a fase de implementa o considerada dispendiosa Uma lista de ferramentas e linguagens para constru o de ontologias juntamente com a descri o das mesmas pode ser encontrada em Almeida e Bax 2003 pgs 15 16 Ap s a constru o da ontologia necess rio verificar se ela atende ao prop sito para o qual foi desenvolvida A fase de avalia o consiste em executar um julgamento t cnico da ontologia isto verificar se o conhecimento apreendido na estrutura corresponde ao dom nio no qual foi feita a aquisi o de conhecimento Almeida 2006 apresenta algumas abordagens para valida o de conte do da ontologia advindas da Ci ncia da Informa o como qualidade da informa o para estudar usabilidade necessidades de usu rios e de uso da informa o qualidade de dados proveniente da Ci ncia da Computa o quest es de compet ncia da rea de pesquisa de ontologias e objetivos educacionais de aprendizado da rea de Educa o Algumas propostas de metodologias para avalia o de ontologias podem ser encontradas em Guarino e Welty 2000 e G mez P rez 1994 E finalmente a atividade de documenta o considerada imprescind vel em cada fase do ciclo de vida da ontologia no sentido de registrar todo o conhecimento acerca do projeto de constru o Pode vir a ser til no caso de surgir a necessidade de manuten o modifica o na estrutura e reuso da ontologia em outras aplica es
153. agentes do Departamento de Defesa dos Estados Unidos Similar DAML OIL a inten o da OWL representar conceitos e seus relacionamentos na forma de uma ontologia De acordo com o W3C a linguagem OWL projetada para ser usada por aplica es que necessitam de processar o conte do das informa es ao inv s de apenas apresentar informa es aos seres humanos Al m de facilitar a interpreta o por m quinas de conte dos na Web em XML RDF e RDFS atrav s de um vocabul rio e uma sem ntica formal aa Os requisitos de uma boa linguagem para a cria o e representa o de uma ontologia s o a ter uma sintaxe bem definida e b ter uma sem ntica formal para que m quinas possam realizar infer ncias Antoniou 2004 p 110 afirma que ter uma sintaxe bem definida condi o necess ria para o processamento de informa o por m quinas As linguagens DAML OIL e OWL foram constru das em cima de padr es bem aceitos na Web como RDF e RDFS O conceito de sem ntica formal pr requisito para suportar infer ncias reasoning e checar a consist ncia da ontologia A sem ntica escreve o significado do conhecimento precisamente n o o conhecimento subjetivo consagrado na l gica matem tica conforme foi visto na se o 2 3 1 3 Pode se por exemplo realizar infer ncias sobre e Elemento de uma classe Se x inst ncia da Classe C e C uma subclasse de D ent o se pode inferir que x inst ncia de D e
154. al como um espa o comunicacional para realiza o da autoria 186p Tese Doutorado em Ci ncia da Informa o Curso de P s Gradua o em Ci ncia da Informa o Universidade Federal do Rio de Janeiro ECO Rio de Janeiro 2001a CAMPOS M L A BRASIL M I COELHO B A S BASTOS D R Vocabul rio Sistematizado a experi ncia da Funda o Casa de Rui Barbosa In INTEGRAR 2002 S o Paulo INTEGRAR S o Paulo 2002 CAMPOS M L A Modeliza o de dom nios de conhecimento uma investiga o de princ pios fundamentais Ci ncia da Informa o Bras lia v 33 n 1 p 22 32 jan abr 2004 CAMPOS M L A GOMES H E MOTTA D F Tutorial de Tesauro 2004 Dispon vel em http www conexaorio com biti tesauro Acesso em 30 abril 2008 CAMPOS M L A GOMES H E Metodologia de elabora o de tesauro conceitual a categoriza o como princ pio norteador Perspectivas em Ci ncia da Informa o Belo Horizonte v 11 n 3 p 348 359 set dec 2006 CAPURRO R Epistemologia Y ciencia de la informaci n IN Encontro Nacional de Pesquisa em Ci ncia da Informa o 5 2003 Belo Horizonte Anais Belo Horizonte Escola de Ci ncia da Informa o UFMG CARDOSO J The Semantic Web Vision Where are We JEEE Intelligent Systems p 22 26 Set Out 2007 CERQUEIRA Roberto Figueiredo Paletta de M todo de modelagem dom nio ontol gica do Direito Positivo Brasileiro 2007 131f Disserta o Mestrado em Ci nci
155. aliza o atrav s das chamadas representa es intermedi rias destacando as rvores de classifica o de conceitos de atributos e de verbos Tais representa es mostram se teis no sentido de possibilitar uma constru o met dica do conhecimento a partir de um consenso Nessa pesquisa a Methontology considerada uma refer ncia em termos de procedimentos de modelagem que buscam organizar um dom nio a partir do n vel de conhecimento A metodologia de Gruninger e Fox tamb m se ocupou em deixar clara a representa o da terminologia ou taxonomia atrav s da l gica de primeira ordem mostrando se assim como a Methontology eficiente quanto aos m todos elucidados na metodologia O m todo de Uschold e King apesar de indicar m todos e t cnicas para identifica o de conceitos sess o de brainstorming abordagens bottom up top down e middle out e algumas orienta es quanto ao tratamento de termos sin nimos e amb guos n o exp e os procedimentos necess rios concep o de uma conceitualiza o Tal constata o vai de encontro vis o de G mez Perez Fernandez e Corcho 2004 de que a principal defici ncia do m todo de Uschold e King a falta do processo de conceitualiza o antes da implementa o da ontologia A concep o da conceitualiza o atrav s do m todo 101 mostrou ser um processo altamente dependente de tecnologia isto as atividades de identifica o de termos e suas propriedades a defini o de
156. aliza o da informa o dentre outras A linguagem XML surge ent o em 1997 com a proposta de ser um formato para descri o de dados semi estruturados Uma diferen a em destaque entre HTML e XML que esta ltima permite um n mero ilimitado de marca es indicando o que cada elemento significa e n o o que ser apresentado Tal formato especificado por defini es de tipos de documentos DTDs ou por esquemas XML XML Schema ou XMLS Um DTD define a estrutura e sintaxe de um documento ajudando a validar se o mesmo est em conformidade com uma estrutura Esquemas XML t m a mesma fun o mas permitem um maior tratamento s informa es Pode se definir tipo e formato exato dos atributos n mero exato de inst ncias de um aninhamento e h mecanismos de inclus o e deriva o que proporcionam o seu reuso TOLENTINO 2004 Estas capacidades ajudam a reduzir a dist ncia entre DTDs e http www w3 org MarkUp http www w3 0rg XML R http www w3 org XML Schema 85 ontologias pois podem ser introduzidos meios para restringir estruturas de documentos e conte dos heran a para elementos e atributos tipos primitivos e outras caracter sticas teis FENSEL et al 2001 A XML pode utilizar padr es de metadados como o Dublin Core na declara o de vocabul rios al m de possibilitar criar vocabul rios pelos pr prios autores do documento Tais vocabul rios s o declarados atrav s da utiliza
157. aliza o de senso comum que poder ser compartilhada em um dom nio de interesse Na concep o da conceitualiza o isto do conjunto de modelos pretendidos GUARINO 1998 algumas metodologias se mostraram mais preocupadas em detalhar o processo do que outras Ocorreu ainda de a conceitualiza o ser desconsiderada ou pouco considerada dentro do processo de constru o da ontologia Apenas o m todo Cyc n o considerou a fase de modelagem conceitual partindo diretamente para a codifica o do conhecimento extra do manualmente e automaticamente 206 com apoio de ferramentas computacionais das fontes O m todo Cyc parece n o considerar muito relevante o trabalho de ordem intelectual isto o mecanismo de abstra o sem ntica por parte da pessoa que modela dom nios de conhecimento Nos modelos conceituais conforme assinala Say o 2001 as abstra es sem nticas tornam se relevantes por considerar rela es entre conceitos ling sticos que refletem diferen as de significados entre termos Tais abstra es apenas conseguem atingir um grau aceit vel de aproxima o com o objeto referente a partir de um trabalho intelectual por parte do profissional que modela o sistema O m todo Cyc associa completamente a atividade de organiza o do conhecimento a t cnicas computacionais mostrando se vulner vel em rela o conceitualiza o da ontologia A Methontology apresenta detalhes do processo de constru o da conceitu
158. am ser bem definidas e detalhadas a fim de que o projeto de ontologias possa ser conduzido de forma coerente junto a tais propostas 5 3 Especifica o de Requisitos A fase de especifica o de requisitos pertencente ao processo de desenvolvimento da ontologia permite identificar o prop sito de constru o e os usu rios finais da ontologia Para tal faz se necess rio adquirir conhecimento sobre os problemas que circundam o ambiente de forma a especific los atrav s de quest es que a ontologia deveria ser capaz de solucionar A atividade de aquisi o de conhecimento executada junto a um especialista do dom nio a fim de que os requisitos especificados pelo ontologista sejam validados pela pessoa entendedora do dom nio Na an lise executada sobre as metodologias e os m todos para constru o de ontologias apenas o m todo Sensus n o apresentou uma proposta de especifica o de requisitos dando ind cios de que o in cio do processo de constru o de ontologias concentra se na fase de modelagem conceitual Tal procedimento n o se mostra muito correto visto que a atividade de especifica o de requisitos permite ao ontologista entender a necessidade de se construir ontologias Para as demais metodologias e m todos houve a preocupa o em determinar o assunto ou o dom nio a ser coberto os tipos de usu rios e a inten o do uso da ontologia Acredita se que somente com essas informa es dispon veis um modelo conceitual p
159. amento estendido Fonte adaptado de Navathe e Elmasri 2000 p 63 O mecanismo de abstra o advogado por Chen 1976 p 29 na organiza o e tratamento das entidades e dos relacionamentos a abordagem top down o modelo de entidade e relacionamento adota a abordagem top down utilizando a informa o sem ntica para organizar dados em rela es de entidade e relacionamento Em tal abordagem a an lise sem ntica parte da forma o de classes ou conjuntos de entidades e com base em alguma caracter stica que distingue as entidades na classe o modelo estendido atrav s de subclasses ou especializa es conforme mostra o exemplo da Figura 14 as entidades que s o membros do tipo de entidade funcion rio podem ser agrupadas ainda como secret ria engenheiro gerente t cnico funcion rio assalariado e funcion rio diarista As raz es 47 Informa es sobre normaliza o em bancos de dados relacionais podem ser conferidas em Silberschatz Korth e Sudarshan 2006 48 The entity relationship model adopts a top down approach utilizing the semantic information to organize data in entity relationship relations 64 principais para incluir relacionamentos entre classes e especializa es seriam no caso de certos atributos serem aplicados a algumas mas n o a todas as entidades da classe como acontece na classe funcion rio e no caso de alguns tipos de relacionamentos somente poderem ter participa o
160. anual do to de senso Desenvolvimento de J representa o de Representa o do conhecimento e conhecimento de ontologia de alto nivel diferentes contendo os conceitos dominios usando mais abstratos tais primitivas Figura 46 Processos e atividades propostas pelo m todo Cyc Fonte Adaptado de Fernandez Gomez Perez e Corcho 2004 p 114 4 1 1 Especifica o de Requisitos e Implementa o No primeiro processo o conhecimento requerido para a ontologia foi obtido de forma manual em diferentes fontes como artigos livros e jornais e o processo de aquisi o de conhecimento ocorreu da seguinte forma e Extra o manual do conhecimento requerido atrav s da compreens o de artigos dispostos em livros e jornais e Investiga o em artigos considerados extraordin rios a fim de fazer uma an lise racional dos motivos pelos quais tais artigos teriam sido classificados como extraordin rios e Identifica o de quest es que qualquer um seria capaz de responder tendo apenas lido o texto A base da Cyc seria ampliada a partir da capacidade de responder a tais quest es Ap s a extra o manual do conhecimento o mesmo foi direcionado por meio de codifica o implementa o atrav s da linguagem CycL base de conhecimento Cyc O segundo processo foi conduzido de maneira autom tica isto com uso de ferramentas computacionais de processamento de linguagem natural e aprendizado de 135 m quina capaz
161. as integrando princ pios te ricos e metodol gicos da Ci ncia da Informa o da Ci ncia da Computa o al m de contribui es de diversas metodologias e m todos conhecidos para constru o de ontologias Palavras chave representa o do conhecimento ontologias constru o de ontologias ABSTRACT The research shows methodological principles for the development of formal ontologies supported by the analysis of a literature about methodologies for building ontologies and the international standards for software engineering and controlled vocabularies architecture Through theoretical and empiric researches it was possible to form an interdisciplinary methodological framework for the process of building domain ontologies in particular and other types of ontology integrating theoretical and methodological principles from Information Science from Computer Science besides other contributions of several methodologies and used methods for building ontologies Key words knowledge representation ontologies ontologies building LISTA DE FIGURAS Figura 1 Ora es declarativas dispostas de modo diferente 26 Figura 2 Sistema de Recupera o de Informa o 33 Figura 3 Modelo Universal de um SRI 34 Figura 4 Modelo para a constru o dos Conceitos 39 Figura 5 Categorias e subcategorias formais de Dahlberg 40 Figura 6 Rela o G nero Esp cie 45 Figura 7 Rela o Todo Parte 45 Figura 8 Rela
162. as para a praia etc e algumas restri es econ mica ou sobre a pr pria viagem quais destinos s o mais apropriados Resposta quest o Conhecer as prefer ncias de um viajante as restri es sobre a viagem e os destinos dispon veis Tabela 32 Quest o de compet ncia e sua resposta para um cen rio problema As quest es de compet ncia tamb m s o usadas para avaliar o compromisso ontol gico estabelecido na defini o da ontologia de forma a verificar se a mesma satisfaz os requisitos especificados A avalia o da ontologia ser discutida na fase de avalia o da se o 6 2 9 Diante s quest es que a ontologia precisar responder torna se poss vel determinar o dom nio em que a ontologia ir cobrir e o prop sito de constru o incluindo o uso pretendido da mesma No exemplo fornecido na fase pr desenvolvimento o prop sito de se construir uma ontologia seria em proporcionar uma base de conhecimento consensual sobre o dom nio de viagem que pode ser usada em ag ncias de viagem Al m disso o ontologista e os especialistas precisam definir qual o grau de formalismo pretendido sobre a ontologia podendo ser de informal utilizando linguagem natural a formal usando formalismos l gicos USCHOLD e GRUNINGER 1996 Tais defini es resultam em um documento preliminar denominado Escopo da ontologia o qual registra informa es pertinentes ao conhecimento sobre a ontologia Tal documento vai s
163. as em quatro categorias com base em seu conte do de alto n vel de dom nio de tarefas e de aplicacdo As ontologias de alto n vel descrevem conceitos bastante gerais tais como espa o tempo mat ria objeto etc que s o independentes de um dom nio particular As ontologias de dom nio descrevem um vocabul rio relacionado a um dom nio gen rico tal como medicina As ontologias de tarefas tamb m expressam um vocabul rio inerente a um dom nio gen rico ou uma tarefa gen rica como vendas Ambos os tipos s o especializa es de termos advindos da ontologia de alto n vel Percebe se que a defini o de ontologia de dom nio e de tarefa se sobrep e estabelecendo certa confus o em rela o ao termo a ser utilizado E finalmente as ontologias de aplica o descrevem conceitos dependentes de dom nio e de tarefa particulares que geralmente s o especializa es dos termos advindos das ontologias de dom nio e de 58 Ressalta se aqui o tipo de ontologia que se pretende construir a partir da proposta metodol gica enfatizada neste estudo ontologias de dom nio 78 tarefa A Figura 20 apresenta os n veis de depend ncia entre os tipos de ontologias e os relacionamentos de especializa es existentes entre elas Ontologia de alto n vel A Ontologia de Ontologia de Dom nio Tarefa E Es Ontologia de Aplica o Figura 20 Tipos de Ontologias Fonte Adaptado
164. ase We first consider the very general issue of categorisation in modelling and relate it to the process of ontology capture We then describe the procedure that we used to identify the terms and produce Update Figura 43 N mero de cita es recebidas pelo artigo 117 Citations may not include all citations 403 Fire and Dan 388 Conceptual Information Pre ucture 384 A Translation Approach to Portable Ontology 318 Towards principles for the design of ontologies used for kno Gruber 1995 5 Conve S 5 An agent ba 4 Ontologies for y 3 Evaluation and sed approach ec k ledge ba lar lt nt of knowledg towarc 2 Journal of Experimental P 2 Scalabilit of the performance of kno Year of Publication of Citing Articles spacecraft mi ces edge representation s 1 The role of competency in enterprise engineering context Gruninger Fox 1994 in materials aring techn erous Things context Lakoff 1987 ng in Mind and Ma context Sowa 1984 specifications context Gruber 1993 Number of Citations Suranana as 1995 1996 1997 1998 1999 2660 2001 10 Knowledge Based Systems Analysis and Design a KAD Developer L Year context Tansley Hayball 1993 context Skuce 1995 5 context Jones Wheadon et al 1995 n context van der Vet Speel et al 1995 y context G ome
165. bfacetas Figura 75 Processos para constru o da estrutura taxon mica Figura 76 Exemplo de diagrama de rela es 184 186 187 218 220 226 231 238 239 242 LISTA DE TABELAS Tabela 1 Rela es l gicas de compara o eeeeeeesseceecessceeesesececesseeeceesseaeeesesaeesseeaeees 28 Tabela 2 Rela es de combina o l gica eessseseessrersssreersrrresssrersssretssrrressrreesseresesrrees 28 Tabela 3 Rela es ontol gicas erre ereeraececerranacer ana aaceraanaan a 29 Tabela 4 Diferen as entre sistemas convencionais e sistemas baseados em conhecimento 50 Tabela 5 Representa o do Frame Mob lia 0 cceessccecesssceeesesececeesceceeeseaeeesesaeeseeeaeees 54 Tabela 6 Tabelas verdade referente aos cinco conectivos l gicos 56 Tabela 7 Resultado da pesquisa com a palavra chave ontologies noeneen 117 Tabela 8 Resultado da pesquisa com a palavra chave ontology ccccssccceeeseeceesetnneeeeetaee 118 Tabela 9 Rela o dos documentos selecionados erra 120 Tabela 10 Mapeamento de metodologias encontradas na literatura 122 Tabela 11 Distribui o das metodologias por documento e freqii ncia de ocorr ncia 123 Tabela 12 Tabela sin ptica do m todo CYC e rrreeaerrenaa 137 Tabela 13 Tabela sin ptica da metodologia de Gruninger e Fox
166. bilidade da reutiliza o do conhecimento em sistemas de complexidade t cnica como o dom nio de redes el tricas e o papel das ontologias como suporte a tais sistemas Tal investiga o resultou em um m todo de constru o de ontologias cujos processos envolvidos estariam condicionados ao desenvolvimento da aplica o ou seja toda vez que uma aplica o fosse constru da a ontologia que representa o conhecimento necess rio para a aplica o seria refinada As se es a seguir apresentam os processos propostos no m todo Kactus mapeados a partir das categorias especifica o de requisitos modelagem conceitual e integra o 4 4 1 Especifica o de Requisitos Essa fase contempla a especifica o da aplica o que consiste em produzir um contexto para a mesma e uma vis o dos componentes que ser o necess rios de serem modelados em tal aplica o O resultado da fase uma lista de necessidades ou requisitos que precisam ser atendidos pela aplica o 4 4 2 Modelagem Conceitual Tendo desenvolvida a lista de requisitos o pr ximo passo seria identificar os termos relevantes para o dom nio da aplica o a partir de tais requisitos Posteriormente em fun o dos termos identificados e das necessidades especificadas poder se ia construir um modelo preliminar obtendo se v rias vis es do modelo global em conformidade com categorias relevantes de alto n vel ontol gico por exemplo conceito rela o atributo et
167. bul rio controlado Recomenda caracter sti cas necess rias aos sistemas de gerenciamen to de vocabul rios controlados Pr desenvolvimento Recomenda um estudo de viabilidade para a constru o Especifica o de requisitos Ausente Processos orientados Desenvolvimento pe Formaliza o Recomenda Recomenda tratamentos tratar a em rela o ao representa termo o dos organiza o das relaciona rela es em mentos dos hier rquica termos associativa e de equival ncia Implementa o Ausente P s desenvolvimento Manuten o Recomenda procedimentos para a adi o a altera o e a exclus o de termos Integra o Ausente Tabela 21 Tabela sin ptica da norma ANSI NISO Z39 19 2005 Avalia o Determina se o vocabul rio controlado est fornecendo resultados de busca satisfat rios que implica em uma boa rela o entre precis o e revoca o Uma das tarefas da avalia o seria validar os termos antes de serem direcionados ao vocabul rio controlado Processos integrais 200 Documenta o Recomenda es quanto ao conte do da documenta o Gerenciamento do projeto Atividades de planejamento do projeto Pr desenvolvimento Ausente Especifica o de requisitos Planejamento pr vio constru o 1 delimita o da rea e ii
168. c E finalmente o ltimo passo contemplaria refinar e estruturar a ontologia a fim de obter um modelo definitivo Para tal tais atividades seriam realizadas de acordo com princ pios de organiza o hier rquica e modulariza o ontologias separadas para cada funcionalidade 156 4 4 3 Integra o Para a constru o do projeto preliminar na fase de modelagem o m todo Kactus prop e buscar por ontologias j desenvolvidas por outras aplica es no sentido de reutiliza o das mesmas As ontologias reutilizadas demandariam refinamento e extens o para serem usadas na nova aplica o A Figura 54 mostra um exemplo de reutiliza o de ontologias de aplica es diferentes A imagem de interse o precisaria ser refinada e estendida de acordo com as caracter sticas do dom nio da aplica o Caso n o seja poss vel a utiliza o de ontologias j existentes o m todo indica a constru o da ontologia a partir de esbo o para posterior refinamento e estrutura o da mesma Reutiliza o Se n o for poss vel utilizar Ed uma ontologia Ontologia construida para aplicagao A Interse o entre duas ontologias Ontologia constru da a partir de esbo o para aplica o B Figura 54 Projeto do modelo de aplica o no m todo Kactus Fonte Adaptado de Fernandez Gomez Perez e Corcho 2004 p 124 Gerenciamento do projeto Eta desenvolvimento Ausente Ausente Espec
169. ca do dom nio considerado restringindo assim o vocabul rio utilizado Apenas o m todo Kactus n o menciona procedimentos de implementa o dando nfase constru o de modelos preliminares de aplica es espec ficas os quais seriam mais tarde integrados a outras ontologias de aplica o Entretanto n o deixa claro se tal integra o feita atrav s de alguma ferramenta ou linguagem de implementa o de ontologias O m todo de Uschold e King se destaca na fase de implementa o por fazer men o a linguagens geralmente usadas na implementa o de ontologias e considerar que a experi ncia no uso pode servir de ponto de partida para o desenvolvimento de um guia focado em determinar linguagens apropriadas para projetos espec ficos Al m disso o m todo se mostra coerente com a fase de implementa o quando estabelece crit rios para escolher a linguagem de implementa o de 209 ontologias O mesmo acontece com a Methontology quando prop e crit rios para a escolha de ambientes para desenvolvimento de ontologias O m todo 101 tamb m se mostra relevante no y 613 138 sentido de permitir o manuseio interativo com o c digo da linguagem escolhida para implementa o atrav s da ferramenta Prot g A metodologia de Gruninger e Fox e os m todos Cyc e Sensus mencionam as linguagens utilizadas na implementa o de suas ontologias por m n o fornecem detalhes sobre o processo de implementa o No caso dos v
170. car vocabul rios leg veis para humanos e m quinas al m de proporcionar a reutiliza o e a distribui o dos metadados Tais linguagens s o apresentadas a seguir 87 2 3 3 4 2 RDF Resource Description Framework 2 Segundo o W3C a linguagem RDF um padr o para representar metadados de recursos Web tais como t tulo data de cria o e direitos autorais a respeito de documentos A linguagem pode ser usada para representar informa o sobre os recursos que podem ser identificados na Web como por exemplo em aplica es de com rcio eletr nico na disponibiliza o de informa es sobre os itens comercializados A linguagem adota a sintaxe XML tamb m chamada de XML RDF e sua especifica o pode ser considerada um vocabul rio leg vel para as m quinas que possibilita a troca de informa es entre m quinas que utilizam aplicativos ou at mesmo sistemas operacionais diferentes BREITMAN 2005 As unidades de informa o em RDF s o descritas em triplas ou seja no formato de recurso propriedade e valor similar a estrutura de uma rede sem ntica conforme foi visto na se o 2 3 1 1 A linguagem utiliza um URI para identificar um recurso Web e uma propriedade para descrever tal recurso O URI possibilita fazer refer ncia n o amb gua aos termos envolvidos no vocabul rio utilizado pelo documento atrav s da marca o de namespace provida pelo XML conforme explanado na se o anterior As propriedades asso
171. ciadas aos recursos denotam os relacionamentos dos valores associados aos recursos Tais valores podem ser at micos strings n meros etc ou outros recursos expressando relacionamentos entre os pr prios recursos A Figura 24 ilustra um exemplo de um modelo de dados representado em RDF no qual os recursos s o descritos atrav s de seus valores No exemplo o recurso web 1 possui um relacionamento com o recurso web 2 que por vez possui relacionamentos com valores do tipo string Eis http www w3c org RDF 88 propriedade 1 recurso web 1 2 propriedade 2 yi 3 propriedade 4 66 29 66 29 valor valor valor recurso web Figura 24 Modelo de dados representado em RDF Fonte o pr prio autor Um exemplo de c digo RDF representando o modelo da Figura 24 mostrado abaixo lt xml version 1 0 gt lt rdf RDF xmiIns rdf http www w3 org 1999 02 22 rdf syntax ns xmins cd http www inf puc rio br Karin vocabulario loja_de_disco gt lt rdf Description rdf about http www submarino com br cds_top10 asp gt lt cd titulo gt lt rdf Description rdf about http www submarino com br Acustico MT V gt lt rdf Description gt lt cd titulo gt lt rdf Description gt lt rdf Description rdf about http www submarino com br Acustico MTV gt lt cd artista gt Marcelo D2 lt cd artista gt lt cd gravadora gt Sony lt cd gravadora gt lt cd pais gt Brasil
172. classes nibus local micro nibus e van Meios de transporte i Sub classe de p E Figura 53 Exemplo de uma taxonomia constru da a partir da abordagem middle out Fonte Adaptado de Fernandez Gomez Perez e Corcho 2004 p 118 A abordagem possui as seguintes caracter sticas 1 o detalhamento considerado equilibrado ii os detalhes surgem quando necess rios pela especializa o dos conceitos b sicos de modo que alguns esfor os sejam evitados iii as categorias de mais alto n vel determinadas a partir de conceitos b sicos crescem naturalmente e s o mais est veis Isto implica em menos re trabalho e menos esfor o adicional 4 3 3 Implementa o Esta fase objetiva representar explicitamente a conceitualiza o capturada nas fases anteriores especifica o de requisitos e modelagem conceitual Tal representa o requer a escolha de uma linguagem de representa o formal de maneira a criar o c digo Uschold e King 1995 citam algumas linguagens usadas para representar ontologias Prolog gr ficos conceituais L Lilog Ontolingua e linguagens da fam lia KL One Back Back LOOM Classic Os autores afirmam que as experi ncias do uso de tais linguagens podem servir de ponto de partida para o desenvolvimento de guias na escolha de linguagens de representa o de ontologias Os autores definem crit rios para a escolha da linguagem apropriada para representar ontologias Nesse senti
173. clusivo RANGANATHAN 1967 BARBOSA 1972 DALHBERG 1976 VICKERY 1980 GUINCHAT e MENOU 1994 Uma observa o importante feita por Campos Gomes e Motta 2004 que nem todos os dom nios possuem manifesta es facetas para todas as categorias Tendo em vista que o prop sito das ontologias de dom nio foco desta proposta metodol gica descrever um vocabul rio relacionado a um dom nio gen rico GUARINO 1998 e que a organiza o de seus elementos se d a partir de conceitos de alto n vel e de conceitos comuns ao dom nio julgou se pertinente recomendar categorias ou facetas que contemplassem tais conceitos os quais poderiam ser utilizados independentemente de suas particularidades Desse modo dentre as tr s propostas aventadas e anteriormente comentadas a que mais se enquadrou em tal perspectiva foi a de Dahlberg DALHBERG 1978 com suas categorias e subcategorias abrangentes e definidas com clareza Conforme discutido o m todo da teoria do conceito considera 230 a abordagem dedutiva e indutiva no processo de an lise sobre um dom nio indo mais ao encontro da realidade de constru o de ontologias na qual se utilizam de m todos top down baseados em processos dedutivos para determina o de conceitos gen ricos ou de alta abstra o e bottom up baseados em processos indutivos na determina o de conceitos de n vel mais baixo Tais m todos foram apresentados na se o 4 em algumas metodo
174. com o prop sito de recuperar informa o em ambientes com uma diversidade de documentos especializados O programa Unisist UNESCO 1973 p 6 define tesauro como um vocabul rio controlado din mico de termos relacionados sem ntica e genericamente cobrindo um dom nio espec fico do conhecimento e ainda como um dispositivo de controle terminol gico usado na tradu o da linguagem natural dos documentos dos indexadores ou dos usu rios numa linguagem do sistema mais restrita Uma outra defini o pode ser encontrada no National Information Standards Organization ANSI NISO Z39 19 1993 que define tesauro como um vocabul rio controlado organizado em uma ordem conhecida na qual as rela es de equival ncia hier rquicas e associativas entre os termos s o claramente mostradas e identificadas atrav s de indicadores de rela o padr o As ilustra es que se seguem mostram os tipos de rela es que os tesauros comportam 45 EX Rela o G nero Esp cie TG Embarca o Superordena o G nero TE Navio Subordina o ip Esp cie Figura 6 Rela o G nero Esp cie Fonte Cintra et al 2002 EX Rela o Partitiva TG Navio TE Casco Quilha Figura 7 Rela o Todo Parte Fonte Cintra et al 2002 EX Rela o enumerativa O E TG Regi es Montanhosas A Ee ae TE Andes CONCEITO J i M Himalaia O q D E E Figura 8 Rela
175. conceito que a superclasse representa Identificar transitividade na hierarquia de classes Um relacionamento considerado transitivo se B uma subclasse de A e C uma subclasse de B ent o C uma subclasse de A Determinar nomes ou termos para as classes Recomenda o para defini o dos termos para os conceitos i os nomes devem ser todos no singular na pr tica uma classe mais usada no singular ou todos no plural ii termos sin nimos para o mesmo conceito n o representam classes diferentes Apenas um termo deve estar associado a uma classe iii utiliza o de prefixo e sufixo nos termos a fim de diferenciar as classes das propriedades iv evitar abrevia es nos termos dos conceitos v as subclasses deveriam incluir o nome de suas classes na defini o de seus termos Identificar classes disjuntas Classes s o disjuntas se elas n o podem ter inst ncias em comum al m de n o poderem ter nenhuma subclasse em comum Determinar quantidade de subclasses para uma classe N o existe uma regra geral para o n mero de subclasses diretas que uma classe deve ter Entretanto muitas ontologias bem estruturadas t m entre duas e doze subclasses diretas Algumas recomenda es i se uma classe tem apenas uma subclasse direta pode existir um problema de modelagem ou a ontologia n o est completa ii se uma classe tem mais do que doze subclasses ent o categorias intermedi rias podem ser necess r
176. conhecimento Avalia o RE a ESSES Documenta o Figura 55 Est gios e atividades do ciclo de vida da ontologia Fonte Adaptado de Fernandez Gomez Perez e Juristo 1997 p 35 159 Os est gios e as atividades envolvidas no processo de constru o de ontologias s o considerados similares aos processos de desenvolvimento de software descritos na Engenharia de Software modelos de ciclo de vida em cascata incremental e evolutivo bem como em t cnicas advindas da Engenharia do Conhecimento como a atividade de aquisi o de conhecimento FERNANDEZ GOMEZ PEREZ E JURISTO 1997 FERNANDEZ 1999 FERNANDEZ GOMEZ PEREZ e CORCHO 2004 O ciclo de vida em cascata ROYCE 1987 apud FERNANDEZ GOMEZ PEREZ e JURISTO 1997 o modelo tradicional da Engenharia de Software no qual as atividades s o executadas em seqii ncia Existe por m um problema nesta abordagem para as ontologias no sentido de n o possibilitar inclus o remo o ou modifica o dos termos definidos na ontologia pois n o permite voltar aos est gios iniciais O ciclo de vida incremental McCRACKEN e JACKSON 1982 apud FERNANDEZ GOMEZ PEREZ e JURISTO 1997 resolve o problema de n o se conseguir levantar todos os requisitos no est gio de especifica o Por m tal abordagem implica em desenvolver a ontologia em camadas permitindo a inclus o de novas defini es somente quando uma nova vers o for planejada J a evolu o de prot tipos permite a
177. cos Disserta o Mestrado em Ci ncias da Informa o Universidade Federal de Minas Gerais Belo Horizonte 2005 JURISICA I MYLOPOULOS J YU E Using Ontologies for Knowledge Management An Information Systems Perspective Annual Conference of the American Society for Information Science Washington D C 1999 273 KARP R CHAUDHRI V THOMERE J XOL an XML based ontology exchange language 1999 Disponivel em lt http www ai sri com pkarp xol xol html gt Acesso em 22 Novembro 2007 KIFER M LAUSEN G WU J Logical Foundations of Object Oriented and Frame Based Languages 1995 Dispon vel em lt http www cs umbc edu 77 1 papers flogic pdf gt Acesso em 22 Mar o 2008 KIM H M FOX M S GRUNINGER M An ontology for quality management enabling quality problem identification and tracing 1999 Disponivel em lt http citeseer ist psu edu context 1728409 0 gt Acesso em 20 Novembro 2007 LANCASTER F W Vocabulary control for information retrieval 2 ed Virginia IRP 1986 270 p LANCASTER F W WARNER Amy J Information retrieval today Revised retitled and expanded ed Arlington Information Resources Press 1993 LANCASTER F W Indexa o e resumos teoria e pr tica Bras lia Briquet de Lemos 1993 LASSILA O SWICK R Resource Description Framework RDF model and syntax specification W3C Recommendation 1999 Dispon vel em lt http www w3 org TR REC rdf syntax
178. cria o s o elucidados por Gruninger e Fox 1995 1 identificar os objetos no dom nio de discurso os quais ser o representados por constantes e vari veis no idioma escolhido e ii identificar as propriedades dos objetos isto os predicados un rios e bin rios Os predicados un rios s o usados para representar conceitos e os predicados bin rios ou n rios usados para representar atributos e rela es bin rias ou n rias Fern ndez Lopez Gomez Perez e Corcho 2004 p 122 fornecem exemplos de predicados especificados em l gica de primeira ordem a representando conceito transport means Stransport b representando atributo traveler name traveler string e c representando rela o bin ria has destination travelinfo location Para o desenvolvimento da terminologia dentro do projeto Tove os c lculos situacionais situation calculus em ingl s t m sido adotados GRUNINGER e FOX 1995 GRUNINGER e FOX 1996 FOX et al 1997 para fornecer sem ntica s ontologias envolvidas da modelagem de empresas A id ia que envolve os c lculos situacionais que existe uma situa o estado inicial e H8 Knowledge Interchange Format KIF uma linguagem projetada para utiliza o no interc mbio de conhecimentos entre os diferentes sistemas de computador 119 Informa es adicionais sobre a formaliza o l gica dos c lculos situacionais podem ser encontradas em Gruninger e Fox 1996 142 que mudan as
179. da Desig Fase Atividade i Avalia o Avalia o do formalismo Axiomas e regras formais Implementa o Implementa o da ontologia Escopo da ontologia Implementa o Implementa o da ontologia Tabela 49 Produtos resultantes da fase de formaliza o 6 2 6 Fase de Implementa o Para a realiza o da ltima fase do processo de desenvolvimento os produtos listados na Tabela 50 devem ser considerados como entrada de forma que a fase de implementa o possa ser conduzida de maneira eficiente possibilitando assim que a ontologia possa ser bem constru da a Origem Informa o de entrada E Fase Atividade Plano de desenvolvimento Gerenciamento do projeto Planejamento do prot tipo Plano de gerenciamento Gerenciamento do projeto Gerenciamento do prot tipo Escopo da ontologia Formaliza o Formaliza o Estrutura taxon mica Modelagem conceitual Conceitualiza o Diagrama de rela es Modelagem conceitual Conceitualiza o Dicion rio de conceitos Modelagem conceitual Conceitualiza o Descri o das rela es bin rias Modelagem conceitual Conceitualiza o Descri o dos atributos de i Sot Ra aa 29 COS ATU Modelagem conceitual Conceitualiza o inst ncia Descri o dos atributos de classe Modelagem conceitual Conceitualiza o Descri o das constantes Modelagem conceitual Conceitualiza o Defini o das inst ncias Modelagem conceitual Conceitualiza o agua Formaliza o dos axio
180. da a mem ria do projeto incluindo informa es acerca da metodologia adotada dos requisitos levantados do escopo dos modelos do c digo fonte das manuten es ocorridas das avalia es efetuadas das integra es estabelecidas enfim tudo que se julga relevante em termos de gest o do conhecimento do projeto Tal conhecimento pode ser utilizado para futuros ajustes que se fizerem necess rios nas ontologias bem como poss veis integra es buscando manter dessa forma a consist ncia dos elementos pertencentes s ontologias envolvidas Dentre os objetos investigados para constru o de ontologias a metodologia de Gruninger e Fox n o prop e documenta es ao longo do ciclo de vida da ontologia mostrando se falha nessa parte Os m todos Cyc Kactus e Sensus tamb m n o contemplam a fase de documenta o desconsiderando a import ncia de se documentar os procedimentos de integra o com ontologias de alto n vel e aplica es diversas visto serem m todos focados em reutiliza o de conhecimento O m todo de Uschold e King considera a documenta o somente na fase de especifica o de requisitos desconsiderando a sua relev ncia em outras fases do ciclo de vida O m todo 101 prop e documenta es a partir da ferramenta Prot g na qual permite descrever os objetos envolvidos na constru o classes slots facetas inst ncias etc em linguagem natural O m todo tamb m recomenda documentar premissas relevantes sobre o
181. da e semi autom tica como no exemplo de utiliza o da ferramenta DARE PRIETO D AZ 2003 em que textos s o analisados com o objetivo de extrair uma lista de termos chave que denotem conceitos nicos tais termos s o agrupados em um editor de clusters que fornece um conjunto de clusters conceituais O ontologista pode ent o modificar agrupar e reagrupar tais clusters candidatos no intuito de determinar as facetas que ser o a base para o processo classificat rio Em tal processo os termos s o agrupados mediante propriedades similares resultando assim em uma estrutura facetada A estrutura facetada torna se um instrumento til no aux lio compara o de categorias ou facetas sintetizadas na estrutura com os conceitos de ontologias de alto n vel Diante disso a fase 239 de integra o viabilizada no sentido de que as facetas juntamente com seus focos possam ser comparadas mais facilmente com as categorias pertencentes a ontologias de alto n vel Tal compara o pode requerer modifica es nas facetas bem como em seus focos na adequa o da integra o e consegiientemente na ontologia que est sendo constru da constituindo se assim de um processo iterativo Logo os conceitos advindos de ontologias de alto n vel podem ser avaliados modificados e validados atrav s dos conceitos da estrutura facetada Em suma os termos s o adaptados e dispostos adequadamente na nova estrutura taxon mica abaixo de termos mais gen
182. da fase 1 http protege stanford edu plugins owl api Reasoner APIExamples html Acessado em 15 de maio de 2008 259 6 2 10 Fase de Documenta o O prop sito da fase elaborar documentos de acordo com o planejamento da documenta o advindo da fase de gerenciamento do projeto conforme pode ser visualizado na Tabela 59 Informa o de entrada Atividade Plano de desenvolvimento Gerenciamento do projeto Planejamento do prot tipo Plano de gerenciamento Gerenciamento do projeto Gerenciamento do prot tipo Tabela 59 Produtos requeridos na fase de documenta o Esta proposta metodol gica compartilha da id ia da Methontology em incluir a documenta o como uma atividade a ser realizada durante todo o processo de desenvolvimento da ontologia a fim de se obter uma mem ria do projeto Assim para a fase de gerenciamento do projeto v rios documentos poderiam ser planejados para a gest o para a fase pr desenvolvimento um documento seria direcionado aos cen rios problema para a fase de especifica o de requisitos seria criado um documento de especifica o das quest es de compet ncia de respostas s quest es e de escopo da ontologia para as fases de modelagem conceitual e formaliza o seriam criados documentos para o modelo conceitual e formal incluindo o conjunto de representa es intermedi rias que descrevem a conceitualiza o do dom nio ap s a integra o um documento de integra o ap
183. da recomenda ainda executar testes de usabilidade sobre o 198 vocabul rio controlado Recomenda es sobre testes de usabilidade podem ser encontradas na literatura sobre interface homem m quina e arquitetura de informa o segundo a norma O manual da BITI recomenda alguns crit rios para fundamentar decis es quanto ado o ou n o de um tesauro existente em um ambiente de servi o de informa o S o eles 1 2 Dom nio de conhecimento coberto pelo tesauro Apresenta introdu o Qual o conte do Est redigida de forma clara a possibilitar o uso do instrumento 3 n O Forma de apresenta o a Apresenta parte alfab tica b Apresenta parte sistem tica Idioma monolingiies ou multilingiie Unidade ling stica utilizada a Conceito b Palavra c Assunto Quais os tipos de rela o encontrados Aspectos ligados consist ncia a Consist ncia das rela es entre os termos b Consist ncia no uso do plural e do singular c Consist ncia no n vel de especificidade Nota de aplica o Escopo apresenta a defini o do termo e ou a pol tica de indexa o 4 8 8 Documenta o A norma ANSI NISO Z39 19 2005 recomenda que quando o vocabul rio encontra se no formato impresso a documenta o deveria aparecer na introdu o Entretanto se o formato estiver dispon vel on line a documenta o tamb m deveria estar dispon vel on line atrav s de arquivo PDF ou
184. dade importante da representa o do conhecimento pois serve para organizar e simplificar a base de conhecimento por heran a Assim como na orienta o a objetos as redes sem nticas podem produzir dois tipos de rela es um is a na qual as rela es encontram se numa taxonomia hier rquica e parte de part of na qual um objeto componente de outro Informa o obtida em http www das ufsc br gia softcomp node27 html 35 Um grafo dito ser rotulado em arestas quando a cada aresta estiver associado um r tulo uma etiqueta 53 Subconjunto de Pessoas Subconjunto de Subconjunto de Pessoas Pessoas Femininas Masculinas Elemento de Elemento de Irm de Figura 11 Uma rede sem ntica com dois objetos e quatro categorias Fonte adaptado de Russell e Norvig 2004 p 340 Uma das vantagens desse instrumento de representa o de conhecimento apontada por Rezende 2003 o poder que os mecanismos de infer ncia t m de derivar as propriedades de objetos mais gerais para os mais espec ficos procedimento esse chamado de heran a de propriedades No exemplo da Figura 11 o objeto Maria recebe as propriedades da categoria Pessoas Femininas da qual faz parte que por sua vez herda as propriedades das categorias Pessoas e Mam feros Russel e Norvig 2004 complementam dizendo que as redes sem nticas oferecem gr ficos que ajudam na visualiza o da base de conhecim
185. dane D J Foskett G Jones J Milles T S Morgan B I Palmer O W Pendleton L G M Roberts B C Vickery A J Walford K E Watkins e A J Wells LIMA 2004 48 identificam e classificam entidades admitindo somente relacionamentos g nero esp cie e todo parte al m de permitirem agregar dados em sistemas automatizados Os tesauros representam conceitos e admitem um maior n mero de rela es hier rquicas associativas e de equival ncia J as ontologias necessitam de rela es mais explicitadas pois s o instrumentos pass veis de interpreta o por m quinas diferentemente dos tesauros concebidos a priori para serem manipulados por humanos 49 2 3 Contribui es da Ci ncia da Computa o para a Representa o do Conhecimento Os mecanismos de representa o de conhecimento no mbito da Ci ncia da Computa o servem para subsidiar o processo de implementa o de estruturas computacionais que se resumem em entidades objetos e conceitos que existem em um dom nio de interesse e os relacionamentos sem nticos entre tais estruturas Nesse sentido essa se o objetiva apresentar as principais contribui es da Ci ncia da Computa o para a rea de Representa o do Conhecimento e encontra se organizada como segue a se o 2 3 1 apresenta a rea de Intelig ncia Artificial elucidando seus principais formalismos de representa o de conhecimento destacando a l gica com sua nota o formal capaz de desenvolver re
186. das ao final de cada atividade envolvida no processo de desenvolvimento Isso possibilita que problemas sejam encontrados e corrigidos antes do in cio da fase de projeto No 262 processo de verifica o da consist ncia da ontologia t cnicas de Intelig ncia Artificial como algoritmos de infer ncias s o empregadas nas consultas ontologia para avaliar se a mesma responde s quest es de compet ncia possibilitando assim valid la diante do escopo pr definido O processo de documenta o utiliza de princ pios da Engenharia de Software baseados na norma IEEE 1074 para produzir documenta o em cada fase do processo de desenvolvimento Tal processo tem como prop sito criar uma manuten es e atualiza es na ontologia Engenharia de software Modelos de ciclo de vida Planejamento e gest o de projetos Engenharia do conhecimento eIA mem ria de projeto que se mostra til em futuras Engenharia ontol gica Pr desenvolvimento Estudo de viabilidade An lise de cen rios Desenvolvimento Especifica o de requisitos An lise de cen rios Quest es de compet ncia An lise de assunto An lise facetada com princ pios da teoria da classifica o e da teoria do conceito An lise do conceito com princ pios da teoria da terminologia e da teoria do conceito Modelagem conceitual M todo Joint Application Design JAD Linguagem de modelagem
187. das inova es nos sistemas de informa o tais como sistemas inteligentes hipertextos bases de conhecimento interfaces inteligentes e as quest es sobre a intera o homem computador todas elas de interesse para a CI e para as quais ela pode contribuir diretamente A IA forte a fonte do modelo te rico da cogni o no qual a informa o enquanto fen meno desempenha o mais importante papel Portanto esse modelo pode tamb m contribuir para a pesquisa b sica em CI SARACEVIC 1996 p 52 Esse fato contribui para a aten o dada s ontologias cuja origem se d no campo te rico da Filosofia CORAZZON 2008 sendo ainda pesquisadas e desenvolvidas como instrumento de representa o de conhecimento nos campos das Ci ncias da Computa o e da Informa o Para a CI as ontologias s o de interesse pela potencialidade que elas t m em organizar e representar informa o Segundo Almeida e Bax 2003 as ontologias podem melhorar os processos de recupera o de informa o ao organizar o conte do de fontes de dados num determinado dom nio O termo ontologia possui muitas defini es que ser o exploradas neste trabalho mas por ora pode se afirmar que s o estruturas que congregam conjuntos de conceitos padronizados termos e defini es aceitas por uma comunidade particular e a forma com que estes conceitos est o relacionados entre si Falbo 1998 afirma que o emprego de ontologias pode facilitar a comunica o entre dive
188. de Campos 2001 pgs 74 78 As rela es de combina o l gica se d o entre tr s ou mais conceitos Podemos considerar dois dentre eles como conceitos de partida que por sua liga o constituem um terceiro conceito A combina o l gica possui tr s esp cies apresentadas na Tabela 2 Rela es de Defini o combina o l gica Determina o Ocorre quando um segundo conceito aparece na compreens o de um primeiro conceito como caracter stica suplementar Como resultado aparece um terceiro conceito que um espec fico do primeiro conceito de partida Exemplo a combina o dos conceitos importar e homem de neg cios resulta no conceito importador Conjun o Quando as caracter sticas de dois conceitos s o reunidas resultando em um terceiro conceito que espec fico comum aos dois conceitos de partida Exemplo a combina o dos conceitos engenheiro e gerente pode resultar no conceito engenheiro gerente Desta forma um engenheiro gerente um engenheiro como tamb m um gerente Disjun o E definida como uma soma l gica Somam se os dois conceitos espec ficos resultando um conceito gen rico comum dos dois conceitos de partida Exemplo homem mulher ser humano adulto Tabela 2 Rela es de combina o l gica Fonte adaptado de Campos 2001 pgs 74 78 As rela es ontol gicas s o rela es indiretas entre os conceitos pois resultam das propriedades que possuem os
189. de Guarino 1998 Chandrasekaran Johnson e Benjamins 1999 citam alguns exemplos de ontologias de alto n vel como a Cyc LENAT 1995 a Wordnet MILLER 1995 e a de Sowa SOWA 1999 SOWA 2000 E comentam sobre problemas existentes na organiza o de tais ontologias O problema est na an lise e defini o dos conceitos mais gerais da ontologia resultando em diverg ncias terminol gicas entre ontologias nesse n vel como acontece por exemplo com a categoria thing da ontologia Cyc que possui as subcategorias individual object intangible e represented thing J na ontologia Wordnet a categoria thing possui as subcategorias living thing e nonliving thing Em s ntese foram constru das a partir de um mecanismo de abstra o diferente Os autores assinalam que as diferen as aparecem porque algumas dessas ontologias em princ pio possuem diferen as taxon micas al m de algumas delas n o servirem de prop sito ferramental para constru o de ontologias ou mesmo n o serem consideradas explicitamente como ontologias Entretanto os autores advogam que mesmo com as diferen as aparentes h um entendimento comum sobre ontologias vistas como representa o de coisas a existem objetos no mundo b objetos possuem propriedades ou atributos que podem assumir valores c objetos podem fazer rela es com outros objetos d propriedades e rela es podem mudar a qualquer momento e existem eventos que ocorrem em diferentes momento
190. de axiomas para a ontologia em rela o s quest es de compet ncia portanto um processo iterativo segundo os autores Ainda segundo os autores a expressividade de uma quest o de compet ncia est relacionada com o conjunto de axiomas que a representa Pode se comparar a expressividade de diferentes conjuntos de axiomas usando as quest es de compet ncia isto se existe uma quest o de compet ncia a qual um conjunto de axiomas pode representar e outro n o ent o se considera que o 144 primeiro conjunto mais expressivo do que o outro Se dois conjuntos de axiomas podem representar uma quest o de compet ncia e caracterizar a sua solu o ent o tais conjuntos s o equivalentes em rela o quest o 4 2 5 Implementa o Na metodologia proposta por Gruninger e Fox 1995 a fase de implementa o n o descrita em detalhe Segundo os autores as especifica es dos axiomas em l gica de primeira ordem s o implementadas na linguagem Prolog Programming Logic que permitiria ontologia deduzir de forma autom tica respostas s quest es de compet ncia Fox et al 1997 p 4 assinalam que o projeto Tove utiliza o poder do Prolog para conseguir provar os teoremas propostos 4 2 6 Integra o Em algumas aplica es pode existir uma ontologia de n cleo comum core ontologies em ingl s que compartilhado com outras aplica es Tal ontologia descreve genericamente entidades e conceitos de senso comum
191. de cada artigo a o n mero de cita es recebidas e b cita o de autores mais produtivos na rea de ontologias como Nicolas Guarino Thomas Gruber Fernandez Lopes Asuncion G mez Perez Mike Uschold Michael Gruninger dentre outros A Figura 43 mostra um artigo selecionado para an lise com o n mero de cita es recebidas A Figura 44 mostra a listagem dos artigos citados no mesmo juntamente com um gr fico mostrando a distribui o das cita es em fun o do ano de publica o dos artigos citados P de se notar no universo pesquisado um aumento de cita es a partir da d cada de 90 mostrando que o tema ontologias ganhou notoriedade na ci ncia da computa o neste per odo n mero de cita es recebidas rea de visualiza o artigo Towards a Methodology for Building Ontologies 1995 Make Corrections Mike Uschold Martin King View or download an in CiteULi Cached PS gz PS PDF Image Update Help Problem nloading From aiai ed ac uk publications 95 more CiteSeer Home Search Bookmark Context Related Honiensge ES Enter summary Rate this article 1 2 3 4 5 best ee Abstract We outline some requirements for a comprehensive methodology for building ontologies and review some important work that has been done in the area which could contribute to this goal We describe our own experiences in constructing a significant ontology emphasising the ontology capture ph
192. de classifica o por lidar com categoriza o de conceitos principio b sico da teoria da classifica o Tal princ pio tamb m empregado na elabora o de instrumentos tradicionais utilizados na biblioteconomia para fins de indexa o e recupera o de documentos como por exemplo os tesauros Segundo Campos 2001 t cnicas de organiza o e uso da informa o advindas das teorias da Ci ncia da Informa o podem ser empregadas na constru o de instrumentos terminol gicos como os tesauros cuja contribui o seria a uma sistematiza o de conceitos para estrutura o de um dom nio de conhecimento objetivando organizar efetivamente um conhecimento em uma rea espec fica b representar as rela es entre conceitos c revelar conceitos ainda inexistentes ou redundantes possibilitando uma normaliza o da terminologia O presente trabalho se insere nesse contexto na medida em que busca uma abordagem te rica e metodol gica para constru o de ontologias v lido ressaltar neste ponto que os termos informa o dado documento conte do e conhecimento s o utilizados na Ci ncia da Informa o muitas das vezes sem distin o Isso pode ser conferido em uma passagem em Freire 2006 p 10 Mas o que torna paradigm tico o trabalho de Otlet e la Fontaine n o somente sua percep o da nova relev ncia do antigo fen meno da informa o como resumiram Wersig e Neveling 1975 O principal que no process
193. de entidades que s o membros da subclasse como acontece na rela o entre a subclasse gerente e o conjunto de entidades projeto Uma entidade geralmente possui um atributo cujos valores s o distintos para cada entidade no conjunto Esse atributo denominado chave prim ria ou do ingl s primary key Na Figura 14 o atributo matricula representa a restri o de unicidade do tipo de entidade funcion rio Tal restri o ir impor que as especializa es secret ria t cnico e engenheiro por exemplo herdem as propriedades atributos e relacionamentos da classe funcion rio O relacionamento por meio de heran a faz parte da extens o do DER conhecida como modelo de entidade e relacionamento estendido o qual apresenta pontos similares s ontologias bem como ao modelo orientado a objetos no que diz respeito estrutura formada por classes e especializa es A propriedade de relacionamento quem estabelece a associa o entre uma ou v rias entidades atrav s de opera es da lgebra relacional fundamentada na teoria de conjuntos da matem tica uni o propriedades disjuntas interse o propriedades sobrepostas diferen a propriedades encontradas em um conjunto mas n o em outro e produto cartesiano composi o de propriedades A Figura 14 mostra uma situa o disjunta atrav s do s mbolo d disjunct entre o conjunto de especializa es secret ria t cnico e engenheiro e sua classe funcion rio Tal restr
194. de estados podem acontecer quando da execu o de certas a es As situa es poss veis s o representadas por uma estrutura em rvore na qual duas seqii ncias diferentes de a es resultam em situa es diferentes Desta forma cada n que inicia uma situa o pode ser entendido como um futuro de a es hipot ticas A estrutura da rvore de c lculos situacionais apresenta todos os poss veis caminhos a partir dos quais os eventos no mundo podem desenvolver se Ent o qualquer seqii ncia arbitr ria de a es identifica um n na rvore de situa es GRUNINGER e FOX 1995 4 2 4 Formaliza o A fase de formaliza o da metodologia de Gruninger e Fox pode ser dividida em dois passos 1 formaliza o das quest es de compet ncia a partir da terminologia formal concebida na fase de modelagem conceitual e ii especifica o dos axiomas formais para representar e resolver as quest es de compet ncia proporcionando deste modo sem nticas declarativas ontologia Tais passos s o apresentados a seguir 4 2 4 1 Formaliza o das quest es de compet ncia Ap s o levantamento das quest es de compet ncia informal na fase de especifica o de requisitos e defini o da terminologia formal ou conceitualiza o na fase de modelagem as quest es de compet ncia s o definidas formalmente como um v nculo de problemas consistentes em rela o aos axiomas na ontologia GRUNINGER e FOX 1995 os quais ser o definidos
195. defini o do p blico alvo Processos orientados Desenvolvimento Formaliza o i sele o de Tipos de termos exibi o do representativos tesauro do assunto ii incluindo defini o dos listas termos iii alfab ticas e agrupamento visualiza es dos termosem gr ficas categorias e formatos iv organiza o impressos ou das rela es eletr nicos que s o classificadas em rela o l gica e ontol gica Implementa o Ausente P s desenvolvimento Manuten o A inclus o de novos termos deve ser proposta numa planilha espec fica Integra o Ausente Tabela 22 Tabela sin ptica da metodologia proposta no manual da BITI Processos integrais Avalia o Crit rios adotados para a ado o ou n o de um tesauro existente 201 Documenta o Registro dos dados em planilhas que ir o possibilitar o registro do conhecimen to sobre a concep o e a evolu o do instrumento 202 5 Apresenta o da An lise Comparativa O presente cap tulo apresenta a an lise comparativa das metodologias e dos m todos para constru o de ontologias e da metodologia e da norma para constru o de vocabul rios controlados Para a execu o da an lise comparativa foi necess rio um entendimento dos procedimentos metodol gicos dos objetos investigados Tal entendimento tornou se poss vel a partir da an lise de conte
196. dentifica o de termos Para o passo de identifica o de termos representativos do assunto da ontologia utilizam se princ pios advindos da teoria geral da terminologia e da teoria do conceito que auxiliam na escolha dos conceitos em um dado universo de conhecimento Dahlberg 1978 em seu modelo para constru o de conceitos ver se o 2 2 3 2 prop e iniciar o processo pelo referente o qual se encontra presente em um universo de itens incluindo id ias objetos fatos leis propriedades a es dentre outros Tais itens podem ser classificados em objetos que conseguem ser percebidos ex homem vegetal e fruta objetos considerados abstratos ex processo atividade e tarefa e objetos individuais ou inst ncias de um conceito ex planetas terra marte j piter do conceito sistema solar O outro princ pio da contextualiza o advindo da teoria geral da terminologia determina a escolha dos conceitos de acordo com a rea do conhecimento que ir implicar no ponto de vista pelo qual o referente ser observado no intuito de determinar as suas caracter sticas No processo de an lise das quest es de compet ncia e de suas respostas registradas no modelo de especifica o de cen rios problema da fase de requisitos o ontologista deve extrair os termos potencialmente relevantes que representam o conhecimento conceitos atributos e rela es 232 do dom nio Os termos identificados devem compor a lista de termos
197. do a linguagem deveria i apresentar clareza em seus elementos ii evitar dist ncia conceitual isto as primitivas sem nticas da linguagem deveriam estar de acordo com a maneira de pensar dos usu rios acerca dos conceitos pass veis de representa o iii possuir poder de expressividade acerca dos conceitos envolvidos iv ser especificada frente a um padr o como por exemplo a ISO v ser traduzida e transportada para outras aplica es vi possuir suporte de algum m todo ou guia de implementa o vii possuir sem ntica formal que possibilitaria a 153 verifica o de consist ncias viii ser de f cil obten o e ix ser flex vel de modo a n o exigir representa es particulares Segundo Uschold e King 1995 a representa o formal envolve um comprometimento ontol gico com a meta ontologia isto com a ontologia de alto n vel que se prop s integrar A linguagem de implementa o precisa ser coerente com os axiomas especificados na ontologia 4 3 4 Integra o Durante os processos de captura e codifica o da ontologia existe uma quest o de verificar a possibilidade de integra o com ontologias existentes Segundo Uschold e King 1995 o desenvolvimento de guias e ferramentas para integra o pode ser considerado um grande desafio no desenvolvimento de uma metodologia abrangente Um m todo indicado explicitar todos os pressupostos subjacentes ontologia de forma a alcan ar uma correspond ncia sem
198. do feita nos materiais emp ricos conforme apresentada no cap tulo 4 desta pesquisa Al m disso para que as discuss es pudessem ser feitas nesse cap tulo foi necess ria uma compreens o ampla sobre diversos conceitos que circundam a tem tica principal deste estudo as ontologias bem como das teorias advindas dos campos das Ci ncias da Informa o e da Computa o A an lise comparativa foi realizada a partir de cada categoria denominada a partir desse ponto fase do ciclo de vida envolvida nos objetos investigados Posto isto o cap tulo encontra se organizado em se es que estabelecem discuss es comparativas acerca de cada fase a saber gerenciamento do projeto pr desenvolvimento especifica o de requisitos modelagem conceitual formaliza o implementa o manuten o integra o avalia o e documenta o A ltima se o finaliza o cap tulo estabelecendo considera es gerais sobre a an lise comparativa Na seqii ncia uma tabela sin ptica representando a an lise comparativa apresentada de forma a proporcionar uma vis o abrangente do conte do de cada objeto investigado Tal tabela foi baseada no trabalho de Fernandez Gomez e Corcho 2004 no qual executam an lises e compara es acerca de metodologias e m todos para constru o de ontologias As fases que n o foram propostas nos objetos investigados tiveram suas c lulas preenchidas com Ausente quando contempladas em detalhe a c lula foi
199. do que a integra o parte importante do processo de constru o de ontologias dado que tal processo considerado dispendioso na medida em que estruturas intensionais e extensionais precisam ser constru das Desse modo a integra o fica como uma alternativa para facilitar a constru o de ontologias O m todo Cyc considera a integra o das diferentes micro teorias existentes na base de conhecimento Cyc com ontologias de variadas complexidades como a SENSUS e a WordNet conforme apresentado na se o 4 1 2 Para tal utiliza padr es tecnol gicos de ind stria como DAML XML Schema e UML para integrar sistemas computacionais base Cyc Apesar de o m todo recomendar e explicar tecnicamente tais padr es para o processo de integra o n o explicita os procedimentos metodol gicos para estabelec la A metodologia de Gruninger e Fox apenas recomenda formalizar as perspectivas particulares de cada empresa para ent o integr las a ontologias de n cleo comum representam um conhecimento comum de uma organiza o e adverte quanto aos axiomas especificados nas ontologias espec ficas os quais devem ser suportados pelas ontologias de n cleo comum Tal recomenda o n o se mostra suficiente em termos metodol gicos para facilitar a constru o de ontologias usando se como alternativa a integra o O m todo de Uschold e King tamb m n o apresenta os procedimentos necess rios integra o com ontologias j existentes apenas
200. dology for Metodologia para 2002 Staab e Rudi Studer Development and desenvolvimento de Employment of Ontology ontologias em aplica es based Knowledge de gestao do Management conhecimento Applications R20 York Sure e Rudi On To Knowledge Metodologia On To 2002 Studer Methodology Final Knowledge para solu es Version de gest o do conhecimento em empresas R21 Robert Stevens Carole Building a Desenvolvimento de 2002 Goble Ian Horrocks Bioinformatics Ontology ontologia de and Sean Bechhofer Using OIL bioinform tica usando a linguagem OIL R22 York Sure Steffen On To Knowledge Metodologia On To 2003 Staab e Rudi Studer Methodology OTKM Knowledge para solu es de gest o do conhecimento em empresas R23 Asuncion G mez Methods and Engenharia de 2004 Perez Mariano Methodologies for Ontologias Fernandez Lopes e building ontologies Metodologias para Oscar Corcho Cap tulo do livro constru o de ontologias Ontological Engineering R24 Karin Breitman Por onde come ar Web Sem ntica 2005 Metodologias para a Metodologias de constru o de ontologias constru o de ontologias Arte ou Engenharia Cap tulo do livro Web Sem ntica A Internet do Futuro R25 Jorge Cardoso The Semantic Web Vis o geral da Web 2007 Vision Where are We Sem ntica linguagens ferramentas metodologias Tabela 9 Rela o dos documentos selecionados 3 2 1 2 Passo 2 Identi
201. dos Unidos na segunda metade do s culo XIX tendo seus princ pios determinados pela tecnologia vigente que eram as fichas ou cat logos impressos CAMPOS et al 2002 Conforme j explanado na se o de esquemas de classifica o para organizar os livros nas estantes as bibliotecas utilizavam a CDD a CDU dentre outros E para organizar as informa es dos documentos tinham os cabe alhos de assunto que segundo Gomes 1996 s o um produto tipicamente americano para tratamento dos assuntos dos livros e para organiza o do cat logo alfab tico de assunto Os cabe alhos de assunto s o formados de uma palavra ou de um conjunto de palavras que representam o assunto do documento Seus elementos s o considerados pr coordenados isto os termos que o comp em se coordenam em um processo pr vio sua utiliza o Segundo Campos et al 2002 o cabe alho de assunto tem sua base na linguagem natural ou seja os elementos que o integram adquirem significado quando formam um contexto sendo 35 Os esquemas tabelas com fun es de enumerar assuntos do passado do presente e do futuro antecipado foram classificados por Ranganathan em dois per odos o per odo pr faceta que data de 1876 a 1896 no qual os esquemas enumerativos e quase enumerativos est o inseridos e o per odo de transi o para a faceta que data de 1897 a 1932 no qual os esquemas quase facetados podem ser inclu dos CAMPOS 2001 Ambos consid
202. dos computador iii a o resultado da a o indexa o ndice iv causa efeito chuva acidente de carro e v processo etapas de um processo ciclo de vida inf ncia adolesc ncia juventude maturidade e velhice A norma ANSI NISO Z39 19 2005 classifica as rela es em tr s tipos rela o de equival ncia hier rquica e associativa A rela o de equival ncia dividida em rela es de sinon mia varia es lexicais entre conceitos e quase sinon mia Tais rela es representam os sin nimos ou quase sin nimos de um termo Os sin nimos aparecem com a indica o de USE ou UP use para nos tesauros mas n o h distin o sint tica para sin nimos e quase sin nimos A rela o hier rquica engloba a rela o do tipo gen rica g nero esp cie inst ncia um e rela o do tipo partitiva todo parte ou seja o todo com suas partes e do tipo enumerativa e as poli hier rquicas onde um termo pode depender de mais de um termo gen rico Finalmente a rela o associativa pode ocorrer como causa efeito processo agente processo contra agente a o produto 196 a o propriedade a o alvo conceito ou objeto propriedade conceito ou objeto origem conceito ou objeto unidade ou mecanismo de medida mat ria bruta produto e disciplina ou campo objeto ou profissional As rela es associativas s o estabelecidas entre termos que n o s o enquadrados como rela o hier rquica ou equivalente O manual da B
203. duto produtor Campos 2001a ressalta que os princ pios da teoria do conceito est o sendo teis para a elabora o de tesauros por que fornecem recursos para o estabelecimento de rela es para sua realiza o no plano verbal e para a determina o dos termos Campos 2004 ainda destaca que o estudo da teoria do conceito pode ajudar o modelizador em sua atividade de elabora o de modelos de representa o para linguagens document rias sistemas computacionais hipertextos e ontologias Tais instrumentos de representa o podem proporcionar de maneira eficaz o acesso a dissemina o o compartilhamento e uso do conhecimento pelos usu rios em potencial 42 2 2 3 3 Vocabul rios Controlados Vocabul rio controlado definido por Lancaster 1993 como uma lista de termos autorizados em que o indexador somente pode atribuir a um documento termos que existem na lista adotada pela unidade de informa o em que trabalha O vocabul rio controlado tem por fun es a o controle de sin nimos atrav s da defini o de um termo padr o com remissivas para os sin nimos b a diferencia o entre os hom grafos e c o agrupamento de termos em que os significados apresentem uma rela o mais estreita entre si como por exemplo rela es hier rquicas ou n o hier rquicas Lancaster 1993 identifica tr s tipos principais de vocabul rio controlado os esquemas de classifica o bibliogr fica as listas de c
204. e A fase inclui atividades de estudo de viabilidade e an lise de requisitos do sistema O estudo de viabilidade objetiva analisar o custo benef cio para se decidir pela modifica o de aplica es existentes ou por um novo desenvolvimento a partir de uma necessidade de solu o para algum problema formulado al m de decidir pelo desenvolvimento interno ou pela compra da solu o A justificativa para cada recomenda o deve ser documentada e formalmente aprovada por todos os participantes do projeto incluindo usu rios e desenvolvedores Tal documento pode ser a base de um contrato de desenvolvimento A an lise de requisitos do sistema objetiva fazer um estudo do ambiente atual e produzir um plano de desenvolvimento de software indicando em detalhes os recursos necess rios humanos materiais de software e de hardware bem como as estimativas de prazos e custos cronograma e or amento Tais requisitos tamb m precisam ser documentados A fase de desenvolvimento consiste na execu o de atividades durante o desenvolvimento de um produto de software a saber requisitos projeto e implementa o Tais atividades s o conduzidas de acordo com os requisitos funcionais de software hardware e pessoas especificados na etapa pr desenvolvimento As atividades de requisitos de software abrangem as restri es ou regras que o software deve cumprir em fun o da defini o das necessidades do requisitante Os requisitos devem servir como
205. e c digo e um sistema de f cil leitura e manuten o por m n o possuem sem ntica formal capaz de realizar dedu es eficientes BAADER HORROCKS e SATTLER 2003 Atualmente os sistemas utilizam mais a orienta o a objetos entretanto existem muitos 36 MAIDA A S Frame Theory John Wiley amp Sons 1987 37 MINSKY M A Framework for Representing Knowledge New York McGraw Hill 1975 55 sistemas legados utilizando as t cnicas de frames REZENDE 2003 Algumas linguagens de representa o de ontologias tamb m incorporam a teoria dos frames em seus construtores como a Flogic Frame Logic KIFER LAUSEN e WU 1995 que integra frames com c lculo de predicados de primeira ordem a RDF Resource Descrption Framework LASSILA e SWICK 1999 que captura o formato e propriedades dos objetos na Web al m de especificar a sem ntica dos dados atrav s de objetos e relacionamentos e a OIL Ontology Interchange Language FENSEL et al 2001 que cont m as principais constru es existentes em frames e em l gica descritiva Al m de linguagens algumas ferramentas para constru o de ontologias como o Prot g Frames utilizam Frames para especificar objetos que ir o compor s ontologias 2 3 1 3 Declara es L gicas O estudo sobre l gica e regras de infer ncias de extrema import ncia para a rea de Engenharia ontol gica visto que o conte do te rico das ontologias necessita de uma linguagem de r
206. e determina o comportamento definido nos m todos e estados poss veis atributos de seus objetos assim como o relacionamento com outros objetos Cada um desses objetos chamado de inst ncia de sua classe Segundo Rumbaugh e Blaha 2006 a subclasse herda as caracter sticas de sua superclasse E acrescentam que cada inst ncia de uma subclasse tamb m uma inst ncia da superclasse Por isso da denomina o um do ingl s is a para o relacionamento de generaliza o A Figura 15 ilustra uma situa o de especializa o e generaliza o entre a superclasse pessoa e suas subclasses cliente e empregado que por sua vez especializa mais tr s subclasses escritur rio caixa e secret ria Atrav s de uma linguagem de banco de dados a Structure Query Language conhecida como SQL 51 S o usados para mudar os valores dos atributos do objeto ou retornar valores de atributos de objetos selecionados A mesma opera o pode ser aplicada a diferentes tipos de objetos em tal situa o um nome de opera o pode ser referir a v rias implementa es distintas mas logicamente representando a mesma tarefa Esse procedimento conhecido como polimorfismo RUMBAUGH e BLAHA 2006 66 pessoa empregado cliente Generaliza o Especializa o escritur rio secret ria Figura 15 Modelo representando uma heran a entre a classe pessoa e suas subclasses Fonte adaptado de Silberschatz Ko
207. e especifica o de cen rios problema Para a condu o do estudo de viabilidade PRESSMAN 2002 SOMMERVILLE 2007 a proposta metodol gica recomenda verificar i se poss vel construir a ontologia com o or amento e tecnologia dispon vel ii se a ontologia pode ser integrada com outras ontologias e iii se a ontologia ser desenvolvida do in cio ou atrav s da extens o de uma j existente Al m disso quest es podem ser elaboradas no sentido de auxiliar o estudo de viabilidade tais como e O que aconteceria se a ontologia n o fosse constru da e Quais s o os problemas com o conhecimento atual e Como a ontologia proposta ir ajudar e Quais seriam os problemas de integra o e necess ria nova tecnologia Quais habilidades s o requeridas e Quais facilidades devem suportar a ontologia proposta Na atividade de an lise os profissionais envolvidos tamb m buscam identificar e alocar requisitos que ser o utilizados no processo de desenvolvimento da ontologia Os requisitos s o fundamentais para que o gerente de projeto possa elaborar um plano de desenvolvimento indicando em detalhe os recursos necess rios hardware software pessoal procedimentos informa o documenta o etc bem como as estimativas de prazos e custos cronograma e or amento Recomenda se atualizar o modelo de especifica o de cen rios problema sempre que um novo problema ocorrer no dom nio e necessitar de solu o por meio de ontologias
208. e linguagens document rias No processo de elabora o de linguagens document rias a representa o da informa o nos sistemas de recupera o de informa o tem fundamental import ncia pois define a terminologia que ser direcionada base de dados de documentos auxiliando o usu rio na elabora o de estrat gias de busca O consenso em rela o terminologia a ser adotada pelo sistema essencial para a comunica o entre usu rio e sistema Para tal buscam se os aportes te ricos da categoriza o e classifica o de conceitos 23 RANGANATHAN 1967 DAHLBERG 1978 para representar o conhecimento do assunto As contribui es desse campo ser o apresentadas na se o 2 2 No mbito da Ci ncia da Computa o os estudos sobre concep o de modelos destinados constru o de sistemas t m sido cada vez mais intensificados na busca de uma representa o mais pr xima da realidade Nesse sentido destaca se o modelo de entidade e relacionamento CHEN 1976 e o modelo orientado a objetos BOOCH JACOBSON e RUMBAUGH 2006 al m dos fundamentos da l gica aplicados na representa o de bases de conhecimento RUSSELL e NORVIG 2004 Atualmente uma rea que vem se destacando na busca por uma organiza o e representa o formal de conceitos e rela es atrav s de um compromisso ontol gico a Engenharia ontol gica GRUBER 1993a GUARINO 1998 que ser destaque nesta pesquisa As contribui es da Ci nc
209. e ontologias A Tabela 61 apresentada no final dessa se o mostra um panorama que permite visualizar as pondera es elucidadas a seguir O primeiro ponto a ponderar seria no modelo de ciclo de vida que reflete o caminho que o desenvolvimento da ontologia deveria seguir e o modo como o desenvolvimento da ontologia feito Nesse sentido a rea de Engenharia de Software traz contribui es atrav s dos modelos de processo de software propostos A cria o de um modelo de ciclo de vida ajuda a equipe de desenvolvimento a encontrar inconsist ncias redund ncias e omiss es no processo e em suas partes constituintes medida que esses problemas s o percebidos e corrigidos o processo se torna mais efetivo e concentrado na constru o do produto final Na proposta metodol gica para constru o de ontologias o modelo de ciclo de vida adotado o de prototipa o que permite modifica es ao longo do processo e com isso a evolu o da ontologia O segundo ponto pondera as t cnicas de planejamento e de gest o de projeto advindas da Engenharia de Software que permitem construir produtos de qualidade encontrar antecipadamente problemas atrav s de avalia es em cada fase do ciclo de vida e seguir as restri es do or amento e do cronograma Na proposta metodol gica foram recomendados estudo de viabilidade an lise de cen rios e escalonamento de atividades envolvidas no processo de constru o O terceiro ponto recai nos requis
210. e que a categoria formaliza o foi direcionada para o contexto das ontologias que especificam modelos semi comput veis atrav s de uma linguagem formal como tamb m para o contexto dos vocabul rios controlados quando se define as suas formas de apresenta o A defini o das categorias de an lise pode ser justificada a partir de uma vis o gen rica da engenharia de software que abrange a an lise o projeto a constru o a verifica o e a gest o de elementos t cnicos ou sociais PRESSMAN 2002 Desse modo todas as categorias definidas nessa pesquisa se enquadraram em tr s fases gen ricas as quais segundo Pressman 2002 independem da rea da aplica o do tamanho do projeto ou de sua complexidade i a fase de defini o que se concentra no qu isto que comportamento esperado do sistema ii fase de desenvolvimento que focaliza o como isto durante o desenvolvimento deve se definir como os dados devem ser organizados no caso das ontologias e dos vocabul rios controlados seriam os conceitos implementados e testados e ili fase de manuten o que se ocupa das modifica es associadas com corre es de erros adapta es necess rias e melhoramentos frente aos requisitos levantados Definidas as categorias de an lise o pr ximo passo foi a elabora o dos instrumentos para coleta e registro dos dados Para cada metodologia m todo e norma envolvida foi elaborada uma tabela contendo um espa o dedicad
211. e refletir na decis o do usu rio em modificar a sua estrat gia de busca com base nos documentos recuperados No caso do subsistema de avalia o o usu rio julga a relev ncia do documento recuperado Entrada Documentos Documentos Selecionados An lise Conceitual Vv Tradu o Indexa o Registros Indexados Banco de Dados a Banco de Dados de Vocabul rio de Documentos p Representa o do Sistema Estrat gias de Busca Tradugao Prepara o gt de An lise Estrat gias Conceitual de Busca i Fa J Usuarios do ee Sistema Requisi es Saas Figura 2 Sistema de Recupera o de Informa o Fonte Lancaster 1993 Numa abordagem contempor nea Abadal e Codina 2005 explicitam sobre as opera es envolvidas num processo de recupera o de informa o que podem vir a ser humanas automatizadas ou uma combina o das duas Os autores prop em ainda um modelo universal para tal processo a sele o dos documentos informa o de relev ncia para o p blico de interesse b indexa o escolha dos conceitos relevantes do dom nio sendo considerado pelos autores um trabalho de natureza intelectual c ordem de apresenta o dos documentos ao usu rio tamb m chamado de ranking d estabelecimento da estrutura de 5 O processo autom tico consiste na execu o pelo computador de algoritmos de r
212. e v lidas Tabelas de A defini o padr o para f rmulas inclui 1 Verificar o conhecimento dentro da f rmulas nome da formula atributo inferido que tabela de f rmulas a todos os atributos que identifica o atributo de inst ncia que calculado a partir da f rmula f rmula que inclui a f rmula matem tica para ser usada no c lculo do atributo inferido descri o para incluir os fundamentos te ricos da f rmula atributos de inst ncia b sicos que inclui uma lista de atributos de inst ncia usados na f rmula para calcular o atributo inferido atributos de classe b sicos que inclui uma lista de atributos de classe usados na f rmula para calcular o atributo inferido constantes que inclui uma lista de constantes usadas na f rmula para calcular o atributo inferido precis o com que o n mero deve ser calculado ex dois n meros decimais restri es para impor algumas condi es s f rmulas refer ncias de fontes de conhecimento utilizadas na elucida o das f rmulas aparecem no lado direito de uma f rmula devem aparecer nos campos atributos de inst ncia b sicos atributos de classe b sicos e constantes b se a defini o especifica alguma restri o outras f rmulas deveriam cobrir situa es alternativas 2 Verificar o conhecimento entre representa es intermedi rias a verificar se o campo f rmula especificado nas tabelas de atributos de inst ncia corresponde tabela de f
213. e viabilizar o tratamento da linguagem padronizada para que o conhecimento do dom nio possa ser expresso e compartilhado Al m da IA outros campos do conhecimento t m se interessado nos estudos sobre ontologias como o caso da Ci ncia da Informa o Neste campo buscam se alternativas para amenizar os problemas na comunica o entre sistemas de informa es e seus usu rios Pode se ter atrav s de ontologias um ponto de partida na modelagem conceitual de determinado dom nio buscando um entendimento compartilhado do mesmo Desta forma a comunidade de usu rios envolvida no dom nio passa a ter uma linguagem comum atrav s da qual o seu conhecimento possa ser expresso facilitando a comunica o entre esta comunidade e o sistema Falbo 1998 afirma que o emprego de ontologias pode facilitar a comunica o entre diversos usu rios com vis es diferentes do processo atrav s de um vocabul rio compartilhado do dom nio de interesse Esta pesquisa busca contribuir nos estudos sobre ontologias construindo um arcabou o te rico sobre as mesmas se o 2 3 3 1 busca o esclarecimento do significado do termo ontologia em seu campo de origem a Filosofia bem como em outros campos que fazem uso do termo a se o 2 3 3 2 apresenta as principais caracter sticas das ontologias e tipos definidos a se o 2 3 3 3 destaca as principais aplica es que fazem uso a se o 2 3 3 4 enfatiza as principais linguagens de representa o de o
214. ecificados em uma linguagem de representa o do conhecimento Conforme j visto na fundamenta o te rica e na an lise das metodologias e m todos para constru o de ontologias os axiomas s o express es l gicas que representam verdades sobre os objetos do dom nio e buscam especificar restri es na ontologia Regras s o geralmente usadas para inferir conhecimento na ontologia a partir de valores de atributos inst ncias rela es etc Para facilitar o processo de defini o dos axiomas considerado o mais dif cil dentre os processos de constru o de ontologias GRUNINGER e FOX 1995 a defini o guiada pelas quest es de compet ncia formal previamente definidas Assim os axiomas na ontologia devem ser necess rios e suficientes para expressar as quest es de compet ncia e caracterizar as suas solu es Finalmente para apoiar o entendimento do axioma recomenda se fornecer uma descri o em linguagem natural A Tabela 47 apresenta a proposta de um modelo para a descri o de axiomas formais no qual ilustra exemplos em l gica de primeira ordem de um axioma que restringe a log stica de uma viagem de trem na Europa As vari veis usadas na express o l gica s o X para Viagem de trem Y para Local de partida e Z para Local de chegada 251 Nome do axioma Trem dentro da Europa Descri o em Todo trem que parte de uma localiza o na Europa deve chegar outra linguagem natural localiz
215. ecupera o de informa o Maiores informa es sobre o assunto podem ser encontradas em Souza 2006 34 navega o entre os documentos utiliza o da tecnologia hipertexto e defini o de uma taxonomia para os documentos tamb m chamado de categoriza o f produ o de resumos para os documentos e g representa o em formato gr fico das informa es contidas nos documentos O modelo pode ser visualizado na Figura 3 na qual representa duas etapas o lado do usu rio e o lado do sistema NI gt An lise gt RNI gt Compara o lt RTEXTO lt An lise lt TEXTO NI necessidade de informa o a pergunta do usu rio An lise totalmente autom tico totalmente intelectual ou uma combina o dos dois RNI representa o da necessidade de informa o representa o da pergunta Compara o fun o que gera os resultados mediante a compara o da representa o da pergunta com a representa o do texto RTexto representa o do texto representa o do documento TEXTO documento Figura 3 Modelo Universal de um SRI Fonte adaptado de Abadal e Codina 2005 No que tange ao lado do usu rio a figura mostra a necessidade de informa o do mesmo ND a an lise conceitual an lise que pode ser autom tica intelectual ou uma combina o das duas e a representa o da pergunta feita pelo usu rio RND j o lado do sistema tem se o documento texto a an lise conceitual e re
216. eeeeaes 259 Tabela 60 Produtos resultantes da fase de documenta o cccescceceeeeeeentneeeceeeeeeenaees 259 Tabela 61 Panorama interdisciplinar da proposta metodol gica para constru o de ATAOI LOKAT UR SR DR AR ART DE RAR NR ORE PAPERS SR PR REP 262 SUM RIO 1 Introdu o 1 1 Pressupostos e quest o de pesquisa 1 2 Objetivos 2 Fundamenta o Te rica 2 1 Considera es iniciais Representa o do Conhecimento 2 1 1 Contribui es da L gica e da Filosofia Cl ssica 2 1 2 Contribui es da Terminologia 2 2 Contribui es da Ci ncia da Informa o para a Representa o da Informa o 2 2 1 Organiza o da Informa o 2 2 2 Sistemas de Recupera o da Informa o 2 2 3 Linguagens Document rias e Teorias Subjacentes 2 2 3 1 Teoria da Classifica o 2 2 3 2 Teoria do Conceito 2 2 3 3 Vocabul rios Controlados 2 2 3 3 1 Esquemas de Classifica o Bibliogr fica 2 2 3 3 2 Listas de Cabe alhos de Assunto 2 2 3 3 3 Tesauros origem defini es e vertentes de constru o 2 2 3 3 4 Taxonomias 2 3 Contribui es da Ci ncia da Computa o para a Representa o do Conhecimento 49 2 3 1 Intelig ncia Artificial 49 2 3 1 1 Redes Sem nticas 52 2 3 1 2 Frames 54 2 3 1 3 Declara es L gicas 55 2 3 2 Modelagem de dados 61 2 3 2 1 Modelo Relacional 62 2 3 2 2 Modelo Orientado a Objetos 65 2 3 2 2 1 Linguagem de Modelagem Unificada 67 2 3 3 Ontologias e Representa o do Conhecimento 70 2 3 3 1 Orig
217. efetiva comunica o do conhecimento e de seus registros entre os seres humanos Contudo percebe se um campo interdisciplinar que possibilita outros campos como a filosofia a terminologia a computa o entre outros contribu rem atrav s de teorias m todos e t cnicas na elabora o de instrumentos cada vez mais eficientes A se o est organizada da seguinte forma a se o 2 2 1 trata da principal quest o do campo a organiza o da informa o a se o 2 2 2 apresenta os sistemas de recupera o de informa o e seus principais subsistemas a se o 2 2 3 tece considera es importantes sobre as linguagens document rias destacando as teorias que as fundamentam al m de princ pios metodol gicos utilizados na constru o de seus vocabul rios controlados 2 2 1 Organiza o da Informa o Como precursor da mudan a na forma de organiza o da informa o e meios para recuper la pode se destacar Vannevar Bush que j na d cada de 40 afirmava que a mente humana trabalha por meio de associa es Quando uma pessoa se depara com um objeto logo o relaciona com um pr ximo atrav s da associa o de id ias BUSH 1945 Esse processo cognitivo deve se ao conceito que cada pessoa tem perante uma id ia Desta maneira Bush prop e uma t cnica na sele o da informa o que indexaria de forma associativa um objeto ao outro a chamada m quina Memex Alguns te ricos postulam que a Ci ncia da Informa o
218. egunda senten a os s mbolos V x significam que as propriedades envolvendo a vari vel x valem para todo x ou ainda que todos os objetos do universo considerado t m a propriedade em quest o a x y destino x A informa o de viagem y A quer viajar c y A idade c a A preferencias c e A despesa maxima c b A tem destino y x V x viajante x A y integer y A idade x y A y lt 30 viajante_jovem x Figura 12 Declara es em l gica de primeira ordem Fonte adaptado de Fernandez Lopez Gomez Perez e Corcho 2004 p 123 Dessa forma os axiomas definidos na Figura 12 podem responder a quest6es atrav s do c lculo de predicados como por exemplo na primeira senten a considerando as prefer ncias de um viajante viagem por cultura viagem para as montanhas viagem para a praia etc e algumas restri es econ mica ou sobre a pr pria viagem quais destinos s o mais apropriados Onde as constantes significam c o viajante b a quantidade m xima que o viajante pode gastar a a idade do viajante e s o suas prefer ncias e as vari veis x e y significam respectivamente destino da viagem e informa o sobre a viagem Uma outra quest o poderia ser respondida considerando um viajante jovem com um or amento para alojamentos quais tipos de alojamentos est o dispon veis O axioma da segunda senten a expressa que o viajante vari vel x considerado jovem se e somente se a sua idade
219. ejar aia aia web 4 fernandez pdf gt Acesso em 16 Novembro 2007 FERNANDEZ M GOMEZ PEREZ A CORCHO O Methodologies and Methods for Building Ontologies In GOMEZ PEREZ A FERNANDEZ LOPES M CORCHO O Ontological Engineering London Springer 2004 pp 107 153 FISCHER D 1998 From Thesauri towards Ontologies In W M el Hadi J Maniez and St A Pollit eds Structures and Relations in Knowledge Organization Proceedings of the 5th ISKO Conference Lille Wurzburg Ergon Verlag FOX M S The TOVE Project towards a common sense model of the enterprise 1992 Disponivel em lt http www eil utoronto ca enterprise modelling papers index html gt Acesso em 20 Novembro 2007 FOX M S et al An organization ontology for enterprise modelling 1997 Disponivel em lt http www eil utoronto ca enterprise modelling papers org prietula 23aug97 pdf gt Acesso em 10 Abril 2008 FREIRE Gustavo Henrique de A Ci ncia da Informa o tem tica hist rias e fundamentos Perspectivas em Ci ncia da Informa o Vol 11 N 1 2006 Dispon vel em lt http www eci ufmg br pcionline viewarticle php id 406 gt Acesso em 02 Mar o 2008 FREITAS Frederico L G Ontologias e a Web Sem ntica Santos Universidade Cat lica de Santos 2003 Dispon vel em lt http www inf unisinos br renata cursos topicosv ontologias ws pdf gt Acesso em 22 Mar o 2008 FUJITA M S L A identifica o de conceitos no processo de a
220. ele o das metodologias para constru o de ontologias apresentou dificuldades Os motivos foram os seguintes a as metodologias discutidas na literatura eram quase sempre as mesmas e b poucos trabalhos publicados sobre o tema Diante disso julgou se pertinente em termos de obten o de metodologias representativas de an lise obter a freqii ncia de ocorr ncia de cita o nos documentos selecionados Atrav s da tabela de freqii ncia de ocorr ncia tornar se ia poss vel identificar as metodologias de constru o mais discutidas e dar nfase na metodologia que mais se destacou na literatura v lido ressaltar que alguns dos documentos forneciam poucas informa es sobre o processo de constru o de ontologias Estes discutiam sobre ontologias de alto n vel e ontologias de dom nio CHANDRASEKARAN JOHNSON e BENJAMINS 1999 por m n o explicitavam seus m todos ou metodologias de constru o JONES BENCH CAPON e VISSER 1998 J outros apontavam metodologias que tratavam de avalia o de taxonomia GUARINO e WELTY 2000 e integra o JONES e PATON 1999 de ontologias Foram portanto mapeadas apenas metodologias e m todos que contemplassem o processo de constru o de uma ontologia conforme pode ser conferido na Tabela 10 107 pf 1 nor is there much published in this rea even in the research literature 108 A Tabela 9 a mostra os documentos por ano de publica o
221. elo fato da mesma ser uma caracter stica espec fica do processo de constru o de ontologias 5 9 Avalia o A fase de avalia o pertence aos processos integrais pelo fato de suas atividades serem conduzidas ao t rmino de cada fase do processo de desenvolvimento da ontologia A avalia o tem como prop sito julgar tecnicamente as ontologias suas aplica es e ambientes associados bem como a documenta o desenvolvida durante o processo de constru o Dentre as metodologias e m todos para constru o de ontologias analisados os m todos Cyc Kactus Sensus e 101 n o contemplam a fase de avalia o desconsiderando a import ncia da verifica o sobre os resultados de cada fase do processo de constru o de forma que no final a ontologia possa ser conclu da com a qualidade devida E ainda desconsideram a relev ncia do procedimento de valida o a fim de averiguar se a ontologia est cumprindo o prop sito especificado na fase de requisitos Tais desconsidera es podem levar ao fracasso do projeto visto que o sucesso do mesmo depende de homologa es determinadas por verifica es e valida es em todo o ciclo de vida da ontologia A metodologia de Gruninger e Fox utiliza os teoremas completos para verificar se as solu es para as quest es de compet ncia s o completas Tal metodologia mostra ser madura no quesito avalia o pois consegue validar com maior precis o ontologias a partir de seus axiomas formais E
222. em e Defini es 71 2 3 3 2 Caracteristicas e Tipos de Ontologias 76 2 3 3 3 Aplica es que fazem uso 79 2 3 3 4 Linguagens para Representa o de Ontologias 80 2 3 3 4 1 Linguagens de marca o e padr es de metadados eletr nicos 83 2 3 3 4 2 RDF Resource Description Framework 87 2 3 3 4 3 RDFS Resource Description Framework Schema 89 2 3 3 4 4 OWL e Ontologias 91 2 3 3 5 Processos envolvidos na concep o de Ontologias 100 2 3 3 5 1 Processo de Desenvolvimento de Software IEEE 1074 102 2 3 3 5 2 Processo de Constru o de Ontologias 105 3 Metodologia de Pesquisa 110 3 1 Sele o das fontes de pesquisa 111 3 2 Sele o do material emp rico 112 3 2 1 Sele o das metodologias para constru o de ontologias 112 3 2 1 1 Passo 1 Sele o dos documentos 114 3 2 1 2 Passo 2 Identifica o das metodologias para constru o de ontologias 120 3 2 1 3 Passo 3 Quantifica o da ocorr ncia de cita o 123 3 2 1 4 Passo 4 Determina o das metodologias e dos m todos 124 3 2 2 Sele o das metodologias para constru o de vocabul rios controlados 125 3 3 Coleta e an lise dos dados 127 3 4 An lise comparativa das metodologias dos m todos e da norma 130 3 5 Proposi o da metodologia para constru o de ontologias 130 4 Apresenta o da An lise dos Objetos Emp ricos 132 4 1 M todo Cyc 133 4 1 1 Especifica o de Requisitos e Implementa o 134 4 1 2 Integra o 135 4 2 Metodologia de Gruning
223. encia a natureza dos conceitos e de suas rela es A Figura 76 apresenta uma por o de um diagrama de rela es entre conceitos no exemplo do dom nio de viagem As rela es local de partida e local de chegada e as rela es inversas local de chegada de e local de partida de se conectam aos conceitos de alto n vel Viagem e Local de suas respectivas taxonomias de viagens e locais Desse modo as classes referentes aos dom nios e aos escopos bem como suas rela es ou propriedades podem ser identificados precisamente e delimitados no momento da implementa o em linguagens como RDFS e OWL ver se es 2 3 3 4 3 e 2 3 3 4 4 Viagem Local de chegada local de chegada de local de partida de Local de partida Local Figura 76 Exemplo de diagrama de rela es Fonte Adaptado de Fernandez G mez Perez e Corcho 2004 p 136 6 2 4 6 Constru o do dicion rio de conceitos 242 Tendo se desenvolvido as taxonomias de conceitos e os diagramas de rela es a proposta metodol gica prop e construir um dicion rio de conceitos para especificar as propriedades que descrevem cada conceito da taxonomia incluindo suas rela es suas inst ncias seus atributos de classe e atributos de inst ncia A Tabela 38 apresenta a proposta de um modelo para dicion rio de conceitos Nome do Atributos de Atributos de inst ncia Rela es Co
224. endo refinado na medida em que as fases v o sendo concretizadas conforme pode ser visualizado na Figura 72 em que um modelo de escopo proposto Escopo da Ontologia Dom nio Viagem Data xx de xxxx de xxxx Conceituado por preenchido na fase de modelagem Formalizado por preenchido na fase de formaliza o Implementado por preenchido na fase de implementa o Prop sito Proporcionar uma base de conhecimento consensual sobre o dom nio de viagem que pode ser usada em ag ncias de viagem N vel de formalidade formal Lista de termos Preenchido na fase de modelagem Fontes de conhecimento Preenchido na fase de modelagem Figura 72 Modelo de escopo da ontologia 227 v lido ressaltar que esta proposta recomenda um ciclo de vida baseado em evolu o de prot tipos conforme explanado na fase de gerenciamento do projeto Sendo assim o modelo de especifica o de cen rios problema pode resultar em princ pio num documento parcialmente completo A Tabela 33 mostra os produtos gerados na fase de especifica o de requisitos e as fases e atividades que necessitam de tais produtos Informa o de sa da Destino Fase Atividade Identifica o de termos Modelagem conceitual Quest es de compet ncia Defini o de termos Formaliza o Formaliza o de quest es Respostas s quest es de Modelagem conceitual Identifica o de termos compet ncia Defini o de termos
225. endo uma ontologia como sendo um artefato de engenharia constitu do por um vocabul rio intensional utilizado para descrever certa realidade em conjunto com pressupostos expl citos em forma de l gica de primeira ordem representando conceitos tamb m denominado predicado un rio e rela es entre conceitos tamb m denominado predicado bin rio Tal vocabul rio intensional descrito mediante uma aceita o ou seja um consenso no sentido das palavras que ir o comp lo Borst 1997 p 12 tamb m apresenta uma defini o muito aceita pela comunidade de ontologia uma especifica o formal e expl cita de uma conceitualiza o compartilhada Ou seja um conhecimento consensual de um determinado dom nio Almeida e Bax 2003 explicam que formal significa leg vel para computadores especifica o expl cita estaria 75 relacionada a conceitos propriedades axiomas explicitamente definidos compartilhado seria conhecimento consensual e conceitualiza o diz respeito a um modelo abstrato de algum fen meno do mundo real Para Uschold e Gruninger 1996 ontologias s o termos usados para referenciar um conhecimento compartilhado em algum dom nio de interesse que pode ser usado como uma aplica o unificada para resolver problemas Afirmam que uma ontologia necessariamente incluir um vocabul rio de termos e alguma especifica o de seu significado Esse vocabul rio pode ser representado com distin
226. entada a seguir A l gica de primeira ordem representa o mundo em termos de objetos e predicados desses objetos propriedades dos objetos e rela o entre eles al m de conectivos l gicos e quantificadores sendo assim capaz de capturar uma boa id ia sobre o mundo RUSSELL e NORVIG 2004 Em rela o aos quantificadores a l gica de primeira ordem possui dois 1 quantificador universal V indicando para todo ou para todos os objeto s e ii quantificador existencial A indicando declara o sobre algum objeto 4l Para verificar se uma senten a verdadeira ou falsa o valor de P v Q quando P verdadeira e Q falsa Tome como ponto de partida as colunas P e Q a esquerda da tabela procure a linha em que P verdadeira e Q falsa segunda linha Em seguida observe nessa linha sob a coluna P v Q o resultado verdadeiro 57 Uma senten a em l gica de primeira ordem anuncia um fato e formada a partir de um s mbolo de predicado seguido por uma lista de termos entre par nteses A Figura 12 apresenta duas senten as representando um poss vel cen rio em uma ag ncia de viagem Na primeira senten a despesa m xima o s mbolo de predicado e c b s o s mbolos de constantes ou termos significando que c e b t m a propriedade despesa m xima Os s mbolos A x y significam que alguma vari vel x como y tem uma propriedade ou ainda que existe no m nimo um objeto do universo considerado que tem uma propriedade Na s
227. ento e algoritmos eficientes para dedu o de propriedades de objetos de acordo com suas categorias Entretanto as representa es gr ficas imp em limita es expressivas pela falta de sem ntica formal que podem restringir o uso da linguagem DONINI LENZERINI e NARDI 1997 REZENDE 2003 Os fundamentos das redes sem nticas foram direcionados para alguns modelos que buscam organizar e representar conhecimento como os mapas conceituais NOVAK e CANAS 2008 que utilizam links para definir relacionamentos entre conceitos tamb m chamados de unidades sem nticas e a linguagem de modelagem unificada do paradigma orientado a objetos BOOCH JACOBSON e RUMBAUGH 2006 que representa os diagramas de classes e de objetos atrav s de associa es sem nticas entre eles Algumas linguagens para descri o de recursos na Web comp em a arquitetura da Web Sem ntica utilizam um modelo de grafo cuja fundamenta o prov m das redes sem nticas O modelo descreve os recursos e os objetos como n s e os predicados como arcos que ligam os n s A modelagem unificada e alguns modelos de representa o de conhecimento na Web ser o 54 apresentados mais adiante nesse trabalho tendo em vista a rela o dos mesmos com as ontologias 2 3 1 2 Frames O conceito de Frames surgiu na d cada de 70 a partir do aparecimento da teoria dos Frames uma deriva o das redes sem nticas como uma forma de representar o conhecimento de um objeto atrav
228. envolvimento mmm desenvolvimento Especifica o Mi F ae E E E TE E EMENDA odelagem conceitual Formaliza o Implementa o Manuten o Integra o Avalia o Documenta o Planejamen Ausente Defini o do Concep o da Formalizar o Ambientes de Orienta o O resultado Divide se Recomenda to das prop sito conceitualiza o modelo desenvolvi quanto a um em da em cada atividades do grau de atrav s das conceitual em mento ajustes documento verifica fase do ciclo controle das formaliza representa es uma linguagem adequados necess rios de o e de vida tarefas e o e do intermedi rias i formal como meta nas integra o valida o garantia da escopo gloss rio preliminar ontolingua e ontologias e representa que da qualidade de termos ii l gica descritiva ontologias es descreve ontologia rvores de Entretanto a selecionadas intermedi para cada classifica o de formaliza o na fase de rias ver termo conceitos iii n o integra o tabela 16 aproveita diagramas de procedimento Uso de do o nome verbos iv obrigat rio pois linguagens do termo e a dicion rio de dados ferramentas como Prolog defini o do v tabelas de como a ODE Ontolingua termo na atributos de por exemplo j dentre outras meta inst ncias vi geram o c digo ontologia o tabelas de atributos atrav s da nome da de classe vii exporta o da meta tabela de especifica
229. epresenta o CHANDRASEKARAN JOHNSON e BENJAMINS 1999 p 21 para que posteriormente possa ser manipulado por um mecanismo de infer ncia A inten o desta se o fornecer uma vis o te rica sobre alguns formalismos empregados por exemplo em metodologias para constru o de ontologias como o caso da l gica de primeira ordem utilizada no projeto Toronto Virtual Enterprise Tove GRUNINGER e FOX 1995 e da l gica descritiva que fundamenta a base formal de algumas linguagens para constru o de ontologias no contexto da Web BAADER HORROCKS e SATTLER 2003 BREITMAN 2005 Existem v rios tipos de l gicas usadas para a realiza o de dedu o autom tica a l gica proposicional a l gica de primeira ordem e a l gica descritiva A l gica proposicional a mais simples por que se baseia apenas na exist ncia de constantes P Q R etc e no uso de conectivos l gicos nega o conjun o disjun o V implica o e bicondicional se e somente se 38 Termo utilizado em refer ncia aos sistemas de informa es de organiza es que apesar de serem bastante antigos fornecem servi os essenciais Informa es em http protege stanford edu overview protege frames html Refere se ao comportamento de qualquer programa de computador que realizada infer ncias dedutivas a partir das leis da l gica matem tica Esta por sua vez possui v rias regras sint ticas de dedu o a part
230. epresentada O paradigma das linguagens de marca o vislumbra que um documento composto de conte do estrutura e estilo Segundo Bax 2001 o conte do seria a informa o em si a estrutura seria como se d a organiza o da informa o e o estilo a maneira como a informa o ser apresentada para o usu rio Algumas linguagens de marca o de padr o aberto SGML HTML XML etc permitem a cria o de documentos que podem ser manipulados independentemente de plataforma de hardware e software As linguagens XML eXtensible Markup Language e HTML HyperText Markup Language s o linguagens com tais objetivos sendo originadas da SGML Standard Generalized Markup Language O CERN European Organization for Nuclear Research Centro Europeu de Pesquisas Nucleares utilizou no inicio da d cada de 80 a SGML em pesquisas de hipertextos Dessa maneira 0 pesquisador Tim Berners Lee acabou criando no in cio da d cada de 90 o Word Wide Web que empregava a id ia de liga es entre documentos p ginas localizados em qualquer parte do mundo atrav s da rede mundial de As linguagens RDF e RDF Schema podem ser consideradas a funda o da Web Sem ntica Tais linguagens tornaram se um padr o recomendado pela W3C que define uma linguagem para descrever recursos tais como as p ginas na Web Uma recomenda o do W3C entendida pela ind stria e pela comunidade como um padr o para a Internet BREITMAN 2005 A SGML foi recon
231. er e Fox 138 4 2 1 Pr desenvolvimento 139 4 2 2 Especifica o de Requisitos 139 4 2 3 Modelagem Conceitual 141 4 2 4 Formaliza o 142 4 2 4 1 Formaliza o das quest es de compet ncia 142 4 2 4 2 Especifica o dos axiomas em l gica de primeira ordem 142 4 2 5 Implementa o 144 4 2 6 Integra o 144 4 2 7 Avalia o 145 4 3 M todo de Uschold e King 148 4 3 1 Especifica o de Requisitos 149 4 3 2 Modelagem Conceitual 149 4 3 3 Implementa o 152 4 3 4 Integra o 153 4 3 5 Avalia o 153 4 3 6 Documenta o 153 4 4 M todo Kactus 155 4 4 1 Especifica o de Requisitos 155 4 4 2 Modelagem Conceitual 155 4 4 3 Integra o 156 4 5 Metodologia Methontology 158 4 5 1 Gerenciamento do projeto 159 4 5 2 Especifica o de Requisitos 160 4 5 3 Modelagem Conceitual 162 4 5 4 Formaliza o 169 4 5 5 Implementa o 169 4 5 6 Integra o 170 4 5 7 Avalia o 170 4 5 8 Documenta o 170 4 6 M todo Sensus 172 4 6 1 Modelagem Conceitual e Integra o 172 4 6 2 Formaliza o e Implementa o 175 4 7 M todo 101 178 4 7 1 Especifica o de Requisitos 179 4 7 2 Modelagem Conceitual e Formaliza o 179 4 7 2 1 Enumerar os termos importantes 180 4 7 2 2 Definir classes e hierarquia das classes 180 4 7 2 3 Definir as propriedades das classes slots 184 4 7 2 4 Definir as facetas dos slots 185 4 7 2 5 Criar inst ncias 186 4 7 3 Implementa o 186 4 7 4 Integra o 186 4 7 5 Documenta o 187 4 8 Metodologia e
232. erados por Ranganathan e seus seguidores como esquemas enumerativos 7 Do termo ingl s Dewey Decimal Classification Considerada por Ranganathan uma classifica o quase enumerativa Do termo ingl s Universal Decimal Classification Considerada por Ranganathan uma classifica o quase facetada 44 esta uma caracter stica impeditiva de uma representa o eficaz que possa atender s necessidades do usu rio em busca de informa o Segundo as autoras diante a essa dificuldade surgiu a necessidade de romper com o tradicional cabe alho de assunto A unidade de representa o tem tica de um documento deixa de ser o assunto e passa a ser a reuni o de conceitos em um sistema p s coordenado cujos termos s o combinados no momento de seu uso Surge assim um tipo de instrumento de termos controlados em sua forma e conte do os tesauros 2 2 3 3 3 Tesauros origem defini es e vertentes de constru o O termo tesauro teve sua origem no dicion rio de Peter Mark Roget em 1852 Thesaurus of English Words and Phrases Em tal dicion rio os termos n o est o organizados em ordem alfab tica como nos dicion rios tradicionais mas de acordo com o significado das palavras que o comp em DODEBEI 2002 Surge dessa maneira uma primeira concep o de estrutura organizada logicamente atrav s de elementos sem nticos relacionados entre si A partir de 1940 o tesauro document rio come ou a ser usado na Ci ncia da Informa o
233. ermos ii definir classes iii organizar as classes em uma taxonomia iv definir slots e facetas v adicionar valores de slots para as inst ncias Tabela 20 Tabela Sin ptica do m todo 101 Formaliza o Simult neo fase de modelagem conceitual atrav s de uma linguagem de representa o baseada em frames Implementa o Baseada no m dulo de frames ou m dulo OWL da ferramenta Prot g Manuten o Ausente Integra o Considera a reutiliza o de ontologias com o prop sito de a poupar esfor o no desenvolvi mento b interagir com as ferramentas que usam outras ontologias e c utilizar ontologias validadas atrav s do uso em aplica es Avalia o Ausente Documenta o Na defini o das classes e dos slots a ferramenta Prot g possibilita fazer a documenta o descrevendo os em linguagem natural Al m disso as premissas relevantes sobre o dom nio tamb m devem ser registradas como por exemplo lista de sin nimos e defini es sobre limita es de escopo 189 4 8 Metodologia e Norma para constru o de vocabul rios controlados A norma padr o proposta pela organiza o norte americana National Information Standards Organization ANSI 2005 prop e as linhas gerais para constru o formata o e manuten o de vocabul rios controlados monolingiies Em rela o s regras de constru
234. es de usar conhecimento de senso comum suficiente para investigar e descobrir novos conhecimentos O terceiro processo foi conduzido por um n mero maior de ferramentas no sentido de gerenciarem a extra o de conhecimento de senso comum partes consideradas dif ceis de serem interpretadas nas fontes de conhecimento envolvidas na base Cyc O m todo Cyc vislumbra duas atividades mostradas na Figura 46 que s o executadas nos tr s processos elucidados acima i atividade de desenvolver uma ontologia de alto n vel contendo conceitos mais abstratos e ii atividade de refinar a ontologia abstrata para representa o do conhecimento desejado Na primeira atividade deve se identificar e codificar o conhecimento expl cito e impl cito existente nas fontes de conhecimento dispon veis de forma que na segunda atividade novos conceitos e rela es sejam inferidos com o aux lio de ferramentas de processamento de linguagem natural e aprendizado de m quina 4 1 2 Integra o A base de conhecimento Cyc possui diferentes micro teorias com o prop sito de reunir o conhecimento de diferentes dom nios a depender do contexto LENAT 1995 Desse modo ontologias de variadas complexidades t m sido mapeadas ou integradas com a Cyc incluindo a SENSUS uma ampla parcela da WordNet dentre outras REED e LENAT 2002 Reed e Lenat 2002 apresentam propostas baseadas em padr es tecnol gicos de ind stria para integrar sistemas computacionais ba
235. es sobre a possibilidade e a adequa o de constru o da ontologia A fase de especifica o de requisitos requer o conhecimento sobre o dom nio que se deseja representar de forma a identificar poss veis problemas que a ontologia dever ser capaz de resolver A defini o do prop sito da ontologia demandada nessa fase a qual determina a necessidade de constru o da ontologia e os fins de utiliza o da mesma Destaca se aqui a import ncia da abstra o por parte da pessoa que est executando a atividade de especifica o tendo em vista a subjetividade influenciada por fatores cognitivos e pelo conhecimento pr vio de cada indiv duo sobre o dom nio O processo de abstra o respons vel pela imposi o de coer ncia acerca dos conceitos capturados como partes essenciais do dom nio no qual se pretende representar A aquisi o de conhecimento uma atividade conhecida na rea de Engenharia do Conhecimento utilizada principalmente na cria o de bases de conhecimento para sistemas baseados em conhecimento e sistemas especialistas REZENDE 2003 O profissional especializado na execu o dessa atividade o Engenheiro de Conhecimento que tem como tarefa estudar o dom nio e por meio de uma intera o intensa com especialistas da rea criar um modelo que represente as caracter sticas conceituais do dom nio Na inten o de tornar mais efetivo o processo de aquisi o de conhecimento v rias t cnicas t m sido dese
236. esponda aos prop sitos determinados Para tal o ambiente de desenvolvimento associado deve possibilitar efetuar consultas ontologia atrav s do mecanismo de infer ncia Isso d ao ontologista a capacidade de checar a consist ncia de sua ontologia verificando por exemplo se ela responde s quest es de compet ncia relacionadas Para que isso seja poss vel necess rio que a linguagem de implementa o da ontologia seja suportada pelo mecanismo de infer ncia adotado Conforme foi visto na fundamenta o te rica a linguagem OWL est mapeada em l gicas descritivas e faz uso de infer ncias existentes como FaCT Fast Classification of Terminologies e RACER possibilitando desse modo a utiliza o de infer ncias autom ticas existentes em tais formalismos O Prot g owl possui uma API de Application Programming Interface ou Interface de Programa o de Aplicativos que possibilita infer ncias sobre classes e inst ncias na ontologia escrita em OWL Desta forma atrav s de consultas ontologia o ontologista pode verificar se a ontologia responde s quest es de compet ncia e portanto se satisfaz os requisitos para ela definidos A Tabela 58 apresenta de forma resumida o resultado da fase de avalia o que ser submetido fase e atividade requerente Destino Informa o de sa da Fase Atividade Resultados da avalia o Tabela 58 Produto resultante da fase de avalia o Espec fica de ca
237. estor functionalProperty TELP T C lt lhasMother inverseFunctionalProperty TC lt 1P7 T E lt lhasSSN7 Figura 41 Axiomas OWL Fonte Bechhofer Horrocks e Patel Schneider 2003 A linguagem selecionada para o desenvolvimento da ontologia pertence a uma fase espec fica de seu ciclo de vida Entretanto outras fases s o previamente necess rias fase de implementa o de forma que a ontologia possa atender ao seu prop sito Tais fases ser o apresentadas na pr xima se o 2 3 3 5 Processos envolvidos na concep o de Ontologias O objetivo desta se o apresentar os principais conceitos que cercam o dom nio da pesquisa a fim de facilitar o entendimento do leitor acerca do cap tulo sobre o referencial emp rico deste trabalho an lise de metodologias para constru o de ontologias Al m disso pretende se elucidar a rela o e a contribui o de reas como a Engenharia de Software e a Engenharia de Conhecimento que colaboram atrav s de seus processos t cnicas e m todos para um novo ramo de trabalho conhecido como Engenharia ontol gica Considera se 101 importante essa abordagem pela possibilidade de composi o de t cnicas e m todos advindos de tais reas na proposi o de uma metodologia para constru o de ontologias prop sito da pesquisa Na rea de Engenharia de Software existem metodologias j consolidadas difundidas e bem aceitas na ind stria de software PRESSMAN 2002 como
238. estrutura classificat ria E complementa dizendo que apesar de avan ar em aspectos te ricos a ontologia ainda est ref m de uma forma de evidenciar os conceitos e suas rela es CAMPOS 2004 p 31 Soergel 1999 destaca a car ncia de comunica o entre as comunidades que lidam com estruturas conceituais nas quais os esfor os para constru o de produtos s o fragmentados resultando em consider vel reinven o de conceitos como por exemplo WUESTER E L L tude scientifique q n rale de la terminologie zone frontali re entre la linguistique la logique ontologie L informatique et les sciences des chose In RONDEAU G FELBER E Org Textes choisis de Terminologie Qu bec GIRSTERM 1981 p 57 114 76 classifica o Segundo o autor uma ontologia uma classifica o de categorias b sicas Sendo assim as reas que lidam com desenvolvimento de ontologias poderiam recorrer a t cnicas utilizadas na Ci ncia da Informa o para aproveitamento de metodologias j consolidadas no campo Vickery 1997 destaca quest es presentes na pesquisa de ontologias que tamb m s o abordadas pela Biblioteconomia como a categoriza o de conceitos princ pio b sico da teoria da classifica o E conclui que apesar da similaridade evidente os autores da Intelig ncia Artificial n o referenciam trabalhos importantes da Biblioteconomia como por exemplo os m todos
239. etalhe acerca de cada metodologia m todo e norma investigada J a segunda se prop s apresentar sinteticamente conte dos que seriam de interesse etapa final da pesquisa proposta metodol gica para constru o de ontologias A partir do tratamento e organiza o do conte do em tais estruturas foi poss vel analisar comparativamente cada metodologia m todo e norma e tirar conclus es te ricas e emp ricas acerca do processo de constru o de ontologias A partir da an lise comparativa dos m todos da norma e das metodologias estudadas obteve se um arcabou o te rico metodol gico que facilitou a proposta de uma metodologia para constru o de ontologias fundamentada nas teorias da Ci ncia da Informa o da Computa o bem como em padr es reconhecidos internacionalmente para concep o de software A pr xima se o descreve como foi conduzida a atividade de proposi o da metodologia para constru o de ontologias 3 5 Proposi o da metodologia para constru o de ontologias A proposta metodol gica de constru o de ontologias foi desenvolvida no per odo de abril a maio de 2008 a partir da an lise de duas metodologias e cinco m todos para constru o de ontologias al m de uma norma e uma metodologia para constru o de vocabul rios controlados A proposta buscou o preenchimento de lacunas existentes no mbito da constru o de ontologias lacunas estas apresentadas no decorrer de toda a pesquisa Resumida
240. f ID Man gt lt rdfs subClassOf rdf resource HPerson gt lt rdf Class gt lt rdf RDF gt Figura 26 Um exemplo de heran a entre duas classes Fonte Mcbride 2004 O exemplo da Figura 26 representa que a classe man homem uma subclasse da classe person pessoa Isso implica que os membros da classe man herdam as propriedades da classe person As propriedades em RDF tamb m formam uma classe O RDFS define rdf Property como sendo a classe de todas as propriedades RDF Formalmente uma propriedade um recurso que tem uma extens o de propriedade que um conjunto de pares de objetos relacionados atrav s de uma propriedade Uma propriedade pode ser uma subpropriedade da outra que significa que qualquer um dos objetos relacionados atrav s da subpropriedade s o tamb m rela es da superpropriedade O exemplo da Figura 27 mostra a propriedade husbandOf marido de sendo definida como subpropriedade da propriedade partnerOf c njuge de lt rdf RDF xml base http example org example gt lt rdf Property rdf ID partnerOf gt lt rdf Property rdf ID husbandOf gt lt rdfs subProperty Of rdf resource partnerOf gt lt rdf Property gt lt rdf RDF gt Figura 27 Um exemplo de heran a entre propriedades Fonte Mcbride 2004 Algumas restri es podem ser impostas aos vocabul rios O RDFS fornece as primitivas rdfs domain que especifica o dom nio de uma propriedade
241. f object state of affairs part whole and so forth as well as the relations between parts and the whole and their laws of dependence Considerado o mais poderoso e influente pensador da Gr cia cl ssica 384 322 a C ao lado de seu mestre Plat o Arist teles dedicou se ao estudo dos seres vivos e da natureza Fez da biologia o modelo de suas investiga es ZILES 1998 p 62 25 ser visto mais adiante neste trabalho a abstra o uma atividade intelectual demandada na representa o de conceitos e rela es entre conceitos que ir o compor a ontologia Tal atividade apesar de possuir uma abordagem geralmente pragm tica pode vir a ser desenvolvida com fundamentos epistemol gicos de outras ci ncias como a Filosofia que busca compreender as formas pelas quais os homens conhecem as coisas do mundo BRAGA et al 2003 A compreens o da realidade atrav s da representa o do conhecimento fez com que Arist teles se ocupasse em analisar primeiramente a linguagem pois considerava que a linguagem a maneira de exprimir conhecimento do que realmente existe Classifica ent o as express es em categorias dentre as quais se destacam a de subst ncia quantidade qualidade tempo lugar paix o rela o estado a o e posi o CORAZZON 20084 As categorias ajudariam na organiza o de objetos ou coisas do mundo uma vez que eles estariam classificados em tais categorias Dessa forma o racioc nio sobre os ob
242. fab ticas simples at visualiza es gr ficas complexas tamb m chamadas de apresenta es sistem ticas e Formato os vocabul rios controlados podem ser distribu dos em formatos impressos ou eletr nicos recursos de hipertexto e Documenta o todo vocabul rio controlado deveria exibir uma documenta o de como usar o instrumento 135 Exemplos ilustrativos de tais gr ficos podem ser encontrados no referido manual 136 E A s S Informa es adicionais podem ser encontradas na se o 9 2 da norma 197 e Categorias de usu rios verificar as classes de usu rios que ir o manusear o instrumento a fim de fazer um estudo de usabilidade para cada classe como indexadores usu rios finais e pessoal de apoio manuten o do instrumento 4 8 6 Manuten o Essa fase destinada a procedimentos relacionados adi o altera o e exclus o de termos no vocabul rio controlado Para tal a norma ANSI NISO Z39 19 2005 recomenda fazer o registro do termo que sofreu a manuten o incluindo a data do evento e o respons vel pela manuten o As seguintes recomenda es s o direcionadas a cada tipo de manuten o e Adi o verificar a necessidade de incluir notas de escopo para o novo termo verificar qual a forma correta do termo verificar como o novo termo ser relacionado com os termos existentes na hierarquia e Altera o registrar a data da altera o dos termos na nota hist rica Isso p
243. fase pr desenvolvimento As demais metodologias e m todos para constru o de ontologias mostram n o se preocupar com tal fase partindo na maioria dos casos diretamente para a fase de especifica o de requisitos da ontologia v lido destacar que no processo de an lise da metodologia de Gruninger e Fox surgiu uma d vida em rela o devida classifica o da atividade cen rios de motiva o visto que tal atividade al m de servir para descrever os requisitos da ontologia tamb m tem o prop sito de identificar problemas que podem refletir na decis o de constru o de novas ontologias ou extens o de ontologias j existentes conforme foi descrito na se o sobre tal metodologia O prop sito de 204 identificar problemas em um ambiente se enquadra em atividades pertencentes fase pr desenvolvimento conforme foi visto na fundamenta o te rica sobre os grupos de atividades da norma IEEE 1074 1997 Portanto achou se pertinente classificar os cen rios de motiva o na categoria pr desenvolvimento No caso da ANSI NISO Z39 19 2005 a norma recomenda um estudo de viabilidade antes da decis o de se construir um vocabul rio controlado por m n o entra em detalhes sobre a forma de condu o de tal estudo A fase pr desenvolvimento mostra se relevante no sentido de averiguar a raz o de se construir ontologias em determinado ambiente e pode implicar muitas vezes em propostas de desenvolvimento as quais necessit
244. fic los no interior dessas categorias A Figura 5 mostra as categorias e as subcategorias formais propostas por Dahlberg as quais foram embasadas nas cl ssicas categorias de Arist teles que por sua vez fundamentaram as categorias de Ranganathan Categorias formais Subcategorias formais Princ pios Entidades Objetos imateriais Objetos materiais ___ Quantidades Propriedades Qualidades Rela es Atividades peeks Re Processos a Tempo Dimens es Posi o Espa o Figura 5 Categorias e subcategorias formais de Dahlberg Fonte adaptado de Dahlberg 1978 p 145 Campos 2001a p 95 observa a t cnica de categoriza o como a um recurso para o entendimento da natureza do conceito e b um recurso de forma o de estruturas conceituais Os dois aspectos s o considerados complementares e fornecem recursos para estruturar um determinado dom nio de conhecimento Diante disso podemos conferir a rela o da teoria da classifica o facetada com a teoria do conceito com seu m todo anal tico sint tico 23 eee e i E Pode se afirmar que o m todo de categoriza o o exerc cio de entendimento do conte do conceitual do termo esta afirmativa nos leva a uma pergunta cl ssica Define se para classificar categorizar ou classifica se categoriza se para definir Fica a quest o CAMPOS e GOMES 2006 41
245. fica o das metodologias para constru o de ontologias O segundo passo foi identificar as metodologias para constru o de ontologias abordadas nos documentos explicitados na Tabela 9 a No passo de sele o dos documentos p de se perceber uma car ncia de metodologias representativas Segundo a literatura pesquisada do ponto de vista metodol gico n o h um padr o amplamente aceito para constru o de ontologias JONES BENCH CAPON e VISSER 1998 FERN NDEZ G MEZ PEREZ e JURISTO 1997 USCHOLD e GRUNINGER 1996 Este fato demonstra que metodologia para constru o um assunto 121 ainda em amadurecimento Uschold e Gruninger 1996 comentam da dificuldade em encontrar na literatura da rea assuntos sobre metodologias para constru o de ontologias Segundo os autores n o h muitas publica es na rea mesmo na literatura pesquisada 107 Mesmo em fun o de essas afirma es terem sido feitas a cerca de dez anos n o foi constatado nessa pesquisa um avan o em rela o a propostas de metodologias para constru o de ontologias Isto pode ser conferido no mapeamento temporal das metodologias abordadas nos documentos 1992 at 2007 e em publica es recentes envolvendo o assunto FERN NDEZ G MEZ PEREZ e CORCHO 2004 BREITMAN 2005 CARDOSO 2007 Todos os fatos expostos anteriormente al m de frisar a import ncia desta pesquisa refor am o argumento de que a fase de s
246. for menor ou igual a 29 anos O c lculo de predicados seria ent o uma forma de raciocinar sobre predicados quantificadores conectivos l gicos e regras de infer ncia acerca de objetos presentes no universo considerado ou dom nio 42 EEEE 5 wie Um termo uma express o l gica que se refere a um objeto que pode ser s mbolos de constantes ou vari veis As vari veis representam objetos que n o est o identificados no universo considerado exemplo x y j as constantes representam objetos identificados no universo exemplo c b 58 Segundo Baader et al 1992 p 1 um mecanismo b sico de processamento e representa o de conhecimento humano a divis o do mundo em classes ou conceitos que geralmente s o especificados por uma estrutura hier rquica Russel e Norvig 2004 p 312 complementam assinalando que apesar da intera o com o mundo ocorrer no n vel de objetos individuais uma grande parte do racioc nio tem lugar no n vel de categorias possibilitando fazer progn sticos sobre objetos uma vez que eles est o classificados em suas devidas classes A categoria pode deduzir a presen a de certos objetos a partir da entrada de percep es como por exemplo deduzir que um objeto uma ma e que seria til a uma salada de fruta a partir do conhecimento de seu formato da casca vermelha etc Nesse sentido surge na d cada de 80 a fam lia de l gica descritiva tamb m conhecida como l gica te
247. ganizar os componentes desses assuntos em um sistema de classifica o as chamadas categorias fundamentais para a Classifica o Facetada conhecidas pelo acr nimo PMEST Personalidade Mat ria Energia Espa o e Tempo A categoria Tempo 2 categories are only relevant as instruments of analysis and organization of objects phenomena and knowledge E ainda que the notion of category facilitates the subject analysis process helps to establish correct precedence among several subjects in a documents 38 considerada a mais f cil em termos de visualiza o por ser evidente em si mesma per odo associado com o assunto A categoria Espa o geralmente uma rea geogr fica da localiza o de um assunto J a categoria Energia pode ser reconhecida pela conota o de a o A categoria Mat ria manifesta em si mesma como material e propriedade E por fim a categoria Personalidade considerada por Ranganathan como indefin vel Tal categoria considerada a mais dif cil de ser identificada geralmente reconhecida por crit rios de elimina o ou seja ap s a identifica o das categorias Espa o Tempo Mat ria e Energia em um determinado assunto a faceta ser enquadrada na categoria Personalidade Esse m todo chamado de M todo de Res duos RANGANATHAN 1985 Al m das categorias Ranganathan introduz tr s n veis distintos no processo de cria o de sistemas de classifica
248. giidades b controlar termos sin nimos e quase sin nimos c distinguir hom grafos d usar notas de escopo e notas hist ricas Tais recomenda es s o importantes para o projeto e desenvolvimento do vocabul rio controlado e seus princ pios s o elucidados a seguir e Ambigiiidades assegurar que cada termo tenha apenas um significado e Sin nimos assegurar que cada conceito seja representado por um nico termo de prefer ncia o vocabul rio deveria listar os outros termos sin nimos como n o preferidos com refer ncias USE para os termos preferidos e Hom grafos clarear o significado do termo atrav s de qualificadores que s o palavras envolvidas entre par nteses usadas juntamente com o termo para torn lo n o amb guo e Notas de escopo s o usadas para restringir ou expandir a aplica o de um termo distinguir entre termos que t m significados similares em linguagem natural ou fornecer outras informa es sobre o termo usado e Notas hist ricas s o usadas para deixar registros acerca do desenvolvimento de um termo durante um per odo 133 Foram apresentadas algumas das recomenda es sendo que a norma recomenda uma s rie de tratamentos em rela o ao termo a saber forma do termo formas gramaticais dos termos nomes usados como termos sele o da forma preferida e termos compostos Informa es adicionais podem ser encontradas no cap tulo 6 e 7 da norma 134 Diz se que h quase sinonimia qua
249. granularidade dos conceitos cobertos pela ontologia e c assegurar a aus ncia de redund ncia e imprecis o sobre nomes e descri es de conceitos 6 2 4 4 Constru o da estrutura taxon mica Verificado se os conceitos est o reunidos por sua natureza e ap s o gloss rio de termos ter sido refinado o pr ximo passo consiste em verificar como os conceitos de mesma natureza se relacionam Nesta forma de relacionamento determinam se as rela es hier rquicas e as rela es partitivas com o prop sito de construir taxonomias dos termos classificados como conceitos no gloss rio Segundo Dahlberg 1978 a rela o hier rquica de dois tipos rela o de abstra o rela o g nero esp cie e rela o lateral rela o dos conceitos no renque A rela o partitiva existe entre o todo e suas partes e as partes tamb m podem estar relacionadas entre si A Figura 74 mostra um exemplo de taxonomia envolvendo conceitos de uma poss vel estrutura facetada elucidada na se o 6 2 4 3 238 Trem Ea E eesmeneceseneemanneas gt Rela es de T T g nero esp cie oe rem Trem de luxo econ mico executivo subclasse de Figura 74 Taxonomia da faceta Trem e suas subfacetas A realiza o da atividade de organizar hierarquicamente os conceitos em uma estrutura taxon mica envolve uma combina o de m todos advindos da teoria das ontologias denominados top down bottom up e middle out C
250. gras de infer ncias teis ao racioc nio inteligente e conseqiientemente resolu o de problemas espec ficos a se o 2 3 2 apresenta modelos conceituais associados modelagem de sistemas o modelo relacional para bancos de dados e o modelo orientado a objetos com sua linguagem de modelagem unificada que traz contribui es no espa o comunicacional entre usu rios e o modelo representado graficamente Tais modelos s o apresentados no sentido de se estabelecer uma conex o com as ontologias e finalmente a se o 2 3 3 apresenta as ontologias como um instrumento capaz de definir e organizar formalmente as coisas que existem em um determinado dom nio atrav s de axiomas advindos de linguagens espec ficas para representa o de ontologias destacando as linguagens para a Web Sem ntica sua aplica o mais recente A se o aborda tamb m os processos envolvidos na constru o de ontologias enfatizando contribui es de determinadas reas da computa o que se concentram na atividade de desenvolvimento de sistemas 2 3 1 Intelig ncia Artificial A Intelig ncia Artificial IA pode ser definida como uma rea ocupada em desenvolver sistemas que procuram pensar e agir de acordo com modelos que simulem o funcionamento da mente humana RUSSEL e NORVIG 2004 Ainda segundo os autores a IA juntamente com outras ci ncias filosofia matem tica ci ncia da computa o neuroci ncia ling stica ci ncia cognitiva dent
251. gt Acesso em 25 Setembro 2007 LAWRENCE Steve S BOLLACKER K LEE GILES C Digital Libraries and Autonomous Citation Indexing IEEE Computer v 32 n 6 p 67 71 1999 LENAT D CYC A large scale investment in knowledge infrastructure In Communications of the ACM 38 11 33 38 1995 Dispon vel em lt http citeseer ist psu edu lenat95cyc html gt Acesso em 10 Abril 2008 LIMA G B O Mapa Hipertextual MHTX um modelo conceitual para organiza o hipertextual de documentos 2004 199 f Tese Doutorado em Ci ncia da Informa o Escola de Ci ncia da Informa o Universidade Federal de Minas Gerais Belo Horizonte 2004 LOCKHEED Martin 2000 UBOT details Dispon vel em lt http ubot lockheedmartin com ubot details uml to daml html gt Acesso em 10 Novembro 2007 LOZANO TELLO A and G MEZ P REZ A ONTOMETRIC A Method to Choose the Appropriate Ontology Journal Of Database Management 2004 Dispon vel em lt http www accessmylibrary com coms2 summary_0286 20574535_ITM gt Acesso em 07 Novembro 2007 MCBRIDE B The Resource Description Framework RDF and its Vocabulary Description Language RDFS In STAAB S STUDER R ED Handbook on Ontologies Berlin Springer Verlag 2004 p 51 66 MILLER G A WordNet a lexical database for English 1995 Dispon vel em lt http portal acm org citation cfm id 219748 gt Acesso em 20 Mar o 2008 MIZOGUCHI R VANWELKENHUYSEN J IKEDA M
252. guagens capazes de expressar o conhecimento de modo claro evitando m ltiplas interpreta es para um mesmo fato A formaliza o tamb m permite ao desenvolvedor tratar quest es de complexidade 108 computacional do problema isto alguns problemas resolvidos atrav s de uma linguagem formal s o computacionalmente intrat veis conforme foi citado na se o sobre owl e ontologias na qual se discutiu sobre os problemas da owl full Essa complexidade de processamento fica expl cita na formaliza o dos conceitos relevantes para o problema REZENDE 2003 Da a import ncia do profissional saber escolher a linguagem de representa o que melhor se enquadre nas necessidades da ontologia Uma vez feita a formaliza o a ontologia deve ser codificada em uma linguagem formal de forma a ser leg vel para a m quina A fase de implementa o consiste em mapear o modelo formal em uma linguagem que se adeque s demandas como Prolog Ontolingua RDFS OWL etc Uma alternativa para facilitar a constru o de ontologias buscar integrar a ontologia em quest o a ontologias existentes Esta fase considera a reutiliza o de conceitos existentes em outras ontologias A proposta examinar a conceitualiza o de meta ontologias chamadas ontologias de alto n vel e selecionar parcialmente ou por completo quelas que melhor se ajustarem ao modelo que est sendo constru do Ferramentas para constru o de ontologias podem ser utiliz
253. h rdf resource FassistantProfessor gt lt owl Class gt Figura 32 Exemplo de formaliza o de uma classe em OWL Fonte Antoniou 2004 p 117 No que diz respeito ao elemento propriedade existem dois tipos para descrever os predicados propriedades de objeto e propriedades de tipos de dado O primeiro tipo relaciona objetos com outros objetos e o segundo relaciona objetos com seus valores de tipos de dado Este ltimo utiliza o datatypes do XML Schema no qual faz uso da arquitetura de camada da Web Sem ntica conforme foi mostrado na se o 2 3 3 4 O exemplo da Figura 33 relaciona todos os seres vivos com a propriedade ano de nascimento cujo tipo de dado um inteiro positivo lt owl DatatypeProperty rdf ID AnoNascimento gt lt rdfs domain rdf resource HSer Vivo gt lt rdfs range rdf resource amp xsd positiveInteger gt lt owl DatatypeProperty gt Figura 33 Exemplo de propriedade datatype Fonte Breitman 2005 p 63 As Figuras 34 e 35 exemplificam o tipo de propriedade de objetos O primeiro exemplo al m de definir o dom nio e o escopo da propriedade teaches ensina define o seu relacionamento inverso atrav s do elemento owl inverseOf Por exemplo se Pedro ensina a disciplina matem tica a disciplina matem tica ensinada isTaughtBy por Pedro lt owl ObjectProperty rdf ID teaches gt lt rdfs range rdf resource fcourse gt lt rdfs domain rdf resource facade
254. hecida como um padr o ISO 8879 em 1986 considerada uma linguagem para definir outras linguagens na qual cada documento SGML carrega consigo sua pr pria especifica o formal o Data Type Document DTD 84 computadores a Internet e do URL Da o surgimento da HTML sendo formada por um conjunto de marca es conhecidas por tags predefinidas com a fun o de apresentar a informa o por meio de p ginas Web Tal linguagem um padr o usado em diversas aplica es incluindo navegadores editores servidores de base de dados e outros A Figura 22 apresenta um exemplo de um documento HTML simples contendo algumas formata es para t tulos e listas lt HTML gt lt HEAD gt A lt meta name Autor content Jo o da Silva gt T tulo 1 lt HEAD gt lt BODY gt T tulo 2 lt H1 gt T tulo 1 lt H1 gt lt H2 gt T tulo 2 lt H2 gt nados lt H3 gt T tulo 3 lt H3 gt Texto Normal lt P gt Texto Normal lt P gt item 1 lt LI gt item 1 lt LI gt item 2 lt LI gt item 2 lt LI gt ica lt LI gt item 3 lt LI gt lt BODY gt lt HTML gt Figura 22 Exemplo de um documento simples em HTML e sua apresenta o direita Fonte o pr prio autor Entretanto tal padr o apenas descreve como uma p gina Web deve ser exibida n o oferecendo nenhuma descri o dos dados Isso pode acarretar restri es nas buscas no interc mbio de dados entre plataformas diferentes na person
255. i o imp e ao modelo que uma entidade funcion rio somente poder fazer parte de uma das especializa es J numa situa o de sobreposto uma entidade poderia fazer parte de duas ou mais especializa es utilizar se ia o s mbolo o overlap Algumas semelhan as entre o modelo entidade e relacionamento e as ontologias podem ser conferidas no tocante s restri es impostas aos dois modelos estrutura de classes e especializa es e associa es entre entidades ou objetos Ambos tratam das coisas do mundo e buscam um significado mais pr ximo do mundo real atrav s da sem ntica embutida nas propriedades das coisas No tocante s ontologias o n mero de associa es entre os objetos n o limitado como acontece no modelo de entidade e relacionamento As linguagens de representa o de ontologias s o consideradas semanticamente expressivas para a cria o Para fins de projetos de banco de dados torna se fundamental a imposi o de outra restri o para garantir a integridade do banco a refer ncia da chave prim ria em um outro tipo de entidade denominada chave estrangeira do ingl s foreign key atrav s da restri o de cardinalidade A cardinalidade expressa o n mero de entidades s quais a outra entidade se relaciona atrav s do conjunto de relacionamentos 65 de rela es OIL FENSEL et al 2001 DAML OIL HORROCKS et al 2001 e OWL DEAN et al 2003 que d o a elas um poder sem ntic
256. ia da Computa o ser o apresentadas na se o 2 3 2 1 Considera es iniciais Representa o do Conhecimento O conceito de representa o pode ser definido como uma reprodu o ou c pia de algum objeto ou fato Quando falamos de representa o de informa o e de conhecimento estamos tratando de um processo complexo uma vez que estamos tentando reproduzir em algum suporte papel tela dispositivo eletr nico atrav s de s mbolos ou linguagens conceitos e significados constru dos ou percebidos pela mente humana Para tal deve haver alguma aproxima o entre o substituto e seu referente planejado no mundo Esta correspond ncia a sem ntica da representa o Campos 2004 p 24 assinala que a representa o perfeita em geral imposs vel tanto na pr tica quanto em princ pio A nica representa o completamente precisa de um objeto o objeto em si Neste sentido a representa o fundamentalmente um substituto para aquilo que representa Segundo Pinto 2006 p 12 um sistema formal considerado em si mesmo constitui um conjunto de rela es entre s mbolos em que neste est gio ainda n o foi estabelecida uma conex o entre o sistema formal e a realidade Ainda n o se sabe sobre quais entidades tratam as proposi es do sistema Uma vez constru do um sistema formal em n vel puramente sint tico pode se estabelecer uma conex o entre ele a realidade atrav s de uma interpreta o Do ponto de vist
257. ias Decidir pela inser o ou n o de uma nova subclasse Recomenda es subclasses de uma classe usualmente i t m propriedades adicionais que a superclasse n o tem ou ii t m restri es diferentes das superclasses ou iii participam de diferentes relacionamentos do que as superclasses Decidir por uma nova classe ou por um valor de propriedade Recomenda es a partir da quest o de que maneira uma distin o de um conceito considerada importante no dom nio Se as distin es sobre o conceito n o implicarem diretamente em suas rela es com outros objetos ent o n o h necessidade de introduzir uma classe para tal conceito e sim criar uma propriedade para a classe envolvida com o mesmo Em contrapartida se uma distin o importante no dom nio e implicar em distin es para diferentes objetos e rela es ent o h necessidade de criar uma nova classe para a distin o Decidir por uma inst ncia ou por uma classe Inst ncias individuais s o conceitos mais espec ficos representados na base de conhecimento Para tal decis o recomenda se analisar as quest es de compet ncia levantadas na fase de especifica o de requisitos e identificar os conceitos mais espec ficos que constituir o respostas a tais quest es Tais conceitos podem ser bons candidatos para inst ncias na base de conhecimento Por outro lado se conceitos possuem propriedades comuns e formam uma hierarquia natural
258. iderados campos mais pertinentes em rela o ao assunto e para diminuir o ru do causado pelas acep es de ontologia no campo da filosofia As palavras chave determinadas para a busca foram ontologia ontologias ontology ontologies engineering e web Foram recuperadas obras que tratavam de assuntos relacionados a com rcio eletr nico web sem ntica e recupera o de informa o Foi constatado pouco volume de obras relacionadas tem tica ontologias de sistemas de informa es nos acervos da ECI bem como nos do ICEX evidenciando que o assunto de pesquisa ainda recente nas duas institui es Foi feita uma an lise no sum rio de cada obra a fim de verificar a exist ncia do assunto investigado Ap s a realiza o da atividade de sele o dos documentos descrita acima foi obtida uma amostra de 25 vinte e cinco documentos representativos de an lise Foram selecionados 119 23 vinte e tr s artigos cient ficos e 2 dois cap tulos de livros A Tabela 9 a mostra a rela o desses documentos por ordem crescente de ano de publica o As refer ncias completas desses documentos s o apresentadas no Anexo A Refer ncia Autoria T tulo Assunto abordado Publica o R1 Mark S Fox The TOVE Project Ontologia aplicada a 1992 towards a common sense modelo de neg cio model of the enterprise R2 Michael
259. iderados o princ pio da diferencia o e o princ pio da exclusividade m tua os quais s o oriundos da teoria da classifica o de Ranganathan O princ pio da diferencia o embasado em caracter sticas de divis o em que as diferen as distinguem elementos da mesma classe Por exemplo a caracter stica de divis o que pode ser usada na organiza o da faceta Viagem de trem seria por fator econ mico Sendo assim os renques seriam Trem econ mico Trem executivo e Trem de luxo O princ pio da exclusividade m tua determina que as facetas devem ser mutuamente exclusivas assegurando a exclusividade das classes de um renque Por exemplo a faceta V o da British Airways possui tr s subfacetas as quais utilizam o princ pio da exclusividade m tua para assegurar que nenhum v o possa ser simultaneamente um v o BA0068 um v o BA0066 e um v o BA0069 Nesse est gio de trabalho intelectual pode se perceber o car ter subjetivo da atividade uma vez que a categoriza o e a classifica o de termos implica na decis o muitas vezes subjetiva e pass vel de discuss o ou seja as facetas podem ser constru das conforme perspectiva pontos de vista ou dimens es de um dom nio particular Al m disso o estabelecimento de termos a serem usados no sistema e dos demais a serem empregados em car ter de remissiva envolvem um conhecimento amplo e atual do dom nio ou rea de assunto na qual se
260. ifica o de requisitos Lista de necessidades ou requisitos que precisam ser atendidos pela aplica o Processos orientados Desenvolvimento Modelagem ae 3 Formaliza o conceitual 1 identificar os termos relevantes para o dom nio da aplica o a partir dos requisitos 11 construir um modelo preliminar obtendo se v rias vis es do modelo global iii refinar e estruturar a ontologia a fim de obter um modelo definitivo Ausente Implementa o Ausente P s desenvolvimento Manuten o Ausente Tabela 15 Tabela sin ptica do m todo Kactus Processos integrais Integra o Buscar por ontologias j desenvolvidas por outras aplica es no sentido de reutiliza o das mesmas As ontologias reutilizadas demandariam refinamento e extens o para serem usadas na nova aplica o Avalia o Ausente 157 Documenta o Ausente 158 4 5 Metodologia Methontology A metodologia para constru o de ontologias Methontology foi desenvolvida no laborat rio de Intelig ncia Artificial da Universidade Polit cnica de Madri entre 1996 e 1997 pelo grupo de pesquisadores Mariano Fern ndez Asunci n G mez P rez Ant nio J de Vicente e Natalia Juristo GOMEZ PEREZ FERNANDEZ e VICENTE 1996 FERNANDEZ GOMEZ PEREZ e JURISTO 1997 Projetos t m sido desenvolvidos em diferentes dom nios utilizando se de ferramentas como Ontology Desig
261. ifica o expl cita de uma conceitualiza o Tal defini o discutida por alguns autores no que diz respeito no o do termo conceitualiza o Guarino e Giareta 1995 afirmam que o problema est em considerar a no o extensional ao definir conceitualiza o Segundo os autores a no o extensional est relacionada a um estado particular das coisas e n o representa a estrutura sem ntica de certa realidade ou modelo pretendido Uma conceitualiza o seria assim melhor definida a partir de uma no o intensional na qual se considera a conceitualiza o como um conjunto de modelos sem nticos os quais representam certa realidade A Figura 17 apresenta uma poss vel abstra o para uma conceitualiza o a ontologia conceitual geral do mundo 73 Qualquer coisa bbjetos abstratos el Evento OS esses a z i i Conjuntos N meros Objetos de Intervalo Lugares Objetos f sicos r Fd i el q pe E S E e A D i Materia E E ad Medidas Momentos En Animais Figura 17 Ontologia geral do mundo representada em UML Fonte adaptado de Russell e Norvig 2004 p 310 A interpreta o intensional determinada pelo compromisso ontol gico entre a linguagem do modelo pretendido ou vocabul rio pretendido e a conceitualiza o Nesse sentido a conceitualiza o precisa se comprometer em usar um vocabul rio comum ou compartilhado que seja coerente com a linguagem do mode
262. ificado pela ontologia denominada Tove Quality Ontology VB Segundo os autores a representa o da ontologia de qualidade pode ser usada para verificar se um requisito est em conformidade com o esperado A ontologia de representa o de requisitos fornece os termos as rela es e os atributos para representar os requisitos das caracter sticas de um produto Ela deve ser ainda capaz de responder s quest es de compet ncia usando os axiomas os quais conseguem determinar se um dado requisito est em conformidade com a necessidade de qualidade Segundo Kim Fox e Gruninger 1999 a valida o da ontologia est na capacidade do sistema de informa o constru do a partir da ontologia em responder a quest es de compet ncia relativas a um dom nio de conhecimento explorado Gerenciamento do projeto Ausente Pr desenvolvimento Descri o dos cen rios de motiva o Especifica o de requisitos Defini o das quest es de compet ncia informal Tabela 13 Tabela sin ptica da metodologia de Gruninger e Fox Processos orientados Desenvolvimento Modelagem Formaliza o conceitual Concep o da Pode ser terminologia dividida em formal que servir como linguagem para expressar as defini es e as restri es dos axiomas dois passos i formaliza o das quest es de compet ncia a partir da terminologia formal concebida na fase de modelagem conceitual e
263. ii especifica o dos axiomas formais para representar e resolver as quest es de compet ncia Implementa o especifica es dos axiomas em l gica de primeira ordem s o implementa das na linguagem Prolog P s desenvolvimento Manuten o Ausente Integra o Para integrar as ontologias envolvidas a metodologia indica a formaliza o das diferentes perspectivas em rela o a uma empresa para ent o integr las a ontologias de n cleo comum Processos integrais Avalia o teoremas completos verificam se as solu es para as quest es s o completas 147 Documenta o Ausente 148 4 3 M todo de Uschold e King O m todo foi proposto inicialmente por Mike Uschold e Martin King em 1995 USCHOLD e KING 1995 e estendido em 1996 por Mike Uschold e Michael Gruninger USCHOLD 1996 USCHOLD e GRUNINGER 1996 na experi ncia de desenvolvimento da Enterprise Ontology USCHOLD et al 1998 Tal ontologia foi desenvolvida como parte do projeto Enterprise atrav s do Instituto de aplica es em Intelig ncia Artificial da Universidade de Edinburgh e parceiros como IBM Unilever e outros A ontologia fornece uma cole o de termos e defini es relevantes para as organiza es distribu dos em a classes de alto n vel rela o papel ator etc b classes sobre atividades e processos atividades recursos planejamento capacidades c classes
264. imo campo Diante disso a proposta buscou responder quest o de pesquisa Ser poss vel confirmar a possibilidade de proposi o de princ pios metodol gicos para constru o de ontologias luz das contribui es pertinentes das Ci ncias da Informa o e da Computa o dentre outros campos do conhecimento O presente cap tulo apresenta a descri o dos passos metodol gicos que tornaram poss vel a concretiza o deste trabalho de pesquisa Na se o 3 1 s o apresentadas as bases de dados que determinaram a recupera o dos documentos pesquisados Na se o 3 2 s o descritos os passos e os crit rios utilizados na sele o das metodologias para constru o de ontologias e das metodologias para constru o de vocabul rios controlados ambos compondo o material emp rico para an lise Na se o 3 3 s o justificadas as categorias de an lise do material emp rico Al m disso s o descritos ainda nesta se o os instrumentos que foram utilizados na estrutura o da coleta de dados e no registro dos dados A se o 3 4 apresenta como foi conduzida a atividade de an lise comparativa dos materiais envolvidos na pesquisa E finalmente a se o 3 5 apresenta a forma como foi conduzido o trabalho de proposi o da metodologia para constru o de ontologias a partir do esbo o comparativo descrito na se o 3 4 3 1 Sele o das fontes de pesquisa Considerando sua amplitude n o seria poss vel investigar no
265. indo o crit rio de maior disponibilidade 3 2 Sele o do material emp rico A presente se o apresenta os passos que determinaram a sele o do material emp rico nesse estudo e se organiza da seguinte forma na se o 3 2 1 descrita a estrat gia de pesquisa utilizada na atividade de sele o das metodologias para constru o de ontologias e a se o 3 2 2 apresenta os crit rios adotados na sele o das metodologias para constru o de vocabul rios controlados 3 2 1 Sele o das metodologias para constru o de ontologias Na atividade de sele o das metodologias para constru o de ontologias foi realizada uma investiga o na literatura das reas da computa o como tamb m da Ci ncia da Informa o tendo se mais sucesso na primeira Tal fato pode ser explicado devido s ontologias de sistemas de informa es serem objetos de estudo proeminentes da Ci ncia da Computa o A estrat gia de pesquisa para a sele o das metodologias se deu pelos seguintes passos que ser o detalhados nas pr ximas subse es 1 Sele o de artigos e livros que tratam do assunto metodologias para constru o de ontologias atrav s da recupera o por palavras chave determinadas 2 Identifica o de metodologias para constru o de ontologias nos documentos selecionados 2 http citeseer ist psu edu source html http webpergamum adm serv ufmg br biblioteca php opcoes php 113 3 Quantifica o
266. ings scenarios in the software development process 1993 Disponivel em lt http citeseer ist psu edu benner93utilizing html gt Acesso em 20 fevereiro 2008 BERNARAS A LARESGOITI I CORERA J Building and Reusing Ontologies for Electrical Network Applications In PROCEEDINGS OF THE EUROPEAN CONFERENCE ON ARTIFICIAL INTELLIGENCE ECAI 96 p 298 302 1996 BERNERS LEE T HENDLER J LASSILA O The Semantic Web Scientific American vol 284 n 5 maio 2001 p 34 43 BERNERS LEE T Design Issues Architectural and Philosophical Points 2003 Dispon vel em lt http www w3 org DesignIssues Stack html gt Acesso em 20 novembro 2007 BERTALANFFY Ludwig Von Teoria Geral dos Sistemas Petr polis RJ Editora Vozes Ltda 1968 BOOCH G JACOBSON I RUMBAUGH J UML Guia do Usu rio Editora CAMPUS Rio de Janeiro 2006 BORST W N Construction of Engineering Ontologies for Knowledge Sharing and Reuse 1997 Tese Phd Dispon vel em lt http www ub utwente nl webdocs inf 1 t0000004 pdf gt Acesso em 03 outubro 2005 BRAGA M GUERRA A REIS J C Breve hist ria da ci ncia moderna vol 1 Jorge Zahar Editor Rio de Janeiro 2003 BRAGANHOLO Vanessa HEUSER Carlos XML Schema RDF S e UML uma compara o In IDEAS 2001 4th Iberoamerican Workshop on Requirements Engineering and Software Environments Santo Domingo Heredia Costa Rica 2001 BRANCHMAN R J SCHMOLZE J G An overview of the KL O
267. ion HEFLIN e HENLER 2000 OIL FENSEL et al 2001 DAML OIL HORROCKS et al 2001 e OWL DEAN et al 2003 Tais linguagens tamb m chamadas de linguagens baseadas na Web encontram se ainda em fase de desenvolvimento e em constante evolu o LOZANO TELLO e GOMEZ PEREZ 2004 Ainda que o padr o XML tenha se tornado bastante popular logo se percebeu que somente esse padr o n o suficiente para permitir a correta interpreta o das informa es por um sistema informatizado pois tal sistema n o consegue inferir atrav s das marca es o que uma informa o significa V rias alternativas foram e ainda est o sendo propostas para este problema pelo World Wide Web Consortium W3C como possibilitar adicionar metadados sobre os metadados informa o sobre as marca es utilizadas padronizar os nomes de marca es especificar a maneira como a informa o deveria ser representada eliminado poss veis inconsist ncias determinar um identificador nico para cada marca o de forma a evitar marca es hom nimas descrever metadados mais complexos por exemplo como representar que um determinado conceito subclasse de outro conceito ou que uma determinada propriedade transitiva ou qual a cardinalidade m xima e m nima de uma di http www w3 org 82 propriedade Todos esses problemas passaram a ser objeto de estudos com o surgimento da Web Sem ntica O principal objetivo da Web Sem ntica criar pad
268. ipo ciclo de vida da ontologia baseado na evolu o de prot tipos com uma escala de atividades incluindo suas respectivas tarefas arranjos pessoas e recursos Cada escala seria gerenciada por um controle e garantia de qualidade de forma a assegurar que a ontologia a aplica o e a documenta o sejam constru das com xito Al m disso a Methontology e a ANSI NISO Z39 19 2005 consideram a fase de gerenciamento do projeto como sendo estrat gica para a garantia da qualidade do produto final sendo portanto um ponto positivo em ambas as abordagens Um ponto negativo que a norma para constru o de vocabul rios controlados e a metodologia para constru o de ontologias n o fornecem detalhes de como proceder nas atividades envolvidas 5 2 Pr desenvolvimento A fase pr desenvolvimento consiste em estudar o ambiente atual no intuito de identificar as plataformas software hardware e as aplica es em que a ontologia ser usada e integrada A fase tamb m inclui atividades voltadas a estudo de viabilidade no sentido de verificar quest es a respeito da possibilidade e adequa o de se construir ontologias em determinado ambiente Do universo de nove objetos investigados apenas dois apresentaram uma proposta na fase pr desenvolvimento a metodologia de Gruninger e Fox e a norma ANSI NISO Z39 19 2005 para constru o de vocabul rios controlados A metodologia proposta no manual da BITI n o menciona atividades relacionadas
269. ir das express es da linguagem REZENDE 2003 p 30 56 A sem ntica da l gica proposicional deve especificar como calcular o valor verdade de qualquer senten a dado um modelo Todas as senten as s o constru das a partir das senten as at micas constantes P Q e dos conectivos l gicos As regras para cada conectivo l gico podem ser resumidas em uma tabela verdade ilustrada na Tabela 6 que especifica o valor verdade de uma senten a complexa para cada atribui o poss vel de valores verdade a seus componentes RUSSELL e NORVIG 2004 P Q PAQ PVQ P gt Q PQ p y V y y V y F V F F y F F F F y F V y F V F F F F y y V Tabela 6 Tabelas verdade referente aos cinco conectivos l gicos Fonte adaptado de Russell e Norvig 2004 p 201 No entanto a l gica proposicional apresenta v rias limita es principalmente no que tange expressividade REZENDE 2003 Observa se conforme o exemplo abaixo que existem tipos de argumentos que apesar de v lidos n o poss vel justific los com os recursos do c lculo proposicional Todos os humanos s o racionais Alguns animais s o humanos Logo alguns animais s o racionais As express es todo e alguns por exemplo n o s o contempladas na linguagem do c lculo proposicional Isso seria resolvido atrav s da introdu o de novos s mbolos obtendo se a linguagem do c lculo de predicados de primeira ordem apres
270. itar ao usu rio definir os dados no formato de um esquema isto em classes subclasses propriedades dom nios e restri es O W3C define a RDF Schema como um padr o que descreve como usar RDF para descrever vocabul rios RDF na Web A RDF permite asser o de simples senten as consistindo um sujeito um predicado e um objeto A linguagem n o descreve qual o significado do sujeito do predicado e do objeto al m de n o descrever o significado dos relacionamentos entre eles J a RDFS fornece as primitivas b sicas para a cria o de ontologias simples incluindo relacionamentos de generaliza o para classes e propriedades al m da defini o de como recursos podem ser descritos como sendo membros de uma ou mais classes MCBRIDE 2004 BREITMAN 2005 Uma classe representa uma cole o de recursos e geralmente identificada por um URI Um recurso descrito no documento RDF pode ser declarado para ser membro de uma classe isto o recurso declarado como inst ncia dessa classe Para defini o de uma classe e do relacionamento de heran a entre duas classes utiliza se os elementos rdfs Class e rdfs subClassOf conforme ilustrado no c digo da Figura 26 http www w3c org TR rdf schema ef a standard which describes how to use RDF to describe RDF vocabularies on the Web 90 lt rdf RDF xml base http example org example gt lt rdfs Class rdf ID Person gt lt rdfs Class rd
271. itos que seriam a entrada do processo desenvolvimento e a sa da em formato de uma ontologia Para tal a Engenharia de Software contribui mais uma vez com a t cnica de an lise de cen rios que permite a especifica o das quest es de compet ncia que por sua vez s o propostas pela rea de Engenharia ontol gica no sentido de verificar se a ontologia possui conhecimento suficiente para respond las O quarto ponto retrata os modelos conceituais criados para obter maior entendimento da entidade real a ser constru da A entidade nesse caso a ontologia Nesse sentido o modelo deve ser capaz de representar o conhecimento da ontologia atrav s de atividades de conceitualiza o advindas da rea de Engenharia ontol gica em que v rios m todos e t cnicas interdisciplinares s o empregados para a constru o da conceitualiza o Dentre esses m todos e t cnicas cabe destacar as contribui es da Ci ncia da Informa o com a t cnica de an lise de assunto na extra o de conceitos relevantes de documentos refletindo assim em uma abordagem bottom up na identifica o de termos a an lise de conceito para realiza o de defini es que inicia pela observa o do referente seguindo para um levantamento de suas intens es e extens es para finalmente chegar denomina o atrav s do termo a organiza o dos termos atrav s de facetas ou 261 categorias que possibilitam o entendimento da natureza dos conceitos viabili
272. itos sistemas permitem associar uma lista de sin nimos a uma classe Caso isso n o seja poss vel os sin nimos podem ser listados na documenta o da classe iii utiliza o de prefixo e sufixo nos nomes a fim de diferenciar as classes dos slots como has winery ou maker of iv evitar abrevia es nos nomes dos conceitos v as subclasses deveriam incluir o nome de suas classes na defini o de seus nomes por exemplo as subclasses da classe vinho seriam nomeadas de vinho tinto e vinho branco Evitando ciclos de classes Deve se evitar hierarquia c clica de classes como no exemplo a classe A tem uma subclasse B e ao mesmo tempo B uma superclasse de A Isso significa declarar que as classes A e B s o equivalentes ou seja todas as inst ncias de A s o inst ncias de B e todas as inst ncias de B tamb m s o inst ncias de A Classes disjuntas Classes s o disjuntas se elas n o podem ter inst ncias em comum al m de n o poderem ter nenhuma subclasse em comum Por exemplo vinho tinto vinho branco e vinho ros s o classes disjuntas Heran a m ltipla Alguns sistemas de representa o de conhecimento permitem heran a m ltipla na hierarquia de classes Isso acontece quando uma classe pode ter mais de uma superclasse Por exemplo o vinho do porto ao mesmo tempo um vinho tinto e um vinho de sobremesa Sendo assim uma subclasse herda slots e facetas de todas as suas superclasses Tabela 19 a
273. iza o Descri o das constantes Modelagem conceitual Conceitualiza o Informa o reportada sobre Pae ES mae P Avalia o Avalia o de resultados avalia o E y Produ o e distribui o de Modelo s para documenta o Documenta o u u documentos E x Produ o e distribui o de Documenta o da fase Documenta o u s documentos Tabela 45 Produtos requeridos na fase de formaliza o As se es a seguir se encarregam de apresentar a formaliza o das quest es de compet ncia dos axiomas e das regras 6 2 5 1 Formaliza o das quest es de compet ncia As quest es de compet ncia s o definidas formalmente como um v nculo de problemas consistentes em rela o aos axiomas na ontologia GRUNINGER e FOX 1995 ou seja qualquer solu o para a quest o de compet ncia deve estar vinculada com os axiomas formais Para tal criam se regras descritas em linguagem formal a fim de definir semanticamente as senten as envolvidas nas quest es No exemplo fornecido na se o 6 2 3 da fase de especifica o de requisitos a quest o de compet ncia informal poderia ser representada em l gica de primeira ordem de acordo com a terminologia definida na fase de modelagem conceitual Um exemplo do modelo proposto para descri o de quest es de compet ncia formal apresentado na Tabela 46 As constantes significam c o viajante b a quantidade m xima que o viajante pode gastar a a idade do via
274. jante e s o suas prefer ncias e as vari veis x e y significam respectivamente destino da viagem e informa o 250 sobre a viagem Percebe se no exemplo que a quest o formal faz men o apenas a conceitos e a rela es permanecendo em branco os atributos referenciados Nome da Destinos mais apropriados para uma viagem quest o Descri o em Considerando as prefer ncias de um viajante viagem por cultura para as linguagem montanhas para a praia etc e algumas restri es econ mica ou sobre a natural pr pria viagem quais destinos s o mais apropriados Express o x y destino x A informa o de viagem S y A quer_viajar c y A formal idade c a A preferencias c e A despesa maxima c b A tem_destino y x Conceitos destino informa o de viagem referenciados Atributos referenciados Rela es quer_viajar idade preferencias despesa_maxima tem_destino referenciadas Vari veis x y Tabela 46 Modelo para descri o de quest es de compet ncia formal Fonte Adaptado de Fernandez G mez Perez e Corcho 2004 Recomenda se verificar se todos os termos nas senten as das quest es de compet ncia formal est o inclu dos na terminologia da ontologia de forma a estabelecer um v nculo entre a ontologia e as quest es que ela precisar resolver 6 2 5 2 Formaliza o dos axiomas e das regras Os axiomas formais e as regras ou f rmulas s o esp
275. ject analysis a sourcebook Littleton Co Libraries Unlimited 1985 p 86 93 275 REED S L LENAT D B Mapping Ontologies into Cyc 2002 Dispon vel em lt http www cyc com doc white_papers mapping ontologies into cyc_v31 pdf gt Acesso em 20 Abril 2008 REZENDE Solange Oliveira Sistemas Inteligentes fundamento e aplica es S o Paulo Manole 2003 RICHTERS Mark GOGOLLA Martin On formalizing the UML Object Constraint Language OCL In TokWang Ling Sudha Ram and Mong Li Lee editors Proc 17th Int Conf Conceptual Modeling ER 98 Lecture Notes in Computer Science number 1507 Springer Verlag 1998 RUMBAUGH J BLAHA M Modelagem e projetos baseados em objetos com UML 2 Rio de Janeiro Campus 2006 RUSSELL S NORVIG P Intelig ncia artificial 2 ed Rio de Janeiro Campus 2004 SARACEVIC T Ci ncia da Informa o origem evolu o rela es Perspectivas em Ci ncia da informa o Belo Horizonte v 1 n 1 p 41 62 jan jun 1996 SATIJA M P Library classification an essay in terminology Knowledge Organization Vol 27 n 4 p 221 229 2000 SAYAO L F Modelos te ricos em Ci ncia da Informa o abstra o e m todo cient fico Ci ncia da Informa o Bras lia UnB v 30 n 1 p 82 91 jan abr 2001 SCHREIBER G WIELINGA B JANSWEIJER W The Kactus View on the O Word Workshop on Basic Ontological Issues in Knowledge Sharing IJCAI95 Montreal Canada Augu
276. jetos poderia ser conduzido de uma maneira mais l gica e intuitiva Al m dessas dez categorias Arist teles ainda classifica os v rios tipos de proposi es em universais todos os homens s o mortais particulares alguns homens s o bons e singulares Plat o o autor de A Rep blica E ainda classifica as subst ncias em g nero e esp cie O g nero apresenta propriedades em comum entre subst ncias diferentes o homem e o cavalo s o animais j a esp cie apresenta diferen as entre um g nero o homem um animal pol tico Segundo Zilles 1998 as proposi es regidas pela evid ncia formam o conhecimento atrav s de uma regra l gica denominada por Arist teles de silogismo Um exemplo cl ssico de silogismo seria Todo homem mortal S crates homem logo S crates mortal Tal exemplo mostra duas proposi es consideradas verdadeiras que levam a uma terceira logicamente verdadeira n o necessariamente seria uma proposi o verdadeira perante a realidade do mundo Essas leis do pensamento deveriam comandar as opera es da mente Desta maneira deu se in cio ao campo chamado l gica que se preocupa em expressar o conhecimento isto o racioc nio humano sobre todos os tipos de coisas no mundo e sobre as rela es entre elas Segundo Copi 1981 o racioc nio faz parte do pensamento no qual se realizam infer ncias ou se derivam conclus es a partir de proposi es Estas por sua vez n
277. la de atributos de inst ncia com o valor tabelas de f rmulas permitindo calcular o preenchido no campo a inferir das tabelas valor num rico do atributo a inferir que de atributos de classe e constantes cont m o nome dos atributos de inst ncia cujos valores podem ser inferidos a partir do atributo em quest o e refer ncia para registrar a fonte de informa o livro especialista etc Tabelas de 1 Uma tabela deve ser criada para cada 1 Verificar o conhecimento dentro da atributos de conceito inserido no campo nome do tabela de atributos de classe de forma a classe conceito do dicion rio de dados evitar omiss es 2 Para cada tabela especificar os seguintes campos nome do atributo de classe nome do atributo rela o que identifica o atributo participante de um relacionamento relacionamento l gico que uni dois conceitos atrav s de operadores l gicos valor do atributo de classe unidade de medida para valores num ricos a inferir que cont m o nome dos atributos de inst ncia cujos valores podem ser inferidos a partir do valor do atributo de classe em quest o refer ncias para registrar a fonte de conhecimento 2 Verificar o conhecimento entre representa es intermedi rias a para todos os conceitos definidos em atributos de classe no dicion rio de dados deve existir uma tabela de atributos de classe e para cada tabela de atributos de classe deve existir um conceito no dicion rio b para
278. la x quando o campo atributos de valor float boolean string para me inst ncia inferidos for preenchido as determinar a restri o no momento do i tabelas ou a tabela correspondente ao preenchimento do campo na classe unidade Es a bom atributo indicado neste ltimo campo deve de medida para valores num ricos o gt ES ae possuir em seu campo a inferir o nome do s mbolo usado para indicar campo i E REA atributo representado na tabela x b valores sem valor e o s mbolo desconhecido para Hj ix padr o devem ser preenchidos de acordo campo desconhecido precis o para valor a A Com o tipo de dado definido para o atributo num rico faixa de valores para poss veis valores no atributo valores padr o caso 2 Verificar o conhecimento entre sejam conhecidos cardinalidade para representa es intermedi rias a verificar a especificar o n mero de valores do atributo correspond ncia entre as tabelas de atributos de inst ncia inferidos atributos atributos de inst ncia criadas e os atributos de classe inferidos e constantes inferidas de inst ncia listados no dicion rio de incluem o nome dos atributos de inst ncia dados b verificar a correspond ncia de de classe e constantes que permitem valores preenchidos nos campos atributos inferir o valor do atributo em quest o de classe inferidos e constantes inferidas da f rmula que faz refer ncia cruzada com as tabe
279. lidade desde o informal at o formal e iii o escopo O prop sito da ontologia abrange a inten o de seu uso os poss veis cen rios que demandam o uso e os usu rios que ir o utiliz la O grau de formalidade vai depender da formaliza o envolvida na codifica o dos termos e seus significados podendo ser desde o informal at o rigorosamente formal conforme classificado por Uschold e Gruninger 1996 E finalmente o escopo vai incluir um conjunto de termos suas caracter sticas e sua granularidade Um exemplo de escopo pode ser conferido na Figura 56 na qual apresenta uma especifica o de requisitos no dom nio da qu mica 161 Documento de especifica o da ontologia Dom nio qu mica Data 15 de maio de 1996 Conceituado por Assunci n G mez P rez Implementado por Mariano Fernandez L pes Prop sito Ontologia sobre subst ncias qu micas a ser utilizada para obten o de informa es sobre elementos qu micos com fins de ensino e an lise Essa ontologia pode ser utilizada para confer ncias por exemplo o peso at mico do elemento s dio N vel de formalidade semi formal Escopo Lista de 103 elementos de subst ncias l tio s dio cloro Lista de conceitos halog nios gases nobres semi metais metais Ao menos informa es sobre as seguintes propriedades n mero at mico peso at mico volume at mico a 20 graus celsius ponto de ebuli o densidade a 20 graus Celsius Fon
280. lidade nos quais as coisas s o reduzidas a seus perfis mais convenientes SAY O 2001 p 82 Nesta se o dar se destaque ao Modelo Relacional em conex o com o Modelo de Entidade e Relacionamento e ao Modelo Orientado a Objetos destacando a sua linguagem de modelagem unificada conhecida como UML Unified Modeling Language Tais modelos buscam representar os principais processos envolvidos em um ambiente espec fico servir de instrumento de comunica o e construir um sistema de informa o automatizado Foram selecionados nessa revis o de literatura por apresentarem similaridades com a estrutura de uma ontologia e por tratarem de quest es relacionadas sem ntica envolvida na representa o de seus conte dos Contudo em rela o sem ntica observa se uma diferen a entre os dois modelos e as ontologias Segundo Campos 2004 p 25 os modelos de dados e de objetos encontram se em um n vel epistemol gico ou seja estabelecem apenas significados particulares de estrutura o J as ontologias encontram se em um n vel ontol gico possibilitando sistematizar o conhecimento com defini es axiom ticas 2 3 2 1 Modelo Relacional O modelo Relacional criado por Edgar Frank Codd em 1970 um modelo de dados adequado a ser o modelo subjacente de um Sistema Gerenciador de Banco de Dados SGBD que se baseia no princ pio em que todos os dados est o guardados em tabelas ou matematicamente falando em rela e
281. lizada durante a a COSTA W D JAD Joint Applicatin Design como projetar sistemas de informa o mais eficientes Rio de Janeiro IBPI 1994 115p 107 Z leitura do documento considerada uma atividade intelectual importante no processo de indexa o que ir implicar na correspond ncia precisa com o assunto pesquisado em ndices A fase de conceitualiza o descreve o problema e sua solu o atrav s de um modelo conceitual que representa o dom nio Constr i se uma lista de termos incluindo conceitos verbos inst ncias e propriedades que busca identificar e reunir o conhecimento til do dom nio Uma dificuldade encontrada nessa fase na defini o da terminologia direcionada aos conceitos e as rela es Pode acontecer de um mesmo termo ser utilizado para representar v rios conceitos o que pode gerar ambig idades na interpreta o do conhecimento Outras vezes v rios termos representam um mesmo conceito Tais problemas podem propiciar modelos incompletos e inconsistentes tendo em vista que o modelo ainda encontra se no n vel informal isto suas defini es s o apresentadas em linguagem natural dando margem exist ncia de ambig idades e inconsist ncias na fase de conceitualiza o que os conceitos abstra dos na fase de especifica o s o organizados em uma taxonomia resultando em classes conceituais Na composi o das classes a atividade de categoriza o fundamental pois fornece ao desenv
282. lizada uma investiga o na literatura da rea de Ci ncia da Informa o visto ser um tema de propriedade desta rea Na investiga o constatou se a exist ncia de normas para constru o de tesauros taxonomias enfim vocabul rios controlados criadas por 126 entidades com aceita o internacional propiciando aos desenvolvedores subs dios metodol gicos para melhor orient los na confec o destes instrumentos Afora as normas guias nacionais tamb m t m sido criados para ajudar na elabora o de vocabul rios controlados Algumas dessas normas e guias s o descritas a seguir e Normas e diretrizes da Unesco de 1973 Guidelines for the establishment and development of monolingual thesauri e Manual de Elabora o de Tesauros Monol ngues de 1990 publicado em Bras lia pelo Programa Nacional de Bibliotecas das Institui es de Ensino Superior e A vers o em portugu s da ISO 2788 Diretrizes para o estabelecimento e desenvolvimento de Tesauros Monolingiies publicada pelo Senai IBICT em 1993 e Norma elaborada pela American National Standards Institute National Information Standards Organization U S Guidelines for the Construction Format and Management of Monolingual Controlled Vocabularies de 2005 ou ANSI NISO Z39 19 2005 Nessa pesquisa foi utilizada como refer ncia uma norma que se justificou pelos seguintes crit rios a norma mais atual de 2005 aceita e consolidada na comunidade de Ci ncia da Informa
283. lo de vida de um software ou seja desde o planejamento at os testes de software o crit rio ii busca a garantia da qualidade do produto a partir da gest o do projeto em iii leva se em considera o que o projeto passe por um estudo de ambiente estudo de viabilidade especifica o de requisitos conceitualiza o formaliza o implementa o avalia o valida o manuten o e acompanhamento do uso p s desenvolvimento e finalmente o crit rio iv enfatiza a import ncia do treinamento dos usu rios que ficar o respons veis pela manuten o da ontologia bem como o desenvolvimento de documenta o em todo o ciclo de vida 109 Software Engineering can be said to have reached adulthood because it has widely accepted methodologies 129 Finalmente as categorias de an lise de conte do do material emp rico foram definidas a partir dos princ pios elucidados por Bardin 1977 anteriormente O crit rio de escolha das categorias foi o sem ntico ou seja de acordo com a norma IEEE 1074 1997 e com a literatura da rea de ontologias Tais categorias foram ent o adaptadas diante aos processos extra dos da norma e caracter sticas particulares s ontologias S o elas i gerenciamento do projeto ii pr desenvolvimento iii especifica o de requisitos iv modelagem conceitual v formaliza o vi implementa o vii manuten o viii integra o ix avalia o e x documenta o Ressalta s
284. lo pretendido tendo em vista que tal linguagem pode incluir axiomas que restringem a utiliza o do vocabul rio Desse modo um conjunto de modelos constitui uma conceitualiza o j os modelos s o constru dos atrav s de uma linguagem de modelagem especificada pela ontologia A conceitualiza o assim independente da linguagem do modelo j a ontologia em si permanece dependente da linguagem e de seus axiomas espec ficos Diante das explana es acima v lido afirmar que uma ontologia possui uma conceitualiza o que a fundamenta e que a mesma ainda pode fundamentar diferentes modelos As rela es entre linguagem conceitualiza o compromisso ontol gico e ontologia podem ser conferidas na Figura 18 74 Conceitualiza o Comprometimento Linguagem L Modelos M L Ontologia Modelos pretendidos Figura 18 Representa o de uma ontologia e sua rela o com a conceitualiza o Fonte adaptado de Guarino 1998 p 7 Finalmente para uma ontologia se aproximar de um modelo pretendido conforme mostra a Figura 18 deve se obter uma conceitualiza o com boa axiomatiza o ou seja obedecendo a regras formais que restringem a estrutura de parte da linguagem conformando a a realidade mais um conjunto formal de conceitos e rela es relevantes estabelecido de maneira consensual entre a comunidade envolvida Dessa forma Guarino 1998 p 5 aprimora a defini o de Gruber descrev
285. loca o pessoal Outros recursos Atividade 2 Or amento previsto Tarefa 1 DT Inicial DT final Aloca o pessoal Outros recursos Atividade 1 Or amento previsto Tarefa 1 DT Inicial DT final Aloca o pessoal Outros recursos Tarefa 2 DT Inicial DT final Aloca o pessoal Outros recursos Tarefa 3 DT Inicial DT final Aloca o pessoal Outros recursos Tabela 26 Modelo de escalonamento de atividades para as fases do ciclo de vida da ontologia 222 A atividade de planejamento do prot tipo resulta em um plano de desenvolvimento que inclui o modelo de escalonamento apresentado anteriormente al m de informa es sobre o planejamento da documenta o da avalia o e da manuten o em cada fase do projeto 6 2 1 3 Gerenciamento do prot tipo A atividade de gerenciamento do prot tipo objetiva fazer cumprir o que foi planejado O papel do gerente de prot tipos da ontologia coordenar a equipe controlar a produ o da documenta o em todas as fases controlar as vers es dos prot tipos da ontologia fazer cumprir prazos e custos previstos e analisar m tricas de produ o O gerenciamento do prot tipo est diretamente ligado garantia da qualidade do processo e da ontologia O uso de m tricas de qualidade PRESSMAN 2002 p 90 tanto da ontologia como do processo fundamental para o gerenciamento Com base em m tricas o gerente tem condi es de avaliar se o planejamento do pro
286. logias e m todos para constru o de ontologias Nessa proposta as categorias manifestadas nas facetas servem de instrumento facilitador ao entendimento da natureza dos conceitos e das rela es entre os conceitos facilitando dessa forma a atividade de defini o de termos Na concep o da taxonomia uma ontologia de alto n vel requerida como alternativa de reuso dos conceitos mais gen ricos que ir o compor a terminologia da ontologia de dom nio Desse modo o esquema facetado pode auxiliar o cotejamento entre as categorias sintetizadas e as categorias da ontologia de alto n vel visto que as primeiras est o organizadas em metan veis conceituais aproximando se desse modo dos conceitos da ontologia de alto n vel Al m disso o esquema facetado pode auxiliar o ontologista na identifica o de termos sin nimos e amb guos termos gen ricos e termos espec ficos dentro de cada faceta Tendo elucidado os princ pios te ricos e metodol gicos utilizados da fase de modelagem conceitual as pr ximas se es se encarregam de apresentar as atividades necess rias ao tratamento e organiza o de termos na estrutura o do conhecimento sobre o dom nio isto na concep o da conceitualiza o A Tabela 34 apresenta os produtos necess rios realiza o de tais atividades e a Figura 73 apresenta a seqii ncia de execu o das mesmas Informa o de entrada Plano de desenvol
287. m todo 101 a partir do mapeamento das seguintes categorias de an lise especifica o de requisitos modelagem conceitual formaliza o implementa o integra o e documenta o 128 el 129 there is no single correct ontology design methodology Os conceitos de slot e faceta foram elucidados na fundamenta o te rica desta pesquisa especificamente na se o 2 3 1 2 sobre frames tendo se em vista que o Prot g 2000 uma ferramenta baseada em frame 179 4 7 1 Especifica o de Requisitos A fase de especifica o de requisitos o ponto de partida para o desenvolvimento de uma ontologia segundo o m todo 101 A primeira atividade determinar o dom nio e o escopo da ontologia sintetizada nas seguintes quest es e Que dom nio a ontologia vai cobrir e Para que n s vamos utilizar a ontologia e Que tipo de quest es as informa es na ontologia v o responder e Quem ir usar e manter a ontologia As respostas a estas quest es podem mudar ao longo do tempo mas podem ajudar a limitar o escopo do modelo No intuito de determinar o escopo da ontologia quest es de compet ncia GRUNINGER e FOX 1995 s o formuladas de forma a especificar o que a base de conhecimento baseada na ontologia dever ser capaz de responder As quest es de compet ncia para o dom nio de vinhos e alimentos s o explicitadas abaixo e Quais caracter sticas do vinho eu devo considerar na escolha e Bordeaux um vinho
288. m todo utilizado para seu desenvolvimento A se o 4 2 apresenta considera es sobre o projeto Tove e os procedimentos da metodologia de Gruninger e Fox A se o 4 3 apresenta o projeto da Enterprise Ontology e abrange os procedimentos do m todo de Uschold e King A se o 4 4 apresenta o m todo Kactus A se o 4 5 apresenta os m todos e as t cnicas da Methontology A se o 4 6 apresenta a ontologia SENSUS e o m todo baseado em tal ontologia o m todo Sensus A se o 4 7 apresenta o m todo 101 E finalmente a se o 4 8 tece considera es sobre a norma para constru o de vocabul rios controlados e apresenta os procedimentos metodol gicos envolvidos no manual da BITI para constru o de tesauros 133 4 1 M todo Cyc Nos anos de 1980 a Microelectronics and Computer Technology MCC deu in cio a cria o da Cyc uma ampla base de conhecimento que considera o conhecimento consensual sobre o mundo incluindo regras e heur sticas para dedu o sobre objetos e eventos do cotidiano CYC PROJECT 2005 A linguagem de representa o da Cyc a CycL REED e LENAT 2002 considerada h brida por combinar frames com c lculos de predicado Tal linguagem possui uma m quina de infer ncia que permite heran a m ltipla classifica o autom tica manuten o de links inversos verifica o de restri es busca ordenada detec o de contradi o e m dulo de resolu o V rias aplica es t m integrado seus
289. m atributo de inst ncia n o rvores de classifica o de atributos capaz de inferir ele pr prio 2 Verificar o conhecimento entre representa es intermedi rias a qualquer modifica o inser o remo o nas rvores deve se modificar tamb m as tabelas envolvidas isto tabelas de atributos constantes e f rmulas b se qualquer atributo for inclu do na rvore e n o estiver presente no dicion rio de dados faz se necess rio inclu lo no mesmo e criar a sua tabela correspondente Tabelas de 1 Criar uma tabela de inst ncia para cada 1 Verificar o conhecimento dentro da inst ncias inst ncia identificada no dicion rio tabela de inst ncia a consist ncia entre 2 Os seguintes campos comp em a tabela nome da inst ncia descri o que fornece o significado da inst ncia atributos para preenchimento na inst ncia em fun o das classes nas quais as inst ncias est o ligadas valores desses atributos que podem ser num rico conjunto de valores desconhecido atributos e seus valores b ler a descri o da inst ncia de maneira cuidadosa para evitar redund ncias entre inst ncias 2 Verificar o conhecimento entre representa es intermedi rias a para todas as inst ncias identificadas no campo inst ncia do dicion rio de dados existe uma tabela de inst ncia correspondente e vice versa b manter consist ncia entre os valores de atributo da inst ncia e o campo tipo de val
290. m item de refer ncia em que deve ser considerado o aspecto intensional e extensional para tal item conforme foi fundamentado na se o 2 1 2 desta pesquisa As ontologias possuem caracter sticas intensional e 234 extensional pois s o constitu das de um vocabul rio consensual formando uma rede conceitual de car ter intensional GUARINO 1998 al m de possu rem extens es acerca de seus conceitos No processo de defini o dos conceitos o ontologista deve observar o n vel intensional e o n vel extensional do dom nio de forma a conceber a estrutura taxon mica e deve tamb m considerar 1 defini o gen rica que determina o g nero pr ximo e a diferen a espec fica do conceito ii defini o partitiva que constitu da pelas partes do conceito definido ou seja o todo e suas partes e iii defini o por extens o que lista os elementos ou o nome dos membros de um conceito atrav s de exemplos de seu uso Para tal o processo de defini o dos conceitos em n vel intensional e extensional deve ser conduzido pelo ontologista e especialistas do dom nio pois somente quem conhece e entende do mesmo poder fazer asser es corretas e verdadeiras sobre os conceitos envolvidos Desse modo a rela o entre os n veis terminol gico intensional e extensional possibilitar a transforma o de um conjunto de termos isolados em conceitos rela es e atributos que expressar o o vocabul rio consensual do dom
291. mas de recupera o de informa o Podemos citar dentre outras algumas pesquisas nessa perspectiva voltadas explora o sem ntica da informa o tais como a a Web Sem ntica que pretende criar metodologias tecnologias e padr es de metadados para aumentar o escopo das atividades desempenhadas automaticamente BERNERS LEE HENDLER e LASSILA 2001 b a utiliza o sem ntica embutida nos pr prios documentos com o uso de estruturas da linguagem natural como os sintagmas nominais e verbais SOUZA 2005 c instrumentos de representa o de relacionamentos sem nticos e conceituais como as ontologias GRUBER 1993 e os tesauros DAHLBERG 1978 objetivando evitar problemas relacionados ambigiiidade inerente s palavras da linguagem natural No campo da Ci ncia da Informa o CI uma rea que vem chamando a aten o para pesquisas no sentido de composi o de teorias e m todos visando concep o de instrumentos voltados a organiza o e recupera o de informa es a Intelig ncia Artificial IA Para Saracevic 1996 a IA divide se em IA fraca e IA forte A primeira vislumbra as tecnologias envolvidas na constru o de sistemas de informa es J a segunda preocupa se com aspectos filos ficos do conhecimento representado na mente ou no computador Para a Ci ncia da Informa o tanto a IA fraca quanto a forte tem interesse direto Segundo Saracevic 1996 p 52 17 A TA fraca fonte de muitas
292. mas e das Axiomas e regras formais Formaliza o regras Informa o reportada sobre a eee gao Spor Avalia o Avalia o de resultados avalia o x Produ o e distribui o de Modelo s para documenta o Documenta o u u documentos E z Produ o e distribui o de Documenta o da fase Documenta o u u documentos Tabela 50 Produtos requeridos na fase de implementa o As se es a seguir se encarregam de apresentar as atividades necess rias ao processo de implementa o de ontologias 253 6 2 6 1 Escolha da ferramenta e da linguagem de implementa o A fase de implementa o objetiva produzir modelos comput veis atrav s de uma linguagem leg vel para a m quina que seja capaz de atender aos compromissos ontol gicos estabelecidos com a conceitualiza o Desse modo esta linguagem deve considerar axiomas em suas primitivas de modo a fornecer sem ntica formal para o vocabul rio ou terminologia do dom nio restringindo assim as suas possibilidades interpretativas O objetivo principal da linguagem portanto permitir que um ontologista usando uma ferramenta possa representar quaisquer axiomas pertinentes estrutura modelada e fazer consultas ontologia de modo a avaliar se a mesma satisfaz s quest es de compet ncia colocadas como requisito Para tal recomenda se a utiliza o de uma linguagem para a descri o de ontologias que possua um mecanismo de infer ncia associado
293. mativas o respons vel pelo planejamento n o ter como dimensionar o tamanho e a quantidade de produtos a serem produzidos e o esfor o necess rio para produzi los Por fim sem um or amento n o se ter no o de quanto a ontologia ir custar e se haver recursos para o seu desenvolvimento Diante disso a atividade de planejamento demanda as seguintes tarefas PRESSMAN 2002 SOMMERVILLE 2007 e Realizar estimativas e Elaborar o escalonamento de atividades em cada fase incluindo tarefas pessoas alocadas outros recursos necess rios e or amento previsto Esta tarefa conduzida de acordo com o produto fornecido pela fase pr desenvolvimento discutida na pr xima se o em que uma an lise de ambiente feita no sentido de alocar os requisitos que ser o utilizados no processo de desenvolvimento da ontologia e Elaborar cronograma e Elaborar or amento A Tabela 26 apresenta um fragmento de um modelo proposto para planejar o escalonamento de atividades envolvidas no ciclo de vida da ontologia Em cada fase s o identificadas as atividades envolvidas a previs o de or amento as tarefas em ordem cronol gica de execu o a data inicial e final para a realiza o as pessoas alocadas e outros recursos necess rios Atividade 1 Or amento previsto Tarefa 1 DT Inicial DT final Aloca o pessoal Outros recursos Tarefa 2 DT Inicial DT final A
294. ment0 cseseccecsseeeeseeneeeeeeees 223 Tabela 29 Modelo de especifica o de cendrios problema ceeeeeeceeeseeeeesesneeeeeeeees 224 Tabela 30 Produtos resultantes da fase pr desenvolviment0o sseceeeeseeeeeeeeneeeeeeees 225 Tabela 31 Produtos requeridos na fase de especifica o de requisitos 225 Tabela 32 Quest o de compet ncia e sua resposta para um cen rio problema 226 Tabela 33 Produtos resultantes da fase de especifica o de requisitos 221 Tabela 34 Produtos requeridos na fase de modelagem conceitual 230 Tabela 35 Modelo de gloss rio de termos errando 235 Tabela 36 Modelo gloss rio de termos refinado ap s a an lise facetada 237 Tabela 37 Princ pios emp ricos para constru o de hierarquias de classes 240 Tabela 38 Modelo dicion rio de conceitos errando 242 Tabela 39 Modelo para detalhamento de rela es bin rias 243 Tabela 40 Modelo para detalhamento de atributos de inst ncia l iil 244 Tabela 41 Modelo para detalhamento de atributos de classe 245 Tabela 42 Modelo para detalhamento de constantes na 246 Tabela 43 Modelo para defini o de inst ncias renas 246 Tabela 44
295. menta o por parte de ferramentas como o Prot g owl A desvantagem a expressividade limitada ANTONIOU 2004 BREITMAM 2005 As linguagens menos expressivas OWL Lite e OWL DL est o contidas dentro das mais expressivas OWL DL e Full de maneira que uma ontologia definida numa linguagem menos expressiva aceita por uma linguagem mais expressiva Desta forma o que norteia a escolha da linguagem OWL a utilizar a expressividade pretendida ou seja vai depender do grau de formalismo requerido na representa o do dom nio conforme colocado por Uschold e Gruninger 1996 p 6 o vocabul rio pode ser representado com distintos graus de formalismo ou seja desde o altamente informal highly informal utilizando se linguagem natural at o rigorosamente formal rigorously formal utilizando se declara es l gicas No que tange sintaxe OWL os elementos b sicos da linguagem s o a header b classe c propriedade e d restri es de propriedades Para a constru o de tais elementos a OWL utiliza o formalismo da l gica descritiva conforme discutido na se o 2 3 1 3 O elemento header cabe alho declarado para especificar os vocabul rios utilizados na ontologia Uma ontologia t pica em OWL come a com um conjunto de declara es de namespaces De acordo com a Figura 29 as classes a serem definidas estar o localizadas no namespace da primeira defini o file G myclasses A segunda defini o eyeglass
296. menta o e finalmente dado como conclu do Tal documento destinado fase de gerenciamento do projeto em que ser submetido ao controle de vers o dos prot tipos da ontologia A Tabela 51 apresenta a rela o dos produtos resultantes da fase e seus destinos 255 Destino Informa o de sa da Atividade Ontologia implementada Avalia o Valida o da ontologia Escopo da ontologia Gerenciamento do projeto Gerenciamento do prot tipo Tabela 51 Produtos resultantes da fase de implementa o 6 2 7 Fase de Manuten o Uma vez que o processo de desenvolvimento tenha sido finalizado e avaliado alguns ajustes e corre es em fun o de eventuais problemas mapeados na fase de avalia o da ontologia podem ser necess rios Nesse contexto o processo p s desenvolvimento denominado manuten o executa os tratamentos necess rios e corretos perante a necessidade identificada A Tabela 52 apresenta a rela o de produtos necess rios fase no sentido da mesma ser realizada O fluxo de informa o o seguinte uma determinada fase produz informa o ou produto e o envia para avalia o Esta executa a verifica o e caso seja necess rio reporta o resultado manuten o Esta por sua vez executa as tarefas cab veis e retorna o resultado fase de gerenciamento do projeto recomendando melhorias nos pr ximos prot tipos da ontologia E Origem Informa o de entrada ae Fase
297. mente pode se apontar que a dentro do dom nio de desenvolvimento de ontologias as abordagens para a 131 sua constru o na maioria das vezes s o espec ficas e limitadas FERNANDEZ GOMEZ PEREZ e JURISTO 1997 USCHOLD e GRUNINGER 1996 e b a conseqii ncia a aus ncia de atividades padronizadas o que propicia que os processos sejam conduzidos de forma artesanal e n o com o rigor que se esperaria de uma atividade cient fica Al m disto verifica se a falta de explica es sistem ticas sobre como e onde ser o usadas as abordagens te ricas dentro de seu processo de elabora o JONES BENCH CAPON e VISSER 1998 FALBO 1998 Diante disso a metodologia foi proposta tendo se um conjunto de m todos fundamentados da norma JEEE 1074 1997 associado por m todos e t cnicas interdisciplinares capazes de alcan ar um objetivo de forma mais eficiente A escolha dos princ pios te ricos e metodol gicos foi justificada mediante avalia o do escopo comparativo para constru o de ontologias e vocabul rios controlados descrito na se o 3 4 132 4 Apresenta o da An lise dos Objetos Emp ricos O presente cap tulo apresenta a fase de coleta de dados proposta nos passos metodol gicos descritos no cap tulo 3 Os dados coletados foram obtidos a partir do material emp rico selecionado na pesquisa que contemplou as metodologias e os m todos para constru o de ontologias bem como a metodologia e a norma para co
298. mes de conceitos pap is at micos ou nomes de pap is nomes de atributos nomes de indiv duos e nomes de objetos BAADER et al 1992 p 3 One of the basic mechanisms of human knowledge representation and processing is the division of the world into classes or concepts which usually are given with a hierarchical structure 59 Para a descri o formal da taxonomia na base de conhecimento Donini Lenzerini e Nardi 1997 elucidam a distin o entre conhecimento extensional e conhecimento intensional do dom nio nomeados ABox assertional part e TBox terminological part respectivamente Segundo os autores o conhecimento extensional consiste no conhecimento espec fico sobre indiv duos do dom nio J o conhecimento intensional est relacionado ao conhecimento geral sobre o dom nio do problema representado por uma taxonomia a qual constru da atrav s de declara es sobre propriedades dos conceitos e rela es A Figura 13 ilustra a arquitetura de um sistema baseado em l gica descritiva A base de conhecimento dividida em conhecimento da terminologia e conhecimento sobre os objetos A aplica o interface respons vel pela intera o com o SBC solicita informa es ao SBC e por meio do mecanismo de infer ncia a linguagem de representa o nesse caso a l gica descritiva usada na base de conhecimento processada e as conclus es direcionadas aplica o Base de Conhecimen
299. micStaffMember gt lt owl inverseOf rdf resource isTaughtBy gt lt owl ObjectProperty gt Figura 34 Exemplo de propriedade de objetos Fonte Antoniou 2004 p 118 O segundo exemplo mostra a utiliza o da equival ncia de propriedades atrav s do uso do elemento owl equivalentProperty Por exemplo a propriedade lecturesin leciona em equivale a propriedade teaches ensina 97 lt owl ObjectProperty rdf ID lecturesIn gt lt owl equivalentProperty rdf resource Teaches gt lt owl ObjectProperty gt Figura 35 Exemplo de propriedade de objetos Fonte Antoniou 2004 p 119 Em OWL propriedades s o utilizadas para criar restri es representadas pelo elemento owl Restriction Como o pr prio nome sugere uma restri o utilizada para definir alguns limites para indiv duos que pertencem a uma classe As restri es podem ser de tr s tipos a restri es que utilizam quantificadores b restri es do tipo hasValue tem valor de e c restri es de cardinalidade As restri es que utilizam quantificadores podem vir a ser de dois tipos a quantificador existencial indica a exist ncia de pelo menos um indiv duo e em OWL representado pela express o someValuesFrom e b quantificador universal pode ser interpretado como todos os indiv duos e representado em OWL pela express o allValuesFrom No exemplo da Figura 36 o elemento owl allValuesFrom usado para
300. modifica o a inclus o e a remo o de defini es conceituais na ontologia a qualquer momento a partir da necessidade de desenvolvimento de uma nova vers o prot tipo Os autores consideram essa ltima abordagem como a mais indicada para um ciclo de vida de constru o de ontologias As se es seguintes descrevem em mais detalhe o ciclo de atividades da Methontology baseado na evolu o de prot tipos cujas categorias de an lise utilizadas para tal descri o foram gerenciamento de projeto especifica o de requisitos modelagem conceitual formaliza o implementa o manuten o integra o avalia o e documenta o 4 5 1 Gerenciamento do projeto Para cada in cio de um prot tipo a Methontology prop e a execu o do processo de gerenciamento que contempla as atividades de i escalonamento ii controle e iii garantia de qualidade A atividade de escalonamento identifica as tarefas a serem executadas a maneira como s o organizadas e o per odo e os recursos necess rios para a realiza o de cada uma delas A atividade de controle garante que as tarefas escalonadas sejam completadas de modo adequado E finalmente a atividade de garantia da qualidade busca assegurar que a ontologia o software e a documenta o sejam conclu dos com a qualidade devida 4 ROYCE W M Managing the Development of Large Software Systems Proc 9th International Conference Software Engineering IEEE Computer Society 1987
301. n Nome da companhia 2X Alfa Conceitos referenciados Navio Local Europa Atributos referenciados Nome da companhia Constantes referenciadas oa Rela es referenciadas Local de partida Vari veis 9X TY Tabela 48 Modelo para defini o de regras Fonte Adaptado de Fernandez G mez Perez e Corcho 2004 Recomenda se verificar o conhecimento entre representa es intermedi rias a verificar se o campo regra especificado na tabela de atributos de inst ncia corresponde tabela de regra referenciada b verificar na tabela de regras se os campos atributos referenciados conceitos referenciados e rela es referenciadas encontram se preenchidos de acordo com suas tabelas correspondentes c verificar se o conte do dos campos atributos de inst ncia atributos de classe e 252 constantes usados para inferir valores de um atributo corresponde com o conte do do campo express o formal da tabela de regras A Tabela 49 mostra os produtos resultantes da fase de formaliza o e as fases e atividades que necessitam de tais produtos Os axiomas e regras formais especificados a partir das quest es de compet ncia formal s o direcionados fase de implementa o da ontologia O campo formalizado por localizado no documento Escopo da ontologia preenchido com o nome da pessoa respons vel pela formaliza o e direcionado tamb m fase seguinte Informa o de sa
302. n lise de assunto para indexa o Revista Digital de Biblioteconomia e Ci ncia da Informa o Belo Horizonte v 1 n 1 p 60 90 jul dez 2003 Dispon vel em lt http server01 bc unicamp br seer ojs viewarticle php id 9 gt Acesso em 03 Maio 2005 FURLAN Jos Davi Modelagem de objetos atrav s da UML the unified modeling language S o Paulo Makron Books 1998 271 GILCHRIST Alan Thesauri taxonomies and ontologies an etymological note Journal of Documentation v 59 n 1 2003 p 7 18 GILLILAND SWETLANDO Anne J Introduction to metadata setting the stage 2000 Disponivel em lt www getty edu research conducting_research standards intrometadata pdf swetland pdf gt Acesso em 12 Maio 2005 GOMES H E et al Manual de Elabora o de Tesauros Monol ngues Brasilia CNPq PNBU 1990 78p GOMES H E Classifica o Tesauro e Terminologia fundamentos comuns Palestra preparada para as Tert lias do Departamento de Biblioteconomia da UNIRIO Julho 1996 GOMEZ PEREZ A Some ideas and examples to evaluate ontologias 1994 Dispon vel em lt http citeseer ist psu edu gomez perez94some html gt Acesso em 12 Setembro 2007 G MEZ P REZ A FERN NDEZ M VICENTE A J Towards a Method to Conceptualize Domain Ontologies ECAT 96 Workshop on Ontological Engineering Budapest August 1996 Dispon vel em lt http citeseer ist psu edu 483876 html gt Acesso em 12 Novembro 2007 GOMEZ PE
303. n Environment ODE FERNANDEZ et al 1999 e WebODE CORCHO et al 2003 as quais fornecem suporte tecnol gico metodologia A Methontology contempla um conjunto de est gios de desenvolvimento um ciclo de vida baseado em evolu o de prot tipos explicado mais adiante nessa se o e t cnicas para realizar as atividades de planejamento desenvolvimento e suporte A atividade de planejamento inclui um escalonamento das tarefas e controle sobre as mesmas no sentido de alcan arem a qualidade devida As atividades de suporte contemplam aquisi o de conhecimento documenta o e avalia o e ocorrem durante todo o ciclo de vida da ontologia conforme pode ser visualizado na Figura 55 Os est gios iniciais de desenvolvimento especifica o e conceitualiza o implicam em um grande esfor o dentro das atividades de suporte como a aquisi o de conhecimento e a avalia o V rias s o as raz es a a maior parte do conhecimento adquirida no in cio do processo de constru o da ontologia e b deve se avaliar corretamente o modelo conceitual para evitar futuros erros no ciclo de vida da ontologia Por fim a documenta o detalhada deve ser produzida ap s cada est gio previsto no ciclo de vida Atividade de planejamento Planejamento Controle das atividades Garantia da qualidade Est gios de desenvolvimento Especifica o Conceitualiza o Integra o Implementa o Atividades de suporte Aquisi o de
304. nados nas primeiras 30 p ginas p gs methodologies e ontology 450 1 methodology e ontology 1780 3 method e ontology 2560 0 design e ontology 4980 0 building e ontology 3580 1 development process e ontology 95 0 life cycle e ontology 99 0 Tabela 8 Resultado da pesquisa com a palavra chave ontology v lido ressaltar que a partir dos documentos selecionados foi poss vel identificar novos conceitos e autores para realiza o de novas buscas no Citeseer bem como em editoras espec ficas do portal da Capes que permitiram a identifica o de outros artigos relevantes para a pesquisa Tais artigos tamb m foram considerados na an lise de identifica o de metodologias para constru o de ontologias e quando considerados relevantes foram inseridos na amostra de documentos Dando continuidade ao processo de sele o de documentos o pr ximo passo foi recuperar livros que tratassem de metodologias para constru o de ontologias Para tal foi acessado o sistema de gest o de acervos das bibliotecas da UFMG Pergamum As refer ncias foram coletadas a partir de bases secund rias que refletem a literatura nacional e internacional nos campos de Ci ncia da Informa o e Ci ncia da Computa o Investigou se o acervo on line das bibliotecas da Escola de Ci ncia da Informa o ECT e do Instituto de Ci ncias Exatas ICEX por serem cons
305. ncaster 1986 para fazer tal explicita o As autoras inserem o Unitermo instrumento de representa o do assunto por palavras nicas como a primeira vertente origin ria na Am rica do Norte em 1951 tendo influenciado o aparecimento do primeiro tesauro E a outra a Teoria da Classifica o Facetada na qual continuou a ser desenvolvida pelo grupo de pesquisa denominado Classification Research Group CRG na Inglaterra Este 47 grupo formado por quatorze componentes ampliou as categorias do PMEST e desenvolveu diversas tabelas de classifica o na d cada de 50 Deu se ent o origem a uma t cnica mais refinada para constru o de tesauros denominado Thesaurofacet a qual permite o melhor posicionamento do conceito dentro do sistema de conceitos em uma rea de assunto espec fica atrav s do uso de categorias As autoras mostram tamb m uma evolu o recente a dos tesauros com base em conceitos tamb m conhecido como tesauros terminol gicos cuja origem vem da jun o da teoria do conceito de Dahlberg com a Teoria da Classifica o Facetada de Ranganathan Segundo Campos 2001 os tesauros terminol gicos s o elaborados dando nfase na Teoria da Classifica o Teoria do Conceito e princ pios terminol gicos tendo nas caracter sticas do conceito um elemento essencial para evidenciar as rela es entre os conceitos e seu posicionamento no sistema al m de defini lo permitindo uma comunica o mais precisa ent
306. nceito classe AA7462 Nome da Data de partida companhia Data de chegada American Nome da Data de partida Airlines Flight companhia Data de chegada Hotel Cinco N mero de estrelas Estrelas Local Nome E local de partida de Extens o local de chegada de Alojamento Pre o de quarto padr o Disposto em Viagem Data de chegada Local de partida Nome da companhia Local de chegada Data de partida Pacote de Or amento Local de chegada viagem Pre o final Local de partida Nome Viagens para N mero de dias Restri es da viagem Acomodado em Tabela 38 Modelo dicion rio de conceitos Fonte Adaptado de Fernandez G mez Perez e Corcho 2004 Destaca se que as rela es especificadas para cada conceito s o aquelas cujo dom nio o pr prio conceito Por exemplo o conceito Viagem possui duas rela es local de partida e local 243 de chegada Al m disso podem ocorrer repeti es de rela es de atributos de classes e de atributos de inst ncia em diferentes conceitos pela raz o de tais elementos serem declara es para conceitos Tal fato pode ser constatado nos exemplos da Tabela 38 Recomenda se verificar o conhecimento inserido dentro do dicion rio buscando a garantir a completude do conhecimento sobre os conceitos envolvidos e b a consist ncia sobre as rela es e os atributos de classes e inst ncias em que devem fazer sentido para os conceitos envolvidos Uma vez que o dici
307. nd Evaluation of Ontologies for Enterprise Engineering 1994 Dispon vel em lt http citeseer ist psu edu 353050 html gt Acesso em 03 Novembro 2007 R3 GRUNINGER M FOX M S Methodology for the design and evaluation of ontologies 1995 Dispon vel em lt http citeseer ist psu edu grninger95methodology html gt Acesso em 10 Novembro 2007 R4 USCHOLD M KING M Towards a Methodology for Building Ontologies 1995 Disponivel em lt http citeseer ist psu edu uschold95toward html gt Acesso em 10 Novembro 2007 R5 BOUAUD B BACHIMONT B CHARLET J ZWEIGENBAUM P Methodological Principles for Structuring an Ontology 1995 Disponivel em lt http citeseer ist psu edu bouaud95 methodological html gt Acesso em 10 Novembro 2007 R6 GOMEZ PEREZ A FERNANDEZ M VICENTE A J Towards a Method to Conceptualize Domain Ontologies ECAT96 Workshop on Ontological Engineering Budapest August 1996 Dispon vel em lt http citeseer ist psu edu 483876 html gt Acesso em 12 Novembro 2007 R7 USCHOLD M GRUNINGER M Ontologies principles methods an applications Knowledge Engineering Review v 11 n 2 1996 R8 USCHOLD M Building Ontologies Towards a Unified Methodology 1996 Disponivel em lt http citeseer ist psu edu uschold96building html gt Acesso em 10 Novembro 2007 R9 GRUNINGER M FOX M S The Logic of Enterprise Modelling 1996 Dispon vel em lt http citeseer ist psu edu 5239
308. ndamenta o te rica se o 2 3 2 2 1 a UML possui construtos abstratos o suficiente para permitir a representa o de ontologias como classes atributos e relacionamentos de generaliza o associa o e agrega o OMG 2003 E ainda permite restri es nos objetos atrav s da linguagem auxiliar OCL utilizada para expressar regras em UML O potencial dos padr es orientados a objeto pode ser usado na modelagem de ontologias atrav s do diagrama de classe A UML tem uma ampla e r pida expans o de uma comunidade de usu rios sendo que estes usu rios provavelmente estar o mais familiarizados com a nota o UML do que l gica descritiva por exemplo Ao contr rio do formalismo da l gica descritiva h um padr o de representa o gr fica para modelos expressados em UML Dessa maneira uma representa o gr fica seria importante por exemplo em permitir usu rios de sistemas de informa o pesquisarem uma ontologia e descobrir conceitos que podem aparecer nas consultas CRANEFIELD e PURVIS 1999 A representa o gr fica torna se portanto importante na medida em que viabiliza a comunica o entre as pessoas envolvidas nos sistemas de informa es Diante a tal constata o sugere se a utiliza o do diagrama de classes da UML nas atividades de modelagem conceitual da ontologia bem como da OCL para explicita o de restri es sobre os objetos das classes Desse modo o ontologista respons vel pela formaliza o e im
309. ndo dois conceitos t m praticamente a mesma intens o CAMPOS GOMES e MOTTA 2004 194 4 8 4 3 Agrupamento dos termos em categorias Ap s ou no momento da defini o dos termos o pr ximo passo seria sistematizar os conceitos do vocabul rio controlado O m todo de categoriza o fornece os princ pios para agrupar conceitos de mesma natureza em classes gerais ou facetas para construir cadeias e renques CAMPOS GOMES e MOTTA 2004 O entendimento das classes que comp em um dado dom nio de suma import ncia para a elabora o de vocabul rios controlados pois permite uma maior compreens o do conceito e da organiza o das rela es entre os conceitos Segundo o manual da BITI o profissional envolvido na organiza o do dom nio pode usar uma lista de categorias desenvolvida pelo CRG a saber i coisas subst ncias entidades ii suas partes iii sistemas de coisas iv atributos de coisas v objeto da a o vi rela es entre coisas vii opera es sobre coisas viii propriedades de atributos rela es e opera es ix lugar condi o x tempo Uma observa o relevante sobre o processo de faceta o que nem todos os dom nios possuem manifesta es facetas para todas as categorias CAMPOS GOMES e MOTTA 2004 Posteriormente defini o das categorias os termos que foram previamente selecionados s o classificados nas respectivas facetas as quais servir o de base para a forma o das classes c
310. ndo material ou seja analisa as categorias fundamentais dos objetos ou simplesmente as coisas seus estados a rela o entre o todo e suas partes e regras de depend ncia Tal defini o nos leva a uma vis o de que ontologia seria um ramo da Filosofia ocupado em investigar as coisas do mundo em seus aspectos metaf sicos ou abstratos O conceito de abstra o das coisas do mundo pode ser explicado pelo fil sofo Arist teles que ao conceituar uma coisa separava os seus aspectos acidentais atributos espec ficos das coisas concebe o termo differentia para ent o encontrar suas caracter sticas comuns e essenciais Esse processo intelectual atrav s dos sentidos considerado por Arist teles uma abstra o ZILLES 1998 de parte da realidade na qual os objetos s o analisados em seus aspectos mais gerais e classificados a partir de suas semelhan as e diferen as No mbito das ontologias de sistemas de informa o SMITH 2004 conforme ALBERTAZZI L Formal and material ontology In POLI R SIMONS P Ed Formal Ontology Dordrecht Kluwer 1996 p 199 232 2 using the tools and approach of formal logic from this point of view formal ontology examines the logical features of predication and of the various theories of universals The use of the specific paradigm of the set theory applied to predication moreover conditions its interpretation a analyses the fundamental categories o
311. nesta pesquisa pois a partir dele que se representam declara es sobre todos os tipos de coisas no mundo e sobre as rela es entre elas Nesse sentido poss vel deduzir ou inferir conhecimento a partir dessas declara es Os silogismos s o uma contribui o importante do fil sofo Arist teles s reas de Intelig ncia Artificial e a Engenharia ontol gica no sentido de ser um padr o formal para representar regras de infer ncias Arist teles tamb m contribui ao determinar quais distin es poss veis poderiam ser direcionadas s coisas do mundo Dessa forma estabeleceu atrav s da abstra o categorias gerais CORAZZON 2008a na a o de classificar as coisas buscando uma organiza o do conhecimento a respeito do mundo Tais contribui es ser o apresentadas na se o 2 1 1 A utiliza o de instrumentos de controle terminol gico torna se fundamental para os sistemas de informa o automatizados tendo em vista aprimorar o tratamento das informa es e os processos de recupera o da informa o e consequentemente melhorar a intera o do usu rio em suas estrat gias de busca A Terminologia concentra seus esfor os na sistematiza o de conceitos para a elabora o de defini es consistentes sobre eles e ser apresentada na se o 2 1 2 Na Ci ncia da Informa o a preocupa o concentra se na organiza o de conte dos de documentos e na recupera o de informa o atrav s da elabora o d
312. ng OWL Ontologies Using Teh Prot g OWL Plugin and CO ODE Tools Ed 1 The Univerrity of Manchester and Stanford University Agosto 2004 Dispon vel em lt http www co ode org resources tutorials ProtegeOWLTutorial pdf gt Acesso em 07 Fevereiro 2007 HORROCKS I et al Reference description of the DAML OIL ontology markup language 2001 Dispon vel em lt http www w3 org TR daml oil reference gt Acesso em 04 Novembro 2007 INSTITUTE OF ELECTRICAL AND ELECTRONICS ENGINEERS JEEE Standard 1074 Standard for developing software life cycle processes 1997 Dispon vel em lt http ieeexplore ieee org Xplore login jsp url 1e14 5984 16018 00741936 pdf temp x gt Acesso em 20 Julho 2007 JACOB E K Classification and categorization a difference that makes a difference Library Trends Winter 2004 JIMENEZ Antonio Garc a Instrumentos de Representaci n del Conocimiento Tesauros versus Ontolog as Anales de Documentaci n n 7 p 79 95 2004 JONES D BENCH CAPON T VISSER P Methodologies for ontology development 1998 Dispon vel em lt http cweb inria fr Resources ONTOLOGIES methodo for ontodev pdf gt Acesso em 20 Novembro 2007 JONES D M PATON R C Toward Principles for the Representation of Hierarchical Knowledge in Formal Ontologies 1999 Dispon vel em lt http citeseer ist psu edu 306693 html gt Acesso em 12 Novembro 2007 JORGE Marcelo Alvim Ontologias no suporte a portais sem nti
313. ng desenvolvimento Natalia Juristo engenharia de software R11 Michael Gruninger e On Ontologies and Modelagem de empresas 1997 Mark S Fox Enterprise Modelling R12 Hafner Carole D The state of the art in O estado da arte sobre 1997 Noy Natalya Fridman ontology design a survey projetos de ontologias and comparative review R13 Mike Uschold Martin The Enterprise Ontology Ontologia aplicada a 1998 King Stuart Moralee e modelo de neg cio Yannis Zorgios R14 Dean Jones Trevor Methodologies for Metodologias para 1998 Capon e Pepijn Visser ontology development constru o de ontologias R15 Mariano Fernandez Overview of Metodologias para 1999 Lopes methodologies for constru o de ontologias building ontologies R16 Dean M Jones e Ray Toward Principles for the Representa o de 1999 C Paton Representation of relacionamentos Hierarchical Knowledge hier rquicos na ontologia in Formal Ontologies R17 Yannis Kalfoglou Deploying Ontologies in Utiliza o de ontologies 2000 Software Design em projetos de softwares Tabela 9 a Rela o dos documentos selecionados 120 Refer ncia Autoria T tulo Assunto abordado Publica o R18 York Sure Juergen OntoEdit Guiding Desenvolvimento de 2002 Angele e Ontology Development ontologia na ferramenta Steffen Staab by Methodology And OntoEdit Inferencing R19 York Sure Steffen Metho
314. ngua A consulta montada com a express o methodology for building ontologies resultou na recupera o de 70 p ginas no Google Docs j methodologies for building ontologies resultou na recupera o de 22 p ginas Al m da estrat gia de busca por express o foi pesquisada cada palavra chave em conjunto com ontologies ou ontology Na an lise de busca das palavras chave constatou se que a palavra ontology em conjunto com as outras palavras chaves foi a que resultou em maior retorno de p ginas conforme pode ser visto nas Tabelas 7 e 8 Na an lise realizada nos dois contextos percebeu se uma coincid ncia nas p ginas recuperadas isto a mesma p gina era retornada tanto com ontologies quanto ontology constatando uma varia o no uso dos termos nos artigos Do universo de p ginas recuperadas foram investigadas as 30 primeiras p ginas pelo fato de na maioria dos casos as demais p ginas retornarem documentos repetidos ou fora do escopo tendo em vista que os resultados s o listados em ordem de import ncia Foram selecionados os documentos que mais se aproximavam do objeto de investiga o Para efetuar a escolha foi necess rio analisar o t tulo mencionado na p gina fazer uma leitura do resumo abstract do documento e analisar as palavras chave do mesmo Al m disso para uma compreens o macro do objeto de investiga o fez se uma breve leitura da se o envolvida com o assunto
315. nio No processo de defini o das intens es importante considerar a exist ncia de termos amb guos Podem ocorrer as seguintes situa es um termo corresponde a apenas uma defini o o que n o causa problemas v rios termos correspondem a uma defini o indicando a exist ncia de termos sin nimos ou termos acr nimos a partir dos quais produzida uma lista de sin nimos bem como uma lista de acr nimos e um termo corresponde a v rios conceitos o que configura ambigiidade Algumas recomenda es devem ser consideradas no tratamento de ambigiiidades USCHOLD e GRUNINGER 1996 a suspens o do uso do termo b esclarecimento da id ia relativa ao conceito a partir de uma defini o cuidadosa e a utiliza o do menor n mero poss vel de termos t cnicos c indica o dos conceitos importantes justificando sua inser o na ontologia e d escolha de um nico termo para o conceito Uma t cnica que pode ser utilizada na obten o de um consenso acerca das no es intensionais e extensionais a entrevista com especialistas que podem ser fundamentadas em JAD Ap s todas as considera es elucidadas o ontologista deve registrar o conhecimento adquirido no modelo gloss rio de termos que prop e os seguintes campos nome do termo lista de sin nimos lista de acr nimos e descri o que fornece o significado de um conceito 143 Palavra formada das primeiras letras ou s labas de outras palavras por exemplo EMBRATUR
316. no documento de escopo da ontologia que posteriormente dever ser submetida a uma an lise criteriosa de defini es a partir de seu contexto descrita na se o 6 2 4 2 As poss veis fontes para ajudar na extra o do conhecimento podem ser especialistas do dom nio livros manuais figuras tabelas outras ontologias tesauros dentre outras E os poss veis m todos e t cnicas advindos das reas de Engenharia de Software Engenharia ontol gica Biblioteconomia e Intelig ncia Artificial utilizados na constru o consensual do conhecimento podem ser Joint Application Design JAD brainstorming an lise de documentos e mecanismos automatizados para extra o de termos O m todo JAD possibilita discuss es em grupo ao inv s de individual possibilitando decis es consensuais acerca da terminologia do dom nio A sess o de brainstorming uma t cnica para especificar termos e frases relevantes para o dom nio atrav s de explana es de id ias entre especialistas USCHOLD e GRUNINGER 1996 Para a an lise de documentos incluindo a documenta o produzida na fase de especifica o de requisitos poder se ia usar a t cnica de an lise de assunto UNISIST 1981 FUJITA 2003 amplamente utilizada na Biblioteconomia e Ci ncia da Informa o a qual auxilia na an lise e apreens o do conte do de documentos possibilitando desse modo identificar e selecionar os conceitos que representam a ess ncia de um documento A utiliza
317. ns de marca o dentre outras PRESSMAN 2002 BOOCH JACOBSON e RUMBAUGH 2006 BAX 2001 Nessa pesquisa os termos informa o e conhecimento s o usados com maior frequ ncia Portanto compromete se aqui em direcionar o entendimento acerca de conhecimento e informa o em um n vel que permita a ambos registrar e comunicar por meio de uma linguagem seja ela verbal ou notacional 1 1 Pressupostos e quest o de pesquisa Acredita se que o aporte te rico e metodol gico existente no mbito da Ci ncia da Informa o possa contribuir na proposi o de metodologias para o processo de elabora o de ontologias Al m disso acredita se que t cnicas advindas da Ci ncia da Computa o como as formas de representa o baseadas em l gica que possibilitam o uso de mecanismos de infer ncia e a marca o sem ntica de dados que permitem atrav s dos metadados atribuir significados mais precisos informa o possam ser uma evolu o em rela o s t cnicas tradicionais de representa o e recupera o de informa o Afora a Ci ncia da Computa o e a Ci ncia da Informa o h possibilidade de obter contribui es advindas da filosofia da terminologia dentre outras reas Pressup e se uma correla o entre organiza o e uso da informa o e t cnicas computacionais Acredita se que pesquisas em organiza o e uso da informa o possam contribuir sobremaneira para o desenvolvimento de instrumentos tecnol
318. nstru o de vocabul rios controlados Na atividade de coleta dos dados foram utilizadas as categorias de an lise definidas a partir de fundamentos descritos na se o 3 3 de forma a servirem de suporte para a classifica o e a organiza o dos conte dos envolvidos no material Para a execu o da classifica o do conte do foi necess rio um entendimento claro sobre cada categoria de an lise envolvida nas metodologias m todos e norma investigados Ap s a coleta dos dados tornou se poss vel apresentar o resultado da an lise das metodologias e dos m todos para constru o de ontologias em ordem cronol gica de evolu o 1990 at 2001 e da metodologia e da norma para constru o de vocabul rios controlados frente ao padr o IEEE 1074 1997 e alguns processos particulares s ontologias como formaliza o e integra o Para cada metodologia norma ou m todo foi apresentado o ciclo de atividades ou recomenda es envolvendo os est gios de desenvolvimento do instrumento e logo em seguida uma tabela sintetizando a proposta de cada objeto investigado A categoria de an lise n o explicitada na apresenta o dos objetos se deu em fun o dos mesmos n o apresentarem propostas das fases correspondentes a tais categorias em seus m todos ou metodologias de constru o Para tal o valor Ausente seria direcionado tabela sin ptica quando da aus ncia de alguma categoria A se o 4 1 apresenta a ontologia Cyc e o
319. nto fundamental para manter a interoperabilidade ii camada contendo padr es de metadados XML namespaces e DTD ou XML Schema iii camada Uniform Resource Identifier em ingl s 2 Universal Resource Locator em ingl s 63 http www unicode org 83 com padr o RDF e iv camada com padr o RDF Schema Na camada ontology s o definidos padr es para descrever ontologias incluindo construtores que permitem especificar por exemplo se uma propriedade transitiva ou n o qual a cardinalidade da mesma e quais as restri es existentes sobre as classes Atualmente o padr o mais utilizado nesse n vel a OWL para representa o de ontologias Os n veis mais altos como regras l gica e prova Rules Logic Framework Proof ainda encontram se em defini o e a inten o das pesquisas permitir uma confiabilidade Trust no conhecimento obtido sendo que cada aplica o deve avaliar se um conhecimento confi vel ou n o a partir do seu contexto BREITMAN 2005 Alguns termos mencionados no conjunto de especifica es da Web Sem ntica como namespace metadados DTD ser o elucidados nas se es seguintes quando da apresenta o do hist rico e evolu o das linguagens supracitadas XML RDF RDFS e OWL 2 3 3 4 1 Linguagens de marca o e padr es de metadados eletr nicos Historicamente a palavra marca o descreve anota es ou marcas que informavam a maneira como parte de um texto deveria ser r
320. nto sobre vinho de um lado e conhecimento sobre vin cola de outro Al m do sistema de aquisi o de conhecimento assegurar consist ncia a partir do preenchimento autom tico no valor da rela o inversa 185 4 7 2 4 Definir as facetas dos slots As restri es das propriedades tamb m chamadas de facetas descrevem ou limitam o conjunto de valores poss veis para um slot As facetas mais comuns s o cardinalidade tipo de valor e valor padr o Exemplos uma vin cola tem exatamente uma localiza o o nome de um vinho do tipo string o produtor de vinho wine producer uma inst ncia de Vin cola Winery o valor padr o para wine body poder ser fulP A faceta cardinalidade define quantos valores um slot pode ter como nos seguintes casos e Cardinalidade m nima e m xima N se o slot deve ter ao menos N valores ou no maximo N valores 1 seo slot deve ter pelo menos um valor requerido Q seo slot opcional e Cardinalidade nica e m ltipla Permite no m ximo 1 valor single valued slot Permite qualquer n mero de valores multiple valued slot A faceta tipo de valor descreve quais tipos de valores podem preencher um slot a saber e String uma cadeia de caracteres e Number um inteiro ou ponto flutuante e Boolean tipo l gico verdadeiro falso true false e Enumerated lista de valores e Instance type permite definir rela es entre indiv duos Os slots com esse tipo de faceta tamb m devem
321. ntologias destacando o advento das linguagens de marca o e padr es de metadados para o contexto da web sem ntica uma das aplica es mais recentes que faz uso de ontologias e finalmente a se o 2 3 3 5 aborda processos de constru o de ontologias mais comumente encontrados na literatura fornecendo um panorama interdisciplinar de envolvimento de reas como a Engenharia de Software e a Engenharia do Conhecimento no ciclo de vida das ontologias 71 v lido ressaltar a import ncia dessa se o para a pesquisa visto que o trabalho se prop e a fazer um estudo anal tico de metodologias para constru o de ontologias a fim de propor uma nova possibilidade metodol gica para constru o de tal instrumento Nesse sentido almeja se que os aspectos te ricos elucidados nessa se o possam ajudar o leitor no entendimento sobre a tem tica em quest o 2 3 3 1 Origem e Defini es Ontologia como um ramo da filosofia remete ao estudo do Ser a rea da metaf sica que se relaciona ao Ser ou ess ncia das coisas ou o Ser no sentido abstrato OXFORD ENGLISH DICTIONARY J na computa o uma ontologia um artefato de software que tem utiliza es espec ficas em ambientes computacionais SMITH 2004 A apropria o do termo ontologia da filosofia pela comunidade de computa o em especial pela comunidade de intelig ncia artificial deve se ao fato de as ontologias servirem como meio de organiza o das
322. nvolvidas desde a manual diretrizes do processo conduzido pelo pr prio engenheiro at a autom tica como minera o de conhecimento de extensas fontes de dados ou implantando mecanismos de infer ncias que permitam aprendizado autom tico de m quina As t cnicas 106 manuais semi autom ticas e autom ticas podem ser encontradas em detalhe em Rezende 2003 V rios m todos de se conseguir uma comunica o precisa entre o especialista do dom nio e o profissional envolvido na an lise e desenvolvimento de sistemas t m sido propostos ao longo dos anos pela Engenharia de Software e An lise de Sistemas Booch Jacobson e Rumbaugh 2006 inserem os casos de uso como formas de capturar o conhecimento obtido na intera o com os usu rios e mostrar atrav s de texto livre ou diagrama como os atores usu rio outro sistema interagem com as fun es principais do sistema de informa o Segundo os autores os casos de uso permitem verificar se o desenvolvedor e o usu rio concordam sobre o que o sistema deve fazer Costa 1994 apud Almeida 2006 inseri o m todo JAD Joint Application Design como um recurso de discuss es em grupo ao inv s de entrevistas individuais As decis es sobre o projeto s o praticadas em consenso entre os participantes tornando o processo interativo viabilizando dessa forma a comunica o e o entendimento dos fatos entre as pessoas envolvidas no processo Um outro m todo a an lise de cen ri
323. o e b norma que apresenta abordagem interdisciplinar das teorias advindas da Ci ncia da Informa o e da Terminologia Teoria da Classifica o Facetada Teoria do Conceito e Teoria da Terminologia na constru o de vocabul rios controlados Esta norma a ANSI NISO Z39 19 2005 que foi constru da tendo como base as diversas normas americanas e internacionais sobre a cria o de tesauros incluindo a ISO 2788 Deu se maior nfase norma ANSI NISO Z39 19 2005 por consider la mais atual em rela o norma ANSI NISO Z39 19 2003 Destaca se que no per odo de execu o da atividade de coleta e an lise dos dados ficou constatado que a norma ANSI NISO Z39 19 2005 n o seria suficiente para classificar seus conte dos nas categorias de an lise fundamentadas na norma IEEE 1074 1997 conforme poder ser conferido na se o 4 8 Tal evid ncia resultou na sele o do manual dispon vel no s tio da Biblioteconomia Informa o e Tecnologia da Informa o BITI CAMPOS GOMES e MOTTA 2004 sobre elabora o de tesauros v lido ressaltar que a metodologia explicitada no manual da BITI consegii ncia de trabalhos da professora Hagar Espanha Gomes e equipe GOMES et al 1990 os quais se mostram como refer ncia para 127 cursos de Biblioteconomia e Ci ncia da Informa o al m de Bibliotecas preocupadas com o desenvolvimento de terminologias adequadas para a representa o do conte do de seus acervos Desse m
324. o o mapeamento de facetas sintetizadas para categorias de alto n vel pode ser avaliado atrav s dos conceitos da estrutura facetada Tal atividade pode ser auxiliada por documentos de integra o em que termos advindos da estrutura facetada s o listados coluna termos na conceitualiza o constru da da Tabela 55 e relacionados com os termos advindos de ontologias avaliadas para reuso Um exemplo de documento de integra o apresentado na Tabela 55 Termos na conceitualiza o constru da Kilometer Centimeter Exponent Nome da ontologia avaliada para reuso Ontolingua Unidade padr o na Ontolingua Indefinido Unidade padr o na Ontolingua KIF N meros em Ontolingua Nome do termo Descri o Tabela 55 Modelo de um documento de integra o Fonte Adaptado de Fernandez Gomez Perez e Juristo 1997 p 38 No caso da extra o de termos pode se optar pela integra o autom tica utilizando alguma ferramenta como tamb m pela extra o manual de termos Entretanto v lido verificar at que 257 ponto os conceitos de outras ontologias podem ser integrados diretamente a ontologia de dom nio Almeida 2006 p 166 enfatiza que o simples reaproveitamento de conceitos e rela es de ontologias diferentes a partir de uma an lise superficial e autom tica pode causar resultados inaceit veis visto que os escopos e contextos de cria o das estruturas originais s o em geral diferente
325. o resultado seria maior do que o resultado que os elementos poderiam ter se funcionassem independentemente Assim a TGS se prop e como uma ci ncia da totalidade aplic vel a todas as ci ncias que tratam de todos organizados VASCONCELLOS 2002 Os SIs Sistemas de Informa o e os SRIs Sistemas de Recupera o de Informa es se encaixam nessa perspectiva de todo organizado pelo fato de possu rem componentes que trabalham juntos para cumprir um determinado prop sito O conceito de SI mais gen rico do que o de SRIs isto um SRI sempre um caso particular de um SI Um SI um sistema no qual a entrada principal s o os dados que atrav s da sele o tratamento e organiza o s o transformados em informa o para algum usu rio Araujo 1994 afirma que um SI objetiva a realiza o de processos de comunica o permitindo o acesso por seus usu rios a informa es neles registradas J a proposta de um SRI levar o usu rio ao encontro de suas 13 No mbito de um sistema de recupera o o termo documento usado no seu sentido mais amplo incluindo quaisquer outros objetos informativos BUCKLAND 1991 32 necessidades de informa o atrav s das tarefas de a representa o das informa es contidas nos documentos usualmente atrav s dos processos de indexa o e descri o dos documentos b armazenamento gest o f sica e ou l gica dos documentos e de suas representa es e c organiza
326. o Enumerativa Fonte Cintra et al 2002 As Figuras 6 7 e 8 mostram rela es hier rquicas No primeiro caso h uma rela o de subordina o entre g nero denominado TG termo geral e esp cie denominado TE termo espec fico No segundo caso h uma rela o entre o todo e suas partes conforme mostrado na Figura 7 o termo Casco uma parte e n o um tipo de Navio J no terceiro caso os termos espec ficos Andes e Himalaia s o exemplos do conceito Regi es Montanhosas EX Rela o associativa Produto Mat ria prima mos foe E Termo Associa o Termo Tecido Relacionado l Relacionado TR Algod o E Neca Figura 9 Rela o Associativa Fonte Cintra et al 2002 A Figura 9 mostra o tipo de rela o associativa na qual um termo pode estar relacionado a outro termo por alguma caracter stica comum entre eles A identifica o TR usada para 46 representar que o termo Algod o um termo relacionado ao termo Tecido e vice versa As rela es associativas s o n o hier rquicas e teoricamente infinitas EX Rela o de Equival ncia Gaivotas USE Larid Termo Termo n o Rr preferido 2 P preferido Falecimento Equival ncia UP Morte Figura 10 Rela o de Equival ncia Fonte Cintra et al 2002 A Figura 10 mostra a rela o de equival ncia na qual sin nimos e quase sin nimos s o remetidos aos termos envolvidos No exemplo
327. o a cada categoria de an lise conforme podem ser vistas no cap tulo 4 Desta forma tornou se poss vel colher o conte do nos documentos envolvidos relacionados em anexo a partir das categorias e registr lo formalmente em cada tabela Se uma categoria n o fosse pertinente a alguma metodologia ou m todo a coluna era preenchida com o valor Ausente A coleta dos dados passou pelas atividades de compreens o an lise e s ntese de conte do realizadas a partir do conhecimento adquirido na pesquisa Tais atividades foram necess rias para a realiza o da etapa seguinte que consistia em analisar comparativamente as categorias para cada metodologia m todo e 130 norma sob a orienta o dos par metros estabelecidos para esta an lise Tal etapa descrita na se o seguinte 3 4 An lise comparativa das metodologias dos m todos e da norma Feita a coleta e registro dos dados o pr ximo passo foi o desenvolvimento de um escopo comparativo das fases de desenvolvimento apresentadas nas metodologias e m todos para constru o de ontologias e vocabul rios controlados segundo atividades advindas da norma internacional IEEE 1074 e atividades espec ficas s ontologias como formaliza o e integra o Tal escopo foi concebido atrav s de duas estruturas matriciais representando em suas colunas os objetos investigados e em suas linhas cada fase do ciclo de vida A proposta da primeira matriz foi de apresentar o n vel de d
328. o da Web Sem ntica e das novas tecnologias necess rias para compreender e implement la lt de description gt lt dc publisher gt Livros T cnicos e Cient ficos lt dc publisher gt lt dc identifier gt http www inf puc rio br index html lt dc identifier gt lt bib preco gt R 33 71 lt bib preco gt lt bib instituicao gt Pontif cia Universidade Cat lica do Rio de Janeiro lt bib instituicao gt lt bib livro gt Figura 23 Exemplo de um documento em XML Fonte o pr prio autor Informa es adicionais em http dublincore org 7 http www w3 org TR REC xml names 86 O uso de metadados auxilia sobremaneira a indexa o de p ginas na Web melhorando a efici ncia na recupera o da informa o Gilliland Swetland 2000 d uma defini o panor mica sobre metadado a soma total do que pode ser dito sobre algum objeto informacional em algum n vel de agrega o A autora entende objeto informacional como um item ou grupo de itens que pode ser manipulado ou endere ado independente de tipo ou formato como um objeto singular ou discreto por um humano ou computador Velluci 1998 considera que o advento da Internet potencializou o esfor o de bibliotecas e especialistas em informa o para melhorar m todos de descri o organiza o e recupera o de objetos digitalizados acessados remotamente Este esfor o envolve ainda criadores provedores e usu rios de recursos eletr nicos do
329. o das fases de desenvolvimento de ontologias e vocabul rios controlados A Justificativa para tal considera o de que o modelo de ciclo de vida descreve o processo estruturado e met dico de desenvolvimento PRESSMAN 2002 e adv m da Engenharia de Software uma disciplina considerada madura no sentido de possuir metodologias amplamente aceitas FERNANDEZ 1999 p 1 E como as ontologias podem ser consideradas componentes de produtos de software elas podem ser desenvolvidas de acordo com padr es usualmente indicados para software FERNANDEZ 1999 Tais padr es devem ser adaptados de acordo com o processo de constru o de ontologias conforme foi explanado na se o 2 3 3 5 2 1 planejamento ii especifica o de requisitos iii aquisi o de conhecimento iv conceitualiza o v formaliza o vi integra o vii implementa o viii avalia o e ix documenta o Fernandez 1999 p 3 estabelece crit rios para analisar metodologias para constru o de ontologias Alguns desses crit rios foram utilizados para julgar a maturidade da metodologia frente norma IEEE 1074 e s o enumerados como segue i processos moldados no ciclo de vida de um software ii processo de gerenciamento de projeto iii processos de desenvolvimento orientado pr desenvolvimento desenvolvimento e p s desenvolvimento e iv processo integral O crit rio i considera que uma ontologia deveria ser constru da a partir das etapas do cic
330. o de caracter sticas de cada um dos objetos estudados como sumarizado na Tabela 24 do cap tulo 5 Nestas caracter sticas puderam se notar as grandes contribui es das teorias advindas da Ci ncia da Informa o como a teoria da classifica o facetada e a teoria do conceito e da Ci ncia da Computa o advindas de reas como a Engenharia de Software a Engenharia do Conhecimento e a Engenharia ontol gica Tais teorias ser o destacadas na elucida o das fases da proposta metodol gica para constru o de ontologias apresentadas nas pr ximas se es Destaca se que para efeitos did ticos na proposta de elabora o de modelos para registro de informa es incluindo as representa es intermedi rias para a constru o da conceitualiza o da ontologia foram apresentados exemplos acerca de um dom nio de viagem extra dos do trabalho de Fernandez Gomez Perez e Corcho 2004 6 2 1 Fase de Gerenciamento do Projeto A fase de gerenciamento do projeto demanda atividades relacionadas ao in cio ao planejamento e a gest o do projeto da ontologia em todo o seu ciclo de vida O produto requerido na fase pode ser conferido na Tabela 25 Informa o de entrada Atividade Aloca o de requisitos Fase Pr desenvolvimento Requisitos para desenvolvimento Recomenda o de melhoria no processo de desenvolvimento da Manuten o ontologia Informa o reportada sobre avalia o
331. o de cria o dos instrumentos necess rios para sua organiza o armazenagem e recupera o Otlet e la Fontaine centraram seus esfor os no conte do dos documentos ou seja na informa o em si e isto foi realmente inovador pois at ent o nunca havia sido feito Assim esse novo paradigma nasce da aten o dada ao conte do informa o conhecimento registrado dos documentos mais do que aos pr prios documentos ao tempo que estabelece uma certa fronteira entre as bibliotecas anteriores e os centros de documenta o onde a resposta procura de informa es e documentos por temas e outros novos crit rios torna se poss vel e amplia se de forma espetacular O presente trabalho n o se ocupa em fazer distin es te ricas acerca dos termos apesar de tal investiga o ser objeto de estudo da Ci ncia da Informa o BUCKLAND 1991 CORNELIUS 2002 CAPURRO 2003 No campo da Ci ncia da Computa o o termo conhecimento utilizado na rea de Intelig ncia Artificial no desenvolvimento de sistemas baseados em conhecimento e sistemas especialistas Para tal utilizam se formalismos para a representa o das bases de conhecimentos REZENDE 2003 RUSSELL e NORVIG 2004 J os termos dado informa o e conte do s o usados em reas da computa o que se ocupam do desenvolvimento e uso de tecnologias destinadas aos sistemas de informa es como sistemas 19 de bancos de dados ferramentas de modelagem linguage
332. o dos termos do dom nio o top down e o bottom up Na primeira abordagem os termos mais gerais s o identificados e posteriormente especializados A norma ressalta que tal abordagem deveria ser usada quando um novo vocabul rio estiver sendo criado A segunda abordagem ocorre quando listas de termos s o derivadas de um conjunto de objetos j existentes e posteriormente os termos seriam movidos para um escopo mais gen rico J a metodologia prop e o m todo de exerc cio pr vio de classifica o de forma a estabelecer os limites do tema a ser coberto Utiliza se para isso 193 a t cnica de categoriza o para pensar o dom nio de forma dedutiva determinando as classes de maior abrang ncia facetas dentro da tem tica escolhida A an lise de dom nio segundo a categoriza o serve para orientar os profissionais no levantamento e sele o dos termos que devem integrar o instrumento 4 8 4 2 Defini o dos termos O termo a designa o do conceito Para tal o passo de defini o dos termos implica em definir o significado dos termos Da mesma forma como foi procedida na sele o dos termos a defini o tamb m deve ser inclu da na planilha de registro dos dados segundo o manual da BITI Tal manual tem como fundamenta o para a defini o de um conceito o tri ngulo conceitual de Dahlberg conforme foi elucidado na se o 2 2 3 2 A ANSI NISO Z39 19 2005 recomenda dentre uma s rie de tratamentos a eliminar ambi
333. o para detalhamento de constantes Fonte Adaptado de Fernandez G mez Perez e Corcho 2004 Recomenda se verificar o conhecimento dentro da tabela de constantes se uma constante aparecer na tabela de atributos de inst ncia ou de regras deve tamb m ser inserida na tabela de constantes 6 2 4 11 Defini o de inst ncias Inst ncias s o valores espec ficos de uma classe ou conceito e s o conhecidas a partir das extens es levantadas sobre os conceitos de um dom nio Esta tarefa consiste em definir as inst ncias relevantes para os conceitos e direcion las a uma representa o intermedi ria espec fica A Tabela 43 apresenta a proposta de um modelo com exemplos de inst ncias do conceito AA7462 Os campos a serem preenchidos no modelo s o nome da inst ncia nome do conceito ou classe que a inst ncia pertence atributos para preenchimento na inst ncia em fun o das classes em que as inst ncias est o ligadas valores desses atributos que podem ser num rico conjunto de valores ou desconhecido Nome da Inst ncia Nome do Conceito Atributos Valores AA7462_Feb08_2002 AA7462 Nome da companhia American Airlines Data de partida 05 09 2007 Data de chegada 05 09 2007 AA7462_Feb16_2002 AA7462 Nome da companhia American Airlines Data de partida 30 11 2007 Data de chegada 30 11 2007 Tabela 43 Modelo para defini o de inst ncias Fonte Adaptado de Fernandez G mez Perez e Corcho 2004
334. o processo de avalia o de ontologias poderia ser melhorado no sentido de verificar se os requisitos ou quest es de compet ncia est o sendo atendidos Estudos sobre a cria o de axiomas em linguagens de implementa o de ontologias tamb m poderiam ser conduzidos no sentido de selecionar a linguagem mais adequada no processo de constru o Ainda como trabalhos futuros podem se citar e Integrar a proposta metodol gica a um editor de ontologias de modo a permitir construir ontologias de dom nio e Integrar a proposta metodol gica a um ambiente de ferramentas para modelagem de modo que a conceitualiza o possa ser visualizada de maneira gr fica e Aplicar a proposta metodol gica a uma s rie de casos e necessidades reais com o intuito de certific la e refin la Esses ser o os objetivos a serem perseguidos de agora em diante 266 Refer ncias ABADAL E CODINA Lluis Bases de datos documentales caracter sticas funciones y m todo Madrid S ntesis 2005 ALMEIDA M B Interoperabilidade entre fontes heterog neas um meta modelo baseado em ontologias 149 f Disserta o Mestrado em Ci ncia da Informa o Escola da Ci ncia da Informa o Universidade Federal de Minas Gerais Belo Horizonte 2002 ALMEIDA M B BAX Marcello P Uma vis o geral sobre ontologias pesquisa sobre defini es tipos aplica es m todos de avalia o e de constru o Ci ncia da Informa o Bras lia v 32 n 3
335. o superior aos modelos para bancos de dados No modelo relacional os dados s o disponibilizados de maneira estruturada possibilitando uma busca precisa no banco de dados J nas ontologias a representa o vai al m de dados isolados isto o instrumento lida com conhecimento em sua estrutura Tal conhecimento pode ser representado por formalismos l gicos que fornecem aos fatos do mundo um aspecto sem ntico pr ximo da realidade em que se deseja representar Esse diferencial sem ntico permite s ontologias utilizarem mecanismos de infer ncia para recuperar informa es de maneira dedutiva e significativa para o usu rio 2 3 2 2 Modelo Orientado a Objetos A modelagem orientada a objetos tem como meta identificar o melhor conjunto de objetos para descrever um sistema de software e reusar tais objetos quando necess rio em outras aplica es RUMBAUGH e BLAHA 2006 Um objeto pode ser considerado um conceito uma abstra o ou coisa que representa atrav s de sua identidade algum significado para uma aplica o Na modelagem orientada a objetos implementa se um conjunto de classes que definem os objetos presentes no sistema de software Uma classe representa um grupo de objetos semelhantes e que atrav s da especializa o e generaliza o ou simplesmente categoriza o organiza os objetos por suas semelhan as e diferen as RUMBAUGH e BLAHA 2006 Desta maneira surge o conceito de superclasse e subclasses Cada class
336. objetos do mundo real Caracterizam se pela conex o entre 29 causas e efeitos ou entre o todo e suas partes As rela es apresentadas na Tabela 3 dividem se em dois grupos rela es de contato e rela es de causalidade Rela es Defini o ontol gicas Rela es de contato S o rela es ontol gicas que se auto explicam a partir das suas esp cies denominadas rela es de coordena o ou partitiva Exemplo avi o motor Rela es de Baseiam se em um elo sucessivo de causas As principais rela es de causalidade causalidade s o as rela es geneal gicas como pai filho Outros exemplos corros o ferrugem causa efeito petr leo pl stico material produto telefone transmiss o instrumento fun o Tabela 3 Rela es ontol gicas Fonte adaptado de Campos 2001 pgs 74 78 Campos 2001 enfatiza que o engenheiro austr aco Eugen Wuester foi o precursor dos estudos voltados terminologia nos anos 30 ao organizar a terminologia de Eletrot cnica tendo como objetivo facilitar a comunica o nessa rea de conhecimento A autora considera que a terminologia por se tratar de uma linguagem artificial configurada dentro de uma comunidade de especialistas pode evitar a ocorr ncia de polissemia sinon mia e 2 10 vias homon mia caracter sticas presentes na Lexicologia na qual lida com a linguagem natural 2 2 Contribui es da Ci
337. obririam o mesmo dom nio de conhecimento ou um dom nio similar antes da decis o de se construir um novo vocabul rio controlado Para tal indica consultar a Bibliografia de listas de vocabul rios controlados dispon vel na pr pria norma al m de portais web destinados ao assunto 4 8 3 Especifica o de Requisitos A fase de especifica o de requisitos n o foi considerada explicitamente nos materiais consultados entretanto o manual da BITI faz men o a algumas atividades que podem ser consideradas como pertencentes fase de especifica o de requisitos A saber 1 delimita o da rea do assunto a ser coberto pelo vocabul rio especializado de forma que os conceitos envolvidos sejam bem sistematizados e ii defini o do p blico alvo no qual o instrumento se destina implicando em defini es sobre o grau de especificidade e caracter sticas conceituais na estrutura do vocabul rio As tarefas de especifica o de requisitos devem ser realizadas junto a especialistas do dom nio usu rios que ir o manusear o instrumento e especialistas de projetos de vocabul rios controlados 4 8 4 Modelagem Conceitual A organiza o de um dom nio de conhecimento requer uma atividade de modelagem a fim de conceber um modelo ou uma representa o normativa que prediga as ocorr ncias em um campo de assunto Nesse sentido para a constru o de um vocabul rio controlado de determinado assunto 2 7 Z 132 um modelo conceit
338. ocabul rios controlados a metodologia e a norma investigadas n o fazem men o a parte de implementa o ou gera o de c digo mesmo a norma considerando formatos de exibi o emergentes como o hipertexto Em muitos casos utilizam se ferramentas ou softwares para a constru o de vocabul rios controlados mas apenas como apoio ao processo de constru o e disponibiliza o do instrumento ao usu rio 5 7 Manuten o A fase de manuten o pertence ao processo p s desenvolvimento da ontologia A sua import ncia se d no sentido de considerar poss veis altera es em fun o de eventuais problemas mapeados na fase de avalia o da ontologia bem como em necessidades de inclus o altera o e exclus o de conceitos termos enfim elementos importantes da ontologia Nesse contexto somente a Methontology considera tal fase como sendo importante no processo de constru o A aus ncia dessa fase coloca em evid ncia a vulnerabilidade das outras metodologias e m todos investigados frente a tratamentos necess rios e corretos nos elementos que sofrem impacto diante das manuten es A Methontology recomenda verifica es e ajustes nas representa es intermedi rias ver tabela 16 caso ocorram modifica es em elementos constitutivos das mesmas em fun o de altera es nos prot tipos envolvidos no processo de constru o de ontologias J no contexto dos vocabul rios controlados a norma ANSI NISO Z39 19 2005 recomend
339. oder ser bem concebido pois a valida o do mesmo poder ser feita a partir do seu confrontamento com as necessidades elucidadas na especifica o No contexto dos vocabul rios controlados a norma ANSI NISO Z39 19 2005 n o faz men o fase de especifica o de requisitos J o manual da BITI considera atividades que contemplam tal fase delimita o da rea e defini o do p blico que ir manusear o tesauro Tais atividades ir o implicar nos requisitos necess rios constru o do tesauro 205 No contexto das ontologias destaca se a especifica o de requisitos elaborada atrav s das quest es de compet ncia informal Tais quest es permitem ao ontologista construir modelos mais pr ximos dos problemas elucidados a partir dos cen rios de motiva o e avaliar a expressividade da ontologia a partir da sua compet ncia em responder s quest es Dentre os objetos investigados a metodologia de Gruninger e Fox foi a que mais se destacou quanto ao m todo de especifica o atrav s de quest es de compet ncia As raz es seriam i originalidade ii descri o de cen rios de motiva o que implicam nos requisitos da ontologia iii preocupa o em explicar a import ncia do m todo e iv apresenta o de exemplos ilustrativos que facilitam o entendimento do m todo O m todo de Uschold e King e a metodologia Methontology apenas mencionam a possibilidade de utilizar tal abordagem J o m todo 101 apresenta alguns exem
340. odo os objetos selecionados como metodologias para constru o de vocabul rios controlados foram o manual da BITI e a norma ANSI NISO Z39 19 2005 3 3 Coleta e an lise dos dados Esta se o descreve como foi conduzida a atividade de coleta e an lise do material emp rico O primeiro passo desta etapa foi definir as categorias de an lise que pudessem subsidiar a an lise de conte do dos materiais envolvendo as metodologias e os m todos para constru o de ontologias e a metodologia e a norma para constru o de vocabul rios controlados A maioria dos procedimentos de an lise qualitativa organiza se em torno de categorias BARDIN 1977 Na an lise de conte do as categorias s o classes que re nem um grupo de elementos unidades de registro em raz o de caracter sticas comuns Segundo Bardin 1977 a escolha de categorias pode envolver v rios crit rios 1 sem ntico temas ii sint tico verbos adjetivos pronomes iii l xico juntar pelo sentido das palavras agrupar os sin nimos os ant nimos e iv expressivo agrupar as perturba es da linguagem da escrita De acordo com o autor as categorias devem possuir certas caracter sticas a saber i exclus o m tua cada elemento s pode existir em uma categoria ii homogeneidade para definir uma categoria preciso haver s uma dimens o na an lise iii pertin ncia as categorias devem dizer respeito s inten es do investigador aos objetivos da
341. ogista deve entrevistar o especialista para entender os problemas e os requisitos iniciais Desse modo a entrevista permite que o especialista descreva as suas tarefas os problemas associados a cada uma delas e as poss veis solu es A proposta metodol gica recomenda mapear e documentar os cen rios problema incluindo informa es sobre o per odo de aquisi o do conhecimento os participantes da atividade de an lise ontologista e especialista a descri o do cen rio o impacto causado pelo problema a solu o proposta e observa o A Tabela 29 apresenta a proposta de um modelo para a documenta o de um cen rio problema e ilustra um exemplo de vendas de pacote de viagem em uma ag ncia de turismo 224 Cen rio 001 Breve descri o Vendas de pacote de viagem em uma ag ncia de viagem Per odo xx xx xxxx a XX XX XXXX Ontologista XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX Especialista XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX Descri o do cen rio Em uma ag ncia de viagem um cliente solicita um pacote de viagem desejando que a ag ncia o indique op es de lugares mais apropriados para a viagem Problema identificado Descobrir os destinos mais apropriados para uma viagem Impacto do problema Indica o indevida de lugares destino Proposta de solu o Construir uma ontologia para representar o conhecimento sobre viajantes viagens e destinos Observa o Tabela 29 Modelo d
342. ograma documenta o planos e especifica es c desenvolvimento e distribui o de documenta o para desenvolvedores e usu rios envolvidos nos processos a fim de fornecer em tempo h bil informa es sobre o software e d atividade de treinamento desenvolver material validar o programa de treinamento e implementar o programa de treinamento cujo sucesso do software est ligado ao bom conhecimento que as pessoas t m sobre o mesmo 105 2 3 3 5 2 Processo de Constru o de Ontologias O ciclo de vida da ontologia contempla um conjunto de est gios e atividades que s o utilizados em seu processo de desenvolvimento O processo de constru o de ontologias mais comumente encontrado na literatura FERNANDEZ GOMEZ PEREZ e JURISTO 1997 USCHOLD e GRUNINGER 1996 NOY e GUINNESS 2001 seria i planejamento 11 especifica o de requisitos iii aquisi o de conhecimento iv conceitualiza o v formaliza o vi integra o vii implementa o viii avalia o e ix documenta o Na atividade de planejamento ocorre um levantamento das principais tarefas necess rias ao processo de constru o da ontologia em fun o de um estudo do ambiente descrevendo como tais tarefas ser o organizadas quanto tempo ser gasto para cada tarefa e quais recursos ser o demandados no processo como pessoas software e hardware Al m disso na atividade de planejamento ocorre um estudo de viabilidade buscando responder quest
343. ologia baseada no projeto Tove Toronto Virtual Enterprise Ontology GRUNINGER e FOX 1995 conforme poder ser visto no cap tulo 4 Apresenta o da an lise dos objetos emp ricos Finalmente as reas elucidadas nessa se o fundamentam se basicamente em processos atividades m todos t cnicas pr ticas e transforma es tecnologia linguagens de desenvolvimento ferramentas de apoio ao desenvolvimento bancos de dados bases de conhecimento e pessoas clientes usu rios finais e equipe de projeto Sendo assim as ontologias vistas como produto de software podem ser constru das a partir de m todos e t cnicas advindos da Engenharia de Software e Engenharia do Conhecimento No cap tulo 4 sobre o referencial emp rico desta pesquisa s o apresentados maiores detalhes sobre o processo de constru o de ontologias baseando se em trabalhos de outros autores da rea de ontologias e em m todos e t cnicas complementares advindas das reas de Engenharia de Software e Engenharia de Conhecimento 3 ALONSO F JURISTO N MATE J L PAZOS J Software Engineering and Knowledge Engineering Towards a Common Life Cycle Journal of Systems and Software N 33 1996 Pags 65 79 94 life cycle models have been described in Software Engineering and transferred to Knowledge Engineering 110 3 Metodologia de Pesquisa O objetivo geral deste trabalho propor princ pios metodol gicos para a constru o de ont
344. ologias de dom nio para representa o do conhecimento em sistemas de informa es atrav s da an lise da literatura sobre metodologias para constru o de ontologias das normas internacionalmente aceitas para constru o de vocabul rios controlados observando se tamb m as normas amplamente adotadas para constru o de software Ap s a conclus o da fase de fundamenta o te rica da presente pesquisa iniciou se em novembro de 2007 as etapas de i identifica o e sele o de documentos que contemplassem o assunto sobre metodologias para constru o de ontologias ii identifica o e sele o de metodologias para constru o de ontologias em tais documentos iii sele o de metodologias para constru o de vocabul rios controlados iv defini o das categorias de an lise das metodologias dos m todos e da norma de modo a coletar os dados pertinentes pesquisa v an lise comparativa das metodologias dos m todos e da norma e vi desenvolvimento da proposta metodol gica para constru o de ontologias A fundamenta o te rica foi essencial para a forma o de um arcabou o te rico sobre ontologias bem como de reas interdisciplinares relacionadas tem tica representa o do conhecimento o que contribuiu para o alcance do objetivo geral da pesquisa Para a identifica o de documentos foram consultadas bases de dados de documentos cient ficos e empregada a t cnica de busca por palavras chave que refletissem
345. olve profissionais ontologista e especialista do dom nio que buscam o conhecimento da situa o atual do dom nio e a identifica o de problemas explora o de id ias ou conceitos pela IEEE 1074 a fim de elaborar propostas de solu o atrav s de ontologias O uso de t cnicas de an lise de sistemas advindas da rea de Engenharia de Software pode ser vantajoso no sentido de levantar os problemas e apresentar alternativas de solu es Tais alternativas s o acompanhadas de um estudo da viabilidade de cada uma delas incluindo an lise custo benef cio para se decidir qual solu o ser a escolhida A Tabela 28 apresenta os produtos necess rios para a realiza o e a concretiza o das atividades envolvidas em tal fase Informa o de entrada Fase Atividade Informa o reportada sobre avalia o Avalia o Avalia o de resultados Modelo s para documenta o Documenta o a ue documentos Produ o e distribui o de documentos Tabela 28 Produtos requeridos na fase pr desenvolvimento Documenta o da fase Documenta o A t cnica proposta para a identifica o de problemas em um dom nio a an lise de cen rios BENNER et al 1993 conforme discutido na se o 2 3 3 5 2 Tal t cnica favorece o levantamento de informa es a identifica o de problemas e a antecipa o das solu es Para tal antes de descrever os cen rios o ontol
346. olvedor meios de analisar os conceitos do dom nio e agrup los quando da observ ncia de semelhan a entre eles Existem diferentes t cnicas de raciocinar sobre o dom nio a fim de se construir a taxonomia da ontologia A t cnica de bottom up refere se ao processo de constru o de um modelo no qual o conhecimento j elicitado generalizado a t cnica de top down consiste em construir um modelo abstrato e posteriormente especializ lo a partir do conhecimento do dom nio E a t cnica de middle out que identifica os conceitos nucleares do dom nio e posteriormente especializa e generaliza tais conceitos de maneira simult nea Finalmente ap s a constru o da estrutura da ontologia os conceitos que se enquadram de acordo com as restri es de propriedades nas classes definidas s o classificados e denominados inst ncias ou objetos de tais classes conceituais A fase de formaliza o consiste em transformar o modelo conceitual concebido na fase de conceitualiza o em um modelo formal a fim de definir de forma precisa o seu significado O profissional envolvido na constru o da ontologia concentra se no processo de modelagem computacional do problema usando por exemplo a l gica de primeira ordem e suas extens es sistemas de representa o baseados em frame l gica descritiva etc As t cnicas empregadas nessa fase s o oriundas da rea de Intelig ncia Artificial conforme foram discutidas na se o 2 3 1 A IA desenvolve lin
347. om nio viabilizando em fun o disso a estrat gia de busca e a recupera o da informa o por parte dos usu rios As ontologias funcionariam desta forma como uma interface entre a necessidade do usu rio e a representa o de documentos Assim como as ontologias outros instrumentos s o usados na organiza o de informa o de SRIs Estes instrumentos em geral denominados linguagens document rias t m a proposta de levar o usu rio ao encontro de suas necessidades de informa o Na pr xima se o s o apresentadas as principais teorias e princ pios metodol gicos da Ci ncia da Informa o que abarcam a constru o de modelos conceituais que permitem a elabora o de linguagens document rias 2 2 3 Linguagens Document rias e Teorias Subjacentes As linguagens document rias compreendem a comunica o entre usu rios e sistemas de informa o S o linguagens artificialmente constru das a partir da linguagem natural presente nos documentos buscando se obter um vocabul rio controlado de um assunto espec fico DODEBEI 2002 Podemos citar alguns desses vocabul rios os esquemas de classifica o os tesauros e as taxonomias Para tal teorias ligadas representa o de conceitos como a teoria da classifica o facetada e a teoria do conceito tornam se possibilidades te rico metodol gicas para constru o de linguagens document rias A teoria da classifica o apresentada na se o 2 2 3 1 a teoria do
348. omputacional possui atributos que possam distingui lo de simples programas tais como operar sob controle aut nomo perceber seu ambiente adaptar se a mudan as e ser capaz de assumir metas de outros agentes RUSSELL e NORVIG 2004 80 ALMEIDA 2006 CERQUEIRA 2007 e interoperabilidade de sistemas de informa es ALMEIDA 2002 Souza 2006 p 169 tra a um panorama atual de estrat gias alternativas para melhoria dos SRIs destacando dentre uma delas o papel das ontologias em ambientes virtuais como por exemplo em bibliotecas digitais Atrav s dos metadados as ontologias s o concebidas expressando uma tentativa de um conhecimento consensual acerca das diversas fontes de informa o existentes em tal ambiente Dessa forma as ontologias podem ampliar os pontos de acesso de documentos atrav s da representa o mais significativa dos mesmos e permitir que as informa es dispon veis sejam interpretadas pelas m quinas possibilitando que os sistemas de informa es melhorem do ponto de vista de interoperabilidade A Web Sem ntica um exemplo de aplica o que faz uso de ontologias e respons vel pela compatibiliza o de conceitos encontrados em bancos de dados dos mais diversos tipos Como aponta Tim Berners Lee dois bancos de dados podem usar diferentes identificadores para o mesmo conceito A solu o para esse problema seria prover uma ontologia a qual ele define como um documento ou arquivo que define formalmen
349. on rio de conceitos tenha sido constru do e avaliado recomenda se que o ontologista em conjunto com especialistas do dom nio descreva em detalhe as rela es bin rias os atributos de inst ncias e os atributos de classes identificados no dicion rio de conceitos Al m disso as constantes identificadas no gloss rio de termos tamb m devem ser detalhadas em representa o espec fica Desse modo o processo met dico de constru o do conhecimento acerca da conceitualiza o da ontologia pode ser conduzido de forma eficiente em dire o a uma implementa o bem sucedida 6 2 4 7 Descri o de rela es bin rias Conforme exposto recomenda se criar uma representa o intermedi ria para cada rela o explicitada no dicion rio de conceitos Tal representa o cont m os seguintes campos conceito ou classe de origem nome da rela o conceito ou classe destino cardinalidade e rela o inversa A Tabela 39 ilustra o modelo proposto para a representa o intermedi ria em quest o Conceito Nome da Conceito destino Cardinalidade Rela o inversa origem Rela o Alojamento Disposto em Local 1 Pacote de Acomodado Alojamento N viagem em Viagem Local de Local 1 E local de chegada chegada de Viagem Local de Local 1 E local de partida partida de Pacote de Local de Local 1 E local de chegada viagem chegada de Pacote de Local de Local 1 E local de partida viagem partida de T
350. onProperty rdf resource fteaches gt lt owl someValuesFrom rdf resource fundergraduateCourse gt lt owl Restriction gt lt rdf subClassOf gt lt owl Class gt Figura 37 Exemplo de utiliza o do quantificador existencial Fonte Antoniou 2004 p 120 O exemplo da Figura 38 mostra a determina o de um valor especifico que uma propriedade deve assumir os indiv duos pertencentes classe curso de matem tica mathCourse s o lecionados isTaughtBy pelo professor David Billington representado pela identifica o 949352 lt owl Class rdf about mathCourse gt lt rdfs subClassOf gt lt owl Restriction gt lt owl onProperty rdf resource fisTaughtBy gt lt owl hasValue rdf resource 949352 gt lt owl Restriction gt lt rdf subClassOf gt lt owl Class gt Figura 38 Exemplo de utiliza o da restri o owl hasValue Fonte Antoniou 2004 p 120 E finalmente o exemplo da Figura 39 mostra uma situa o de restri o de cadinalidade m nima e m xima um elemento pertencente classe departamento department deve ter no m nimo 10 membros e no m ximo 30 membros cujos literais 10 e 30 s o interpretados como inteiros n o negativos atrav s da declara o de namespace feita no elemento header que referencia o documento XML Schema 80 poss vel tamb m especificar um n mero preciso por exemplo um estudante deve ter exatamente 2 orientadores Is
351. onceituais A identifica o das classes no entanto feita a partir da literatura isto deve ter garantia liter ria A ANSINISO Z39 19 2005 tamb m indica o princ pio da an lise facetada como uma possibilidade de organizar conhecimento e particularmente usada para a novos e emergentes campos b reas interdisciplinares c vocabul rios em que m ltiplas hierarquias s o requeridas e d classifica o eletr nica de documentos Segundo a norma a an lise facetada usada s vezes para indicar atributos de conte do de objetos facilitando a localiza o de itens nas buscas Os atributos que podem ser selecionados como facetas para conte do de objetos s o e T pico o assunto do conte do do objeto e Formato o formato do material texto imagem som etc e P blico alvo o leitor apropriado para o conte do crian a adulto e N vel intelectual o tipo de conte do not cias publica o acad mica etc 195 4 8 4 4 Organiza o das rela es O passo de organiza o das rela es pode ocorrer simultaneamente com os passos de defini o e agrupamento dos termos isto com tarefas ligadas organiza o dos termos e conceitos O manual da BITI indica conhecer primeiramente a natureza dos relacionamentos para posteriormente empregar os tipos de rela es pertinentes As rela es expostas no manual seguem uma linha terminol gica ver se o 2 1 2 sendo classificadas em rela es l gica e ontol
352. onforme j apresentado em algumas metodologias e m todos para constru o de ontologias cap tulo 4 a abordagem bottom up determina os conceitos de n vel mais baixo na hierarquia para depois generaliz los a abordagem top down determina os conceitos de n vel mais alto na hierarquia para depois especializ los e a abordagem middle out determina os conceitos centrais para ent o generaliz los e especializ los No processo top down o ontologista e especialistas do dom nio trabalham juntos na identifica o de conceitos chave de alto n vel a fim de conceber a camada superior da ontologia na qual se representam conceitos gen ricos e conceitos comuns ao dom nio Tal processo demanda criatividade por parte dos envolvidos uma vez que ontologias de alto n vel j existentes precisam ser analisadas e adequadas conceitualiza o da ontologia constru da Desse modo a abordagem top down vista como um processo informal e manual ou seja geralmente n o se faz uso de recursos computacionais na determina o de categorias J os processos bottom up e middle out s o conduzidos na elabora o da estrutura facetada do dom nio em que quest es de compet ncia suas respostas e outros tipos de documentos s o analisados no prop sito de identificar conceitos espec ficos e centrais a fim de organiz los em facetas de alto n vel bem como em facetas do pr prio dom nio Tais processos podem ser conduzidos de maneira sistem tica repeti
353. ontologia A Tabela 57 relaciona tais produtos juntamente com suas fases e atividades que necessitam de um retorno ou seja ap s o procedimento de avalia o cada fase recebe a informa o do resultado da avalia o Nesse caso podem ser necess rias manuten es na estrutura da ontologia Desse modo cabe a fase de manuten o atuar em tal procedimento Informa o de entrada Plano de desenvolvimento Plano de gerenciamento Cen rios problema Escopo da ontologia Representa es intermedi rias 258 Origem Fase Gerenciamento do projeto Gerenciamento do projeto Pr desenvolvimento Especifica o de requisitos Modelagem conceitual Atividade Planejamento do prot tipo Gerenciamento do prot tipo An lise da situa o atual do dom nio Defini o de escopo Conceitualiza o Axiomas e regras formais Formaliza o Formaliza o de axiomas e regras Ontologia implementada Implementa o Implementa o da ontologia Documento de integra o Integra o Reuso de ontologias Documentos gerados em todas as Todas Documenta o fases Modelo s para documenta o Documenta o a e de documentos Documenta o da fase Documenta o Prodye at un o de documentos Tabela 57 Produtos requeridos na fase de avalia o Nessa proposta dar se nfase avalia o da ontologia implementada que consiste em verificar tecnicamente a consist ncia da ontologia e assegurar que a mesma corr
354. ontologia capaz de modelar senten as verdadeiras sobre uma certa realidade os axiomas Tal componente permite especificar ontologias rigorosamente formais contendo termos definidos com sem ntica 39 formal teoremas e provas USCHOLD e GRUNINGER 1996 p 6 Os axiomas permitiriam assim defini es precisas nos conceitos e rela es entre conceitos de forma a possibilitar infer ncias sobre o sistema de conceitos Alvarenga 2001 explana conceitos como sendo unidades de conhecimento compostas de declara es verdadeiras sobre um item espec fico de refer ncia representado por uma forma verbal o termo Alvarenga 2003 ainda exp e coment rios sobre o trabalho de Jesse Shera um dos pensadores cl ssicos da biblioteconomia o qual trata da g nese dos conceitos na mente humana ou seja como se desenvolve no c rebro humano o processo de forma o de conceitos Esse trabalho torna se essencial para pesquisas voltadas Intelig ncia Artificial na qual se exige um profundo conhecimento do sistema nervoso humano a fim de tentar viabiliz lo na m quina Ainda na concep o da autora documentos s o registros do conhecimento humano que s o formados de conceitos e que o homem sempre classificou o conhecimento em uma hierarquia taxon mica que une semelhan as ou separa diferen as existentes dos conceitos Da a raz o pela qual segundo o referido artigo os conceitos seriam o material para a constru o da classifica
355. or definido em sua tabela de atributos de inst ncia c manter consist ncia entre o n mero de valores declarado no atributo e o campo cardinalidade definido em sua tabela de atributos de inst ncia d propaga o de atributos usando heran a de classes ou seja a inst ncia seria preenchida com valores concretos de acordo com a rvore de classifica o de conceitos Tabela 16 M todos para constru o das representa es intermedi rias Fonte Adaptado de Gomez Perez Fernandez e Vicente 1996 169 Vicente 1997 apud Fernandez Gomez Perez e Juristo 1997 apresenta procedimentos para tratar os verbos os quais s o as a es no dom nio e s o descritos atrav s das seguintes representa es a dicion rios de verbos descrevem o significado dos verbos b tabelas de condi es descrevem um conjunto de condi es a serem satisfeitas antes da execu o da a o Pode se notar que tanto a rvore de classifica o de conceitos como o diagrama de verbos utiliza as tabelas de f rmulas e de regras A rela o completa dos documentos resultantes da execu o das atividades de descri o de conceitos expostas na Tabela 16 a b e c pode ser encontrada em Gomez Perez Fernandez e Vicente 1996 E exemplos de atividades formalizadas ou representa es intermedi rias a partir da experi ncia dos autores na constru o de ontologias podem ser encontrados em Fernandez Gomez Perez e Corcho 2004 pgs 130 141
356. orma o nova abordagem te rico conceitual 1994 122f Tese Doutorado em Comunica o e Cultura Escola de Comunica o Universidade Federal do Rio de Janeiro Rio de Janeiro 1994 BAADER F et al Terminological knowledge representation a proposal for a terminological logic 1992 Dispon vel em lt http citeseer ist psu edu baader92terminological html gt Acesso em 20 Fevereiro 2008 BAADER F HORROCKS I SATTLER U Description logics as ontology languages for the semantic web In Staab S Studer R eds Lecture Notes in Artificial Intelligence Springer Verlag 2003 Dispon vel em lt http citeseer ist psu edu baader03description html gt Acesso em 01 fevereiro 2008 BARBOSA Alice Pr ncipe Classifica es facetadas Ci ncia da Informa o Rio de Janeiro v 1 n 2 p 73 81 1972 267 BARDIN Laurence An lise de conte do Lisboa Edi es 70 1977 BARITE Mario Guido The Notion of Category Its Implications in Subject Analysis and in the Construction and Evaluation of Indexing Language Knowledge Organization v 27 1 2 p 4 10 2000 BAX Marcelo Peixoto Introdu o s linguagens de marcas Ci ncia da Informa o Brasil a v 30 n 1 p 32 38 jan abr 2001 BECHHOFER Sean HORROCKS Ian PATEL SCHNEIDER Peter F Tutorial on OWL 2003 Dispon vel em lt http www cs man ac uk horrocks ISWC2003 Tutorial gt Acesso em 19 setembro 2007 BENNER K M et al Utiliz
357. ormais Quest es de Terminologia Definido como uma senten a de primeira ordem usando os predicados da ontologia P Constantes bias Vari veis Atributos Rela es Predicados Figura 47 Procedimentos propostos na metodologia de Gruninger e Fox Fonte Adaptado de Fernandez Gomez Perez e Corcho 2004 p 120 139 A metodologia de Gruninger e Fox considerada formal por utilizar declara es em l gica de primeira ordem na especifica o de ontologias obtendo vantagens acerca do poder de expressividade da l gica cl ssica GRUNINGER e FOX 1995 E pode ser usada como um guia para transformar cen rios informais em modelos comput veis FERN NDEZ LOPEZ GOMEZ PEREZ e CORCHO 2004 p 119 As se es a seguir apresentam o ciclo de atividades da metodologia a partir dos procedimentos ilustrados na Figura 47 os quais possibilitaram o mapeamento para as seguintes categorias de an lise pr desenvolvimento especifica o de requisitos modelagem conceitual formaliza o implementa o integra o e avalia o 4 2 1 Pr desenvolvimento A fase pr desenvolvimento da ontologia iniciada pelos cen rios de motiva o os quais descrevem problemas ou exemplos que n o s o cobertos adequadamente por ontologias existentes A partir destes cen rios problema se chega a um conjunto de solu es poss veis que carregam a sem ntica informal dos objetos e rela es que posteri
358. ormente ser o inclu dos na ontologia Os cen rios motivacionais ser o importantes para a defini o dos requisitos da ontologia a qual dever responder s quest es de sua compet ncia GRUNINGER e FOX 1995 Segundo os autores da metodologia qualquer proposta para uma nova ontologia ou extens o de uma ontologia dever ser descrita nos cen rios de motiva o bem como o conjunto de solu es pretendidas para os problemas apresentados em tais cen rios Desse modo torna se poss vel entender a motiva o do prop sito da ontologia em termos das aplica es que far o uso da mesma 4 2 2 Especifica o de Requisitos Com base nos cen rios de motiva o as quest es de compet ncia informal s o elaboradas com a inten o de que seja poss vel represent las e respond las usando a ontologia a ser desenvolvida A formula o das quest es feita usando se linguagem natural a fim de determinar o escopo da ontologia as tarefas e os problemas que a ontologia pode solucionar antes de sua constru o Segundo Gruninger e Fox 1995 as quest es de compet ncia n o geram compromissos ontol gicos Elas s o usadas para avaliar os compromissos ontol gicos estabelecidos no dom nio isto verificar se a ontologia consegue responder s quest es demandadas no dom nio Nesse sentido tornar se ia poss vel avaliar a expressividade da ontologia GRUNINGER e FOX 1995 Um conjunto de problemas ou quest es de compet ncias ser
359. ortar ontologias de forma a proporcionar um entendimento comum sobre os conceitos usados nas p ginas Web O s timo ponto considera a evolu o de prot tipos no processo de constru o de ontologias o qual reflete em modifica es ou manuten es na estrutura da ontologia em fun o de poss veis problemas identificados no processo de avalia o Nesse sentido a norma IEEE 1074 da Engenharia de Software prop e recomendar melhorias nas atividades de planejamento e de gerenciamento de projeto a fim de melhorar a qualidade do produto O oitavo ponto analisa os tr s processos integrais representados pela integra o avalia o e documenta o cujos m todos e t cnicas refletem princ pios te ricos da Ci ncia a Informa o bem como da Computa o O processo de integra o parte de princ pios da Engenharia ontol gica em reutilizar conhecimento de ontologias de alto n vel para representar um determinado dom nio utiliza se de uma estrutura facetada concebida a partir do m todo de an lise facetada da Ci ncia da Informa o para auxiliar no mapeamento de categorias sintetizadas para categorias de alto n vel advindas de ontologias existentes e pode utilizar algoritmos especializados da rea de Intelig ncia Artificial para realiza o de integra o autom tica entre ontologias O processo de avalia o segue princ pios da Engenharia de Software especificamente da norma IEEE 1074 em que avalia es devem ser realiza
360. os BENNER et al 1993 que possibilita uma comunica o efetiva entre as pessoas envolvidas no processo atrav s da simula o da realidade de trabalho de cada usu rio ou seja descreve o uso de um tipo de sistema para cada usu rio envolvido No campo das ontologias o profissional respons vel pelo processo de constru o conhecido como ontologista tamb m necessita estudar o ambiente e criar um modelo conceitual do dom nio Dessa forma a atividade de aquisi o de conhecimento tamb m praticada pela Engenharia ontol gica na obten o de conhecimento sobre o dom nio O processo de aquisi o de conhecimento ocorre muitas das vezes simult neo a outras atividades como nas atividades de especifica o e conceitualiza o FERNANDEZ GOMEZ PEREZ e JURISTO 1997 As poss veis fontes para obten o de conhecimento s o especialistas do dom nio livros manuais figuras tabelas outras ontologias etc E as poss veis t cnicas para se obter conhecimento s o entrevistas n o estruturadas conhecida como t cnica de brainstorming e estruturadas ferramentas de aquisi o de conhecimento e an lise informal e formal de documentos Uma t cnica que auxilia na an lise e apreens o do conte do dos documentos a an lise de assunto originada na biblioteconomia Segundo Fujita 2003 a an lise de assunto permite identificar e selecionar os conceitos que representam a ess ncia do documento A identifica o de conceitos rea
361. ot tipos o mais adequado constru o de ontologias FERNANDEZ GOMEZ PEREZ e JURISTO 1997 no sentido de permitir a modifica o a inclus o e a remo o de defini es conceituais na ontologia a qualquer momento a partir da necessidade de desenvolvimento de uma nova vers o prot tipo A proposta metodol gica ent o recomenda o processo de ciclo de vida baseado na evolu o de prot tipos apresentado na Figura 71 o qual demanda um planejamento e gerenciamento para ser bem sucedido Planejamento e gerencia mento do prot tipo Especifica o de requisitos Modelagem conceitual Nova itera o Formaliza o Implementa o Figura 71 Processo de ciclo de vida baseado na evolu o de prot tipos T rminojdo projeto 6 2 1 2 Planejamento do prot tipo A atividade de planejamento do prot tipo consiste em determinar quais atividades juntamente com suas tarefas dever o ser realizadas em cada fase do projeto quem dever realiz las com quais recursos quando devem ser iniciadas e finalizadas e quanto elas dever o custar Tudo isto requer a elabora o de estimativas em rela o ao n mero e dimens o dos produtos 221 produzidos em cada fase do n mero de pessoas necess rias dos prazos e dos custos Sem um planejamento adequado os ontologistas envolvidos no projeto n o saber o o que fazer e n o ter o datas para iniciar ou terminar o trabalho Sem esti
362. ottom up Fonte Adaptado de Fernandez Gomez Perez e Corcho 2004 p 117 Na abordagem top down os conceitos mais abstratos s o identificados no primeiro momento e ent o especializados para conceitos mais espec ficos A Figura 52 mostra um exemplo de uma taxonomia constru da utilizando a abordagem top down O conceito geral objeto dividido em objeto concreto e objeto abstrato e estes por sua vez s o especializados de acordo com as caracter sticas que os distinguem uns dos outros Objeto Sub classe de Objeto concreto Objeto abstrato Transportado por metro Usa Figura 52 Exemplo de uma taxonomia constru da a partir da abordagem top down Fonte Adaptado de Fernandez Gomez Perez e Corcho 2004 p 117 A abordagem top down teria como resultados 1 melhor controle do n vel de detalhes ii escolha desnecess ria de categorias de alto n vel em fun o da imposi o arbitr ria iii menor estabilidade do modelo o que tamb m leva a re trabalho e mais esfor o E finalmente a abordagem middle out que consiste em identificar primeiramente o n cleo dos conceitos b sicos para ent o especializ los e generaliz los na medida em que for necess rio A Figura 53 apresenta uma taxonomia em que os conceitos b sicos metr nibus e t xi s o 152 generalizados para a classe meios de transporte e o conceito nibus especializado para as sub
363. p www eil utoronto ca enterprise modelling papers org prietula 23aug97 pdf gt Acesso em 10 Abril 2008 GRUNINGER Michael FOX Mark S The Design and Evaluation of Ontologies for Enterprise Engineering 1994 Dispon vel em lt http citeseer ist psu edu 353050 html gt Acesso em 03 Novembro 2007 GRUNINGER Michael FOX Mark S The Role of Competency Questions in Enterprise Engineering 1994a Dispon vel em lt http citeseer ist psu edu 6130 html gt Acesso em 03 Novembro 2007 GRUNINGER M FOX M S Methodology for the design and evaluation of ontologies 1995 Dispon vel em lt http citeseer ist psu edu grninger9Smethodology html gt Acesso em 10 Novembro 2007 GRUNINGER M FOX M S The Logic of Enterprise Modelling 1996 Dispon vel em lt http citeseer ist psu edu 523974 html gt Acesso em 10 Novembro 2007 GRUNINGER M FOX M S Enterprise modeling 1998 Dispon vel em lt http w ww eil utoronto ca enterprise modelling papers gt Acesso em 21 Novembro 2007 KIM H M FOX M S GRUNINGER M An ontology for quality management enabling quality problem identification and tracing 1999 Disponivel em lt http citeseer ist psu edu context 1728409 0 gt Acesso em 20 Novembro 2007 281 Anexo D Refer ncias da literatura sobre o m todo de Uschold e King FERNANDEZ M G MEZ P REZ A CORCHO O Methodologies and Methods for Building Ontologies In GOMEZ PEREZ A FERNANDEZ LOPES
364. pelas ontologias de n cleo comum De acordo com os autores da metodologia a vantagem de especificar ontologias em l gica de primeira ordem que somos capazes de representar e raciocinar sobre os compromissos ontol gicos em rela o a diferentes aplica es GRUNINGER e FOX 1995 p 7 4 2 7 Avalia o A fase de avalia o abrange uma s rie de testes em rela o compet ncia da ontologia Tal compet ncia definida por um conjunto de quest es formalmente descritas elaboradas a partir dos est gios de especifica o de requisitos modelagem e formaliza o conforme j elucidados na descri o dessa metodologia As defini es das condi es sobre as quais as solu es das quest es s o completas formam a base para os teoremas completos theorems completeness do ingl s da ontologia GRUNINGER e FOX 1995 p 9 Tais teoremas verificam se as solu es para as quest es s o completas e determinam a extensibilidade de uma ontologia atrav s da explicita o do papel que cada axioma tem em provar um teorema Assim qualquer extens o da ontologia deve ser capaz de preservar os teoremas completos GRUNINGER e FOX 1995 122 the advantage of specifying ontologies in first order logic is that we are able to represent and reason about the ontological commitments for different applications 146 Kim Fox e Gruninger 1999 apresentam um modelo de gerenciamento de qualidade ISO 9000 no qual espec
365. plementa o do modelo conceitual ter maior facilidade no entendimento da modelagem do dom nio resultando assim em uma especifica o mais pr xima da realidade Assim como tem crescido progressivamente o uso de UML tem aumentado tamb m um vasto conjunto de ferramentas CASE do ingl s Computer Aided Software Engineering as quais 248 suportam esta linguagem por possuir mecanismos que permitem sua pr pria extens o para diversos dom nios de problema As mais conhecidas s o o ArgoUML o Poseidon e o Unisys Rose XML Tools Finalmente a Tabela 44 apresenta a rela o dos produtos gerados na fase de modelagem conceitual os quais ser o avaliados e destinados s fases seguintes formaliza o do modelo conceitual concluindo portanto a atividade de conceitualiza o e implementa o do modelo Informa o de sa da o Fase Atividade Erin taron nica Formaliza o Formaliza o das quest es Implementa o Implementa o da ontologia a Formaliza o Formaliza o das quest es Diagrama de rela es q Implementa o Implementa o da ontologia EESE Formaliza o Formaliza o das quest es Dicion rio de conceitos 7 is Implementa o Implementa o da ontologia ede ns in o Formaliza o Formaliza o das quest es Descri o das rela es bin rias a a 5 Implementa o Implementa o da ontologia Descri o dos atrib
366. plos de quest es de compet ncia e algumas orienta es para a elabora o das mesmas Dentre as metodologias e m todos investigados apenas a Methontology considerou a atividade de identificar os termos relevantes chamado de escopo para as ontologias na fase de especifica o de requisitos Entretanto tais termos seriam posteriormente refinados na fase de modelagem conceitual A atividade de aquisi o de conhecimento bem destacada na fase de especifica o da metodologia indicando poss veis fontes de conhecimento a consultar e t cnicas para se obter conhecimento destacando brainstorming entrevistas estruturadas an lise informal de documentos e m todos de extra o de conhecimento com o aux lio de ferramentas computacionais O m todo proposto na metodologia para a identifica o de termos o middle out que vai de encontro vis o de Uschold e King de que o m todo proporciona menos esfor o e re trabalho al m de tornar os conceitos mais est veis 5 4 Modelagem Conceitual Nessa pesquisa considera se a fase de modelagem conceitual como uma das mais importantes no processo de desenvolvimento de ontologias pois possibilita organizar e representar de forma coerente os elementos de um determinado dom nio incluindo conceitos atributos rela es inst ncias constantes e termos na fase de modelagem que se torna poss vel determinar um conjunto de compromissos ontol gicos fundamentais para a constru o da conceitu
367. postas na Methontology GOMEZ PEREZ FERNANDEZ e VICENTE 1996 FERNANDEZ GOMEZ PEREZ e CORCHO 2004 na especifica o de conceitos rela es atributos inst ncias dentre outros aspectos relevantes ao processo de constru o da conceitualiza o Al m disso ser o observados alguns princ pios para defini o de classes e hierarquias de classes no processo de concep o de taxonomias advindos do m todo 101 NOY e McGUINNESS 2001 Campos 2004 discorre que o m todo de pensar sobre o dom nio na teoria do conceito pode ser considerado h brido na agrega o do m todo dedutivo e do m todo indutivo No primeiro formam se categorias para representar contextos e no segundo analisam se os conceitos de um contexto no prop sito de orden los no interior de tais categorias O m todo de Dahlberg preocupa se primariamente com o entendimento do conceito e em seguida com a classifica o deste em um dom nio de conhecimento A an lise facetada propicia ao ontologista refletir sobre uma dada realidade um dom nio de forma abstrata independentemente do arranjo particular dos objetos no dom nio Isto seria portanto o primeiro passo na concep o da conceitualiza o da ontologia que ser representada por uma estrutura taxon mica No processo de an lise facetada adotada a metodologia anal tico sint tica para organiza o do conhecimento do dom nio Para tal os conceitos identificados e definidos processo de an lise
368. precisariam ser repetidos de forma a organizar novamente a hierarquia de conceitos PROCESSO MATERIAL 4 4 Mudan a de local 4 Viajando 4 Fazendo jornada 4 Viagem lt jornada 4 Nodos com muitos passos V o Internacional Dad e V o Europa frica E V o noturno col PROCESSO 4 A O N O DIRECIONADA 4 MOVIMENTO PROCESSO V o Europa Am rica SA a OBJETO f NAO CONSCIENCIA THIN E ESPA O TEMPORAL 4 ESPACO 4 INTERVALO ESPA O a Ponto lt Loca o PA origem destino Outros termos relevantes aa V o sem escalas V o Dom stico A V o V o Londres Liverpool Madri Barcelona 175 Figura 63 Apresenta o do resultado do passo 3 4 e 5 Fonte Adaptado de Fernandez Gomez Perez e Corcho 2004 p 145 E finalmente o quinto passo que prop e adicionar tamb m de maneira manual sub rvores completas sob os nodos que t m muitos caminhos ou passos como no caso do exemplo apresentado na Figura 63 em que uma sub rvore completa adicionada sob o conceito V o de viagem 4 6 2 Formaliza o e Implementa o Para a concep o de uma ontologia de dom nio o m todo Sensus utiliza a ferramenta OntoSaurus um servidor web de ontologias a qual foi concebida para fins de desenvolvimento gerenciamento e manuten o de bases de conhecimento atrav s da linguagem de programa o LOOM SWARTOUT et
369. preenchida com Descrito em detalhe e quando propostas mas sem muito detalhe a c lula foi preenchida com Proposto Finalmente uma segunda tabela apresentada mostrando o mapeamento feito a partir da an lise comparativa em m todos t cnicas e princ pios que poderiam vir a ser teis ao objetivo geral desta pesquisa A c lula preenchida com Ausente indicou a aus ncia de caracter sticas que poderiam interessar etapa final da pesquisa 5 1 Gerenciamento do projeto Na fase de gerenciamento do projeto atividades relacionadas ao in cio ao planejamento e ao monitoramento e controle do projeto s o conduzidas em todo o ciclo de vida da ontologia 203 Dos objetos investigados apenas a Methontology a metodologia para constru o de tesauros e a norma para constru o de vocabul rios controlados contemplaram a fase de gerenciamento do projeto Um ponto em comum entre as tr s abordagens est na considera o do gerenciamento durante todo o ciclo de atividades envolvido na constru o do instrumento A metodologia para constru o de tesauros destaca atividades de planejamento do projeto como levantamento das fontes de pesquisa decis o da forma de apresenta o per odo de atualiza o sele o do software para constru o do instrumento e defini o de grupos para atuar em poss veis manuten es Um ponto em destaque na Methontology o planejamento de escalonamento que prop e iniciar cada prot t
370. prendizado sobre o assunto propriedades especiais owl TransitiveProperty owl SymmetricProperty owl FunctionalProperty e Owl InverseFunctional combina es l gicas para concep o de classes owl complementOf owl unionOf e owl intersectionOf defini o de classes atrav s de listas de elementos owl oneOf al m da especificidade de cada sublinguagem OWL Full OWL DL e OWL Lite As Figuras 40 e 41 resumem respectivamente os construtores de classe e os axiomas da OWL 81 http www w3 0rg TR owl ref 100 Constructor DL Syntax Example Modal Syntax intersectionOf CiM mMCa Humann Male Ch Aco NCR unionOf CyU UCn DoctorU Lawyer C V VCn complementOf aC Male aC oneOf x1 U U n john U mary 21V Van allValuesFrom VP C VhasChild Doctor P C someValuesFrom IP C ShasChild Lawyer P C maxCardinality lt nP lt 1hasChild Plata minCardinality gt nP gt 2hasChild P n Figura 40 Construtores de classe OWL Fonte Bechhofer Horrocks e Patel Schneider 2003 Axiom DL Syntax Example subClassOf C C Cy Human E Animaln Biped equivalentClass Cy C2 Man Human N Male disjointWith C E C2 Male E Female samelndividualAs z1 x2 President Bush G_W_Bush differentFrom x1 E x gt john E peter subPropertyOf Py CPS hasDaughter C hasChild equivalentProperty P P cost price inverseOf P P hasChild hasParent transitiveProperty pt ee ancestort C anc
371. presenta o de conhecimento podendo ser alcan ada atrav s do uso de ontologias e a facilidade na forma de representa o gr fica proporcionada pela UML viabilizando a intera o entre comunidades de usu rios e projetos de sistemas de informa es Iniciativas fundamentais na jun o das comunidades de orienta o a objetos e ontologias encontram se num patamar evolutivo como o caso da especifica o de ontologias DAML OIL LOCKHEED 2000 e ontologias OWL BROCKMANS e HAASE 2006 OMG 2003 em UML no contexto da Web Sem ntica 52 Informa es adicionais sobre as linguagens UML e OCL podem ser conferidas no s tio www omg org 70 Na pr xima se o as ontologias s o apresentadas com maior detalhe de forma a elucidar as rela es entre a representa o de conhecimento e os modelos sem nticos 2 3 3 Ontologias e Representa o do Conhecimento A representa o do conhecimento como campo de pesquisa na Intelig ncia Artificial vem concentrando seus esfor os em t cnicas de apreens o de conhecimento do dom nio e explicita o do mesmo atrav s dos sistemas baseados em conhecimento As ontologias surgem como uma possibilidade na rea de IA especificamente na Engenharia ontol gica de especificar modelos formais atrav s de declara es l gicas para representa o de dom nios de conhecimento buscando tratar quest es de natureza sem ntica envolvendo as coisas pertencentes ao dom nio da aplica o
372. presenta o do documento Rtexto e a compara o considerada o n cleo do sistema isto a parte principal do processo de recupera o na qual ir comparar a representa o da pergunta do usu rio com a representa o da base documental dispon vel Tal processo consiste em verificar os elementos homog neos existentes entre os dois lados usu rio e sistema e medir o grau de relev ncia existente na recupera o Uma ontologia busca padronizar a linguagem envolvida no dom nio e facilitar a comunica o entre diversos usu rios com vis es diferentes do processo atrav s de um vocabul rio compartilhado do dom nio de interesse GUARINO 1998 USCHOLD e GRUNINGER 1996 Para tal as ontologias poderiam auxiliar o trabalho do indexador no momento da representa o dos documentos pois s o sistemas constitu dos por um vocabul rio e um conjunto de defini es consensuais no mbito de um dom nio que pode se apresentar em uma linguagem l gica Esta por sua vez atrav s de sua sem ntica formal poderia eliminar contradi es envolvendo os conceitos e as rela es entre os conceitos resultando numa especifica o n o amb gua do dom nio E finalmente com base no Uma representa o pode cobrir aspectos intr nsecos conte do e extr nsecos cat logo do documento 35 formalismo as pessoas envolvidas num SRI poderiam se comunicar sob o mais alto n vel de abstra o a respeito de um determinado d
373. que grupos diferentes utilizam diferentes abordagens FERN NDEZ et al 1999 Fern ndez 1999 considera que o processo de desenvolvimento de ontologias deveria ser fundamentado no padr o internacional IEEE 1074 norma para desenvolvimento de software advinda da rea de Engenharia de Software O autor ressalta que algumas extens es na norma IEEE 1074 em conjunto com algumas adapta es particulares s ontologias deveriam ser levadas em considera o no processo de constru o das mesmas E justifica a 82 N o se pretende aqui realizar uma revis o da literatura sobre os processos de software citados 3 http www extremeprogramming org http www ambysoft com unifiedprocess rupIntroduction html 35 http www enterpriseunifiedprocess com Informa es adicionais em http www commonkads uva nl 102 aplica o da norma no processo de constru o de ontologias por consider las como um componente de produtos de software As se es 2 3 3 5 1 e 2 3 3 5 2 a seguir apresentam respectivamente a norma IEEE 1074 1997 e atividades envolvidas no processo de constru o de ontologias al m de mostrar m todos e t cnicas complementares que podem vir a ser teis em fases espec ficas do processo de desenvolvimento de sistemas Vislumbra se nessa revis o elucidar fundamentos que clareiem a quest o interdisciplinar que circunda a Engenharia ontol gica 2 3 3 5 1 Processo de Desenvolvimento de Software IEEE 107
374. quest es de compet ncia formal e caracterizar as suas solu es Os m todos Cyc de Uschold e King e Kactus n o apresentaram propostas de formaliza o A Methontology n o considera obrigat ria a fase de formaliza o pois alega que as pr prias ferramentas utilizadas pela metodologia j tratam das quest es de representa o formal O m todo Sensus apenas menciona o formalismo utilizado em seus construtos rede sem ntica sem entrar em detalhe sobre o processo de formaliza o da rede de conceitos atrav s da ferramenta OntoSaurus E finalmente o m todo 101 realiza a formaliza o concomitante fase de modelagem conforme discutido na se o anterior Para tal utiliza uma linguagem de representa o baseada em frames 137 Assist ncia por m quina pode ser empregada na identifica o de termos candidatos e no registro de freqii ncia de termos selecionados ANSI 2005 p 92 208 A especifica o de ontologias atrav s de um formalismo l gico torna se vantajosa por possibilitar valida es precisas em sua estrutura verificando assim se tal estrutura corresponde ao conhecimento adquirido sobre o dom nio Uma outra vantagem seria na possibilidade de averiguar se as primitivas utilizadas em um determinado formalismo l gico s o compat veis com a linguagem que ser usada na implementa o de ontologias pois alguns problemas representa es resolvidos atrav s de uma linguagem formal s o computacionalmente intrat vei
375. r es e tecnologias que permitam acrescentar sem ntica a informa es de forma que um sistema informatizado seja capaz de entender o que a informa o significa BERNERS LEE HENDLER e LASSILA 2001 Isto pode vir a ser til nos mecanismos de busca existentes hoje na Internet A sem ntica envolvida nas p ginas Web permitir uma busca mais precisa nas informa es dispon veis NARDON 2003 Tim Berners Lee idealizador e principal arquiteto dessa iniciativa afirma que a Web Sem ntica criada a partir de um conjunto de especifica es conforme mostra a Figura 21 BERNERS LEE 2003 Trust Proof Logic framework e E Rules S E 2 Ontology O Em RDF Schema RDF M amp S URI Unicode Figura 21 Conjunto de especifica es para a Web Sem ntica Fonte adaptado de Breitman 2005 p 49 Para entender a camada da Web Sem ntica chamada de Ontology ontologia necess rio analisar as camadas anteriores propostas pelo W3C que podem ser organizadas na seq ncia i o Identificador Uniforme de Recurso URI 6l uma forma de identificar unicamente recursos os quais podem ser itens como p ginas Web uma coluna de uma tabela uma imagem um documento entre outros Uma URL Localizador de Recurso Universal pa por exemplo um tipo de URI usado para identificar p ginas Web O padr o Unicode define um nico n mero para cada caractere representado n o importando em que plataforma ou linguagem sendo porta
376. r que os tipos de rela es discutidas em toda a pesquisa na elucida o da teoria da terminologia da teoria do conceito e da teoria das ontologias como rela es de subclasse interse o disjun o equival ncia funcional inversa transitiva dentre outras s o suportadas pelos construtores de classes e axiomas da OWL conforme exibi o na se o 2 3 3 4 4 figuras 40 e 41 E finalmente o Prot g utiliza os recursos de slots e facetas respectivamente para definir propriedades atributos e rela es das classes e restri es sobre tais propriedades conforme p de ser visto na an lise do m todo 101 ver se o 4 7 6 2 6 3 Cria o de inst ncias de conceitos Uma vez que as classes seus atributos suas rela es e suas restri es tenham sido criadas atrav s dos construtores e axiomas da linguagem o pr ximo passo criar as inst ncias de tais classes ou conceitos que tamb m foram previamente definidas pela representa o intermedi ria defini o das inst ncias na fase de modelagem conceitual Caso seja necess rio especificar alguma restri o sobre a instancia o de conceitos axiomas precisam ser definidos sobre tais objetos Ao final da tarefa de implementa o a ontologia avaliada a fim de ser validada perante as quest es de sua compet ncia Al m disso o campo implementado por localizado no documento Escopo da ontologia preenchido com o nome da pessoa respons vel pela imple
377. ra 32 Exemplo de formaliza o de uma classe em OWL 96 Figura 33 Exemplo de propriedade datatype 96 Figura 34 Exemplo de propriedade de objetos 96 Figura 35 Exemplo de propriedade de objetos 97 Figura 36 Exemplo de utiliza o do quantificador universal 97 Figura 37 Exemplo de utiliza o do quantificador existencial 98 Figura 38 Exemplo de utiliza o da restri o owl hasValue 98 Figura 39 Exemplo de utiliza o da restri o de cardinalidade m nima e m xima 99 Figura 40 Construtores de classe OWL 100 Figura 41 Axiomas OWL 100 Figura 42 Representa o gr fica de uma metodologia 114 Figura 43 N mero de cita es recebidas pelo artigo 116 Figura 44 N mero de cita es em fun o do ano de publica o dos artigos 117 Figura 45 Metodologias por ordem decrescente de frequ ncia de ocorr ncia 124 Figura 46 Processos e atividades propostas pelo m todo Cyc 134 Figura 47 Procedimentos propostos na metodologia de Gruninger e Fox 138 Figura 48 V nculo entre as formaliza es das quest es e dos axiomas 143 Figura 49 Integra o de algumas ontologias no modelo Tove Figura 50 Est gios do m todo de Uschold e King Figura 51 Exemplo de uma taxonomia constru da a partir da abordagem bottom up Figura 52 Exemplo de uma taxonomia constru da a partir da abordagem top down Figura 53 Exemplo de uma taxonomia constru da a partir da abordagem middle out ___ Figura 5
378. ra aplica es de gest o do conhecimento e s o altamente dependentes da aplica o FERNANDEZ GOMEZ PEREZ e CORCHO 2004 O m todo 101 j foi aplicado na constru o de uma ontologia no dom nio de vinhos NOY e GUINNESS 2001 E finalmente o m todo KBSI IDEF5 que auxilia a cria o a modifica o e a manuten o de ontologias JONES BENCH CAPON e VISSER 1998 Mediante os crit rios estabelecidos apenas dois objetos dentre os nove apresentados n o foram selecionados para an lise comparativa nesta pesquisa A metodologia On to Knowledge depende altamente da aplica o na qual a ontologia ser modelada mostrando se portanto invi vel na constru o de ontologias de dom nio Al m disso n o foram identificadas na pesquisa ontologias resultantes da aplica o do m todo KBSI IDEF5 Sendo assim as metodologias e os m todos escolhidos para a atividade de an lise comparativa foram a metodologia de Gruninger e Fox b m todo de Uschold e King c metodologia Methontology d m todo Cyc e m todo Kactus f m todo Sensus e g m todo 101 Acreditou se que analisando as metodologias mais discutidas na literatura poder se ia obter um resultado razo vel no que diz respeito a uma proposta metodol gica para constru o de ontologias 3 2 2 Sele o das metodologias para constru o de vocabul rios controlados Na atividade de identifica o de metodologias para constru o de vocabul rios controlados foi rea
379. ra averiguar a din mica de crescimento de cada rea de assunto coberta pelo instrumento iv sele o do software para constru o do instrumento observando os requisitos de restri o entrada de termos repetidos cria o de v rios tipos de relacionamentos produ o de relat rios hier rquicos e alfab ticos e corre o e altera o em cascata e v constituir um grupo espec fico para atuar na manuten o do instrumento em fun o de poss veis atualiza es Para a norma ANSI NISO Z39 19 2005 a fase de gerenciamento do sistema deveria ser parte integral de todo o projeto de constru o do vocabul rio controlado a fim de que o mesmo possa ser finalizado com xito Algumas caracter sticas desejadas segundo a norma para os sistemas de gerenciamento de vocabul rios controlados s o listadas abaixo e Suporte m nimo aos relacionamentos b sicos de Use Usado para Termo Gen rico Termo Espec fico e Termo Relacionado e Suporte ao uso de notas de escopo e notas hist ricas e Fornecer amplas visualiza es hier rquica e alfab tica e De prefer ncia ser de dom nio p blico n o propriet rio 191 e Ser independente de hardware e operar em sistemas de padr o aberto e Requerer pouco ou nenhum treinamento e Fornecer detalhes na documenta o 4 8 2 Pr desenvolvimento Em rela o a um estudo de viabilidade a norma ANSI NISO Z39 19 2005 recomenda averiguar a exist ncia de vocabul rios controlados que c
380. radicionais sistemas de processamento de dados na forma em que os dados s o organizados armazenados e manipulados conforme pode ser conferido na Tabela 4 Sistemas Convencionais Sistemas Baseados em Conhecimento Estrutura de dados Representa o do Conhecimento Dados e Rela es entre Dados Conceitos Rela es entre Conceitos e Regras Tipicamente usa algoritmos determin sticos Busca Heur stica Conhecimento embutido no c digo do programa Conhecimento representado explicitamente e separado do programa que o manipula e interpreta Explica o do racioc nio dif cil Podem e devem explicar seu racioc nio Tabela 4 Diferen as entre sistemas convencionais e sistemas baseados em conhecimento Fonte Rezende 2003 p 18 A diferen a em destaque aqui relativa forma em que os dados s o organizados Nos sistemas convencionais os dados s o organizados atrav s de estruturas de dados que 30 In AI knowledge in computer systems is thought of as something that is explicitly represented and operated on by inference processes Pesquisados desde a d cada de 70 pela comunidade de IA juntamente com os sistemas especialistas Estes por sua vez foram e ainda s o dedicados em reas que demandam tomadas de decis es de especialistas como a rea de diagn stico m dico RUSSELL e NORVIG 2004 p 24 51 representam os dados e suas rela es Os modelos para bancos de dados relacionais
381. rca dos problemas que o modelo empresarial seria capaz de resolver GRUNINGER e FOX 1994a Para tal ontologias s o criadas no sentido de especificar modelos para organiza es p blicas e privadas levando em considera o as seguintes caracter sticas a capacidade de fornecer uma terminologia compartilhada para organiza es que possa ser compreendida e utilizada por cada aplica o isto para cada tipo de neg cio b defini o da sem ntica de cada termo atrav s de uma teoria l gica c implementa o da sem ntica em um conjunto de axiomas que permita ontologia deduzir de forma autom tica respostas s quest es comuns no escopo das organiza es d defini o de uma simbologia para representar graficamente termos ou conceitos GRUNINGER e FOX 1996 A metodologia foi usada no Enterprise Integration Laboratory Laborat rio de Integra o de Empresas da University of Toronto Universidade de Toronto para o projeto e avalia o de ontologias integradas A Figura 47 ilustra a metodologia Cen rios de meo Terminologia Comma Axiomas Teoremas Motiva o itaradi Formal Formal Formais Completos Identificar intuitivamente poss veis aplica es e solu es Como um envolvimento de problemas de consist ncia com respeito a axiomas na ontologia ondi es sobre as quais as solu es das quest es s o completas Identificar consultas Respostas Axiomas Defini es F
382. re outras procuram congregar esfor os para a compreens o das complexas estruturas que comp em a mente Nesse sentido Russel e Norvig 2004 pgs 4 e 5 determinam que os sistemas artificiais precisariam ter as seguintes 50 capacidades para uma aproxima o com a mente humana a processamento de linguagem natural para uma comunica o precisa em um determinado idioma b representa o de conhecimento para o armazenamento do que sabe ou ouve c racioc nio automatizado atrav s do conhecimento armazenado o sistema seria capaz de responder a perguntas e tirar conclus es a partir de tal conhecimento d aprendizado de m quina adapta o de novas situa es a partir de padr es e vis o de computador no sentido de perceber os objetos e f rob tica para movimentar objetos Nessa pesquisa o interesse encontra se na capacidade de representa o de conhecimento desses sistemas Chandrasekaran Johnson e Benjamins 1999 p 23 afirmam que na IA conhecimento em um sistema computacional conceitualmente alguma coisa que gt Z garfo nino 30 explicitamente representada e executada por um processo de infer ncia Nesse sentido a rea de Engenharia do Conhecimento elucidada como sendo uma rea interessada em projetar e construir sistemas baseados em conhecimento SBCs Segundo Rezende 2003 os SBCs s o apontados como um requisito indispens vel na resolu o de problemas complexos e se diferenciam dos t
383. re usu rio e sistema 2 2 3 3 4 Taxonomias Segundo a norma ANSI 2005 as taxonomias s o cole es de termos classificados em uma estrutura hier rquica na qual emprega relacionamentos de generaliza o e especializa o O termo taxonomia vem sendo utilizado para designar aplica es que organizam informa o em ambientes eletr nicos e virtuais Portais Corporativos Bibliotecas Digitais Intranets Extranets etc tendo como principais atribui es a auxiliar os usu rios no momento da escolha dos filtros destinados busca em grandes bancos de dados b ajudar os usu rios na busca da informa o desejada e como usar a informa o recuperada c ajudar os usu rios na navega o em sistemas hiperm dia d possibilitar uma terminologia padr o no mbito organizacional e possibilitar e facilitar o compartilhamento de informa o e conhecimento nas organiza es GILCHRIST 2003 Vickery 1980 complementa dizendo que uma taxonomia um sistema de classifica o de itens de um dom nio apresentado hierarquicamente cuja estrutura se organiza por meio de rela es gen ricas tendo como prioridade a identifica o de entidades Algumas semelhan as podem ser percebidas entre os tesauros as taxonomias e as ontologias sendo todos instrumentos utilizados para organiza o de informa o e de conhecimento sistemas de conceitos sistemas com base classificat ria As taxonomias 29 D J Campell E J Coates J E L Farra
384. res para poss veis valores no atributo e valores padr o caso sejam conhecidos Nome do Nome do Tipo de Card Atrib de Atrib Const Regra Atrib Ref atributo de conceito valor m x inst ncia de usadas inferidos inst ncia e usados classe para min para usados inferir inferir para inferir Or amento Viagem Float 0 1 Reuni o executiva Alfa Nome Local String LN Extens o Local Integer 1 1 Pre o de Alojamento Float 0 1 Relat rio quarto Beta padr o Data de Viagem Date 0 1 Ontologia chegada de Viagem Nome da Viagem String 0 N companhia Data de Viagem Date 0 1 Ontologia partida de Viagem Or amento Pacote de Float 0 1 Pre o viagem Final Pre o final Pacote de Float 0 1 Or amento viagem Tabela 40 Modelo para detalhamento de atributos de inst ncia Fonte Adaptado de Fernandez G mez Perez e Corcho 2004 Recomenda se verificar o conhecimento dentro da tabela de atributos de inst ncia de forma a garantir a consist ncia do conhecimento de senso comum para a ontologia constru da A saber a verificar a correspond ncia entre valores preenchidos nas linhas da tabela de atributos de inst ncia Por exemplo em uma linha x da tabela quando o campo atributos de inst ncia usados para inferir for preenchido a linha correspondente ao atributo indicado neste ltimo campo deve possuir em seu 245 campo atrib
385. ria Como construir Verifica o Dicion rio de dados Para cada conceito identificado no dom nio necess rio preencher os seguintes campos do dicion rio nome do conceito sin nimos e acr nimos de nomes de conceitos descri o que fornece o significado de um conceito inst ncias que incluem as inst ncias de um conceito atributos de classe ou propriedades relevantes do conceito que descrevem o pr prio conceito atributos de inst ncia ou propriedades relevantes que descrevem as inst ncias de um conceito Verificar o conhecimento inserido dentro do dicion rio buscando a garantir a integralidade do conhecimento sobre os conceitos envolvidos b determinar a granularidade dos conceitos cobertos pela ontologia c consist ncia sobre os atributos de classes e inst ncias em que devem fazer sentido para os conceitos envolvidos d assegurar a aus ncia de redund ncia e imprecis o sobre nomes e descri es de conceitos Arvore de classifica o de conceitos Ap s todos os conceitos terem sido direcionados ao dicion rio de dados o pr ximo passado seria ligar tais conceitos atrav s das rela es subclasse de decomposi o disjunta decomposi o exaustiva e partitiva conforme foram ilustradas nas Figuras 57 58 e 59 anteriormente O ontologista deve ser ent o capaz de classificar os conceitos em suas respectivas classes Cada rvore concebida resulta em ontologias independentes e
386. ricos obtidos em ontologias de alto n vel o que proporciona uma melhor capacidade de descrever o dom nio A Figura 75 ilustra os processos necess rios para a constru o da estrutura taxon mica da ontologia de dom nio em que s o utilizados simultaneamente os m todos top down bottom up e middle out al m do m todo de an lise facetada M todo top down Ontologista e especialistas identificam conceitos Conceitos de alto n vel Requer ontologias de 5 Categorias de alto nivel alto nivel Adequar e dispor por Compara o conceitos para as taxonomias Classificar Categorias ou facetas termos sintetizadas Criar uma estrutura facetada M todo middle out PET Processo classificat rio Estudar e Analisar o dom nio Identifica o e defini o de termos M todo bottom up Figura 75 Processos para constru o da estrutura taxon mica A Tabela 37 a seguir apresenta alguns princ pios emp ricos advindos do m todo 101 considerados relevantes por auxiliarem a constru o de hierarquias de classes 240 Princ pios Descri o Conceber rela o um ou tipo de A hierarquia de classe representa uma rela o um portanto uma classe A uma subclasse de B se toda inst ncia de B tamb m uma inst ncia de A Ou uma subclasse de uma classe representa um conceito que um tipo de
387. rie de recomenda es para a fase de modelagem conceitual no momento de definir as classes a hierarquia das mesmas as propriedades e a terminologia para os conceitos Tais recomenda es s o descritas nas pr ximas se es 4 7 2 1 Enumerar os termos importantes Ap s a especifica o de requisitos ter sido definida atrav s do escopo ou quest es de compet ncia da ontologia o passo seguinte enumerar os termos importantes para a ontologia utilizando se das seguintes quest es a quais s o os termos que n s estamos tratando b quais s o as suas propriedades c o que n s queremos dizer sobre estes termos Exemplos de termos relacionados ao dom nio de vinhos e alimentos podem ser listados wine grape winery location wine color wine body wine flavor sugar content white wine red wine fish read meat 4 7 2 2 Definir classes e hierarquia das classes Ap s a identifica o dos termos e suas propriedades os pr ximos dois passos s o considerados os mais importantes no processo de constru o da ontologia a defini o de classes e a hierarquia de classes Para a defini o das classes da ontologia os termos identificados anteriormente s o selecionados para descrever os objetos que envolvem o dom nio Tais objetos s o agrupados de acordo com propriedades similares de forma a conceber as classes Estas por sua vez podem ter inst ncias como por exemplo uma garrafa de vinho e s o organizadas em uma hierarquia
388. riedade Recomenda es a partir da quest o de que maneira uma distin o de um conceito considerada importante no dom nio Se as distin es sobre o conceito n o implicarem diretamente em suas rela es com outros objetos ent o n o h necessidade de introduzir uma classe para tal conceito e sim criar uma propriedade para a classe envolvida com o mesmo Em contrapartida se uma distin o importante no dom nio e implicar em distin es para diferentes objetos e rela es ent o h necessidade de criar uma nova classe para a distin o Exemplo uma classe de vinho com as distin es branco tinto e ros Tais distin es seriam consideradas propriedades da classe vinho ou seria necess rio criar uma classe para cada uma delas Uma inst ncia ou uma classe A decis o depende do n vel de granularidade determinada pela aplica o da ontologia Inst ncias individuais s o conceitos mais espec ficos representados na base de conhecimento Para tal identifica o recomenda se analisar as quest es de compet ncia levantadas na fase de especifica o de requisitos e identificar os conceitos mais espec ficos que constituir o respostas a tais quest es Tais conceitos podem ser bons candidatos para inst ncias na base de conhecimento Por outro lado se conceitos possuem propriedades comuns e formam uma hierarquia natural ent o se deve represent los como classes que acomodar o inst ncias individuais com tais prop
389. riedades Limitando o escopo Uma ontologia n o deve conter todas as informa es poss veis sobre o dom nio ou seja n o necess rio especializar ou generalizar mais do que a aplica o requer e n o necess rio incluir todas as propriedades poss veis de uma classe apenas as mais proeminentes para a aplica o Por exemplo a ontologia de vinho provavelmente n o incluir tamanho da garrafa cor do r tulo e comida e vinho favorito Tabela 19 Princ pios para a defini o de classes e hierarquia de classes Fonte Adaptado de Noy e McGuinness 2001 184 4 7 2 3 Definir as propriedades das classes slots As classes por si s n o oferecem respostas s quest es de compet ncia Para tal ap s a defini o das classes deve se descrever a estrutura interna das classes ou conceitos As propriedades das classes podem ser extra das da lista de termos como por exemplo wine color wine body wine flavor sugar content cujo passo foi descrito na se o 4 7 2 1 Para cada propriedade na lista ser necess rio determinar quais classes s o descritas por tal propriedade Em geral existem v rios tipos de propriedades de objetos que podem tornar se slots na ontologia Slots em uma defini o de classe descreve atributos de inst ncias da classe e as rela es com outras inst ncias como por exemplo um vinho tem cor produtor acidez etc Os tipos de propriedades podem ser a intr nseca e extr nseca
390. rminol gica BAADER et al 1992 DONINI LENZERINI e NARDI 1997 como uma possibilidade de representar conhecimento atrav s da descri o formal de sua estrutura taxon mica tamb m chamada de terminologia e fornecer um mecanismo de infer ncia especializado sobre tal estrutura DONINI LENZERINI e NARDI 1997 A fam lia de l gica descritiva um subconjunto da l gica de predicados tendo em vista que a nota o da l gica de primeira ordem foi especificada para facilitar a tarefa de descrever objetos conforme foi visto J as l gicas descritivas surgiram na perspectiva de tornar mais f cil a descri o de defini es e propriedades de categorias ou classes RUSSELL e NORVIG 2004 A caracter stica da l gica descritiva LD em possuir uma sem ntica formal baseada em l gica veio a suprir as limita es representa o de conhecimento livre de contradi es e ambigiiidades de seus predecessores como as redes sem nticas e os frames DONINI LENZERINI e NARDI 1997 BAADER HORROCKS e SATTLER 2003 CALVANESE e GIACOMO 2003 Nas linguagens terminol gicas classes s o representadas por conceitos os quais s o usados para especificar um grupo de indiv duos e pap is os quais s o rela es bin rias usadas para especificar propriedades ou atributos Tais linguagens s o baseadas em primitivas ou axiomas terminol gicos os quais s o s mbolos de um alfabeto As primitivas s o classificadas em conceitos at micos ou no
391. rocede tamb m quando os relacionamentos forem alterados e Exclus o quando exclu do o termo pode ser mantido no vocabul rio apenas como prop sito hist rico e deve ser marcado como apenas como prop sito hist rico al m da data ser registrada na nota hist rica do termo O manual da BITI ressalta que um grupo deve ser criado para a atividade de manuten o do tesauro e que as manuten es no caso espec fico de uma inclus o de novos termos devem ser registradas em uma planilha espec fica contendo os seguintes campos termo categoria defini o termo equivalente termo gen rico termos espec ficos e termos associados Ressalta se que tais rela es entre termos devem ser mencionadas quando da pertin ncia ao contexto do dom nio 4 8 7 Avalia o Segundo a norma ANSI NISO Z39 19 2005 a fase de avalia o ou de testes relevante para determinar se o vocabul rio controlado est fornecendo resultados de busca satisfat rios os quais implicam em uma boa rela o entre precis o e revoca o Uma das tarefas da avalia o de acordo com a norma seria validar os termos considerando o seu escopo significados e a sua forma relacionamentos entre cada termo antes de serem direcionados ao vocabul rio controlado V rios crit rios de avalia o de vocabul rios controlados em formato de quest es s o propostos na norma ANSI NISO Z39 19 2005 e podem ser consultados na se o 11 2 2 da mesma A norma ain
392. rog neos a partir de ontologias dispon veis para media o no processo de integra o Como um componente de interface o usu rio poderia por exemplo consultar e navegar na ontologia dispon vel no sistema de informa o a fim de recuperar as informa es de forma precisa e em tempo h bil E como componente de aplicativo o desenvolvedor do aplicativo poderia fazer uso da ontologia para gerar parte do sistema de informa o al m do aplicativo contar com uma representa o explicita do conhecimento acerca do c digo do programa que pode vir a ser til na comunica o entre agentes computacionais para uma dada finalidade Chandrasekaran Johnson e Benjamins 1999 comentam sobre a necessidade do uso de ontologias em algumas comunidades para fins de organiza o das informa es em seus sistemas de informa es o caso dos sistemas de recupera o de informa o bibliotecas digitais integra o de fontes de informa es heterog neas e m quinas de busca na internet Essas ltimas v m utilizando ontologias na constru o de categorias e subcategorias a fim de realizar consultas sem nticas que melhorem as cl ssicas buscas por palavra chave As ontologias tamb m v m se destacando no campo de Ci ncia da Informa o em aplica es voltadas a representa o de conte do em ambientes virtuais e constru o de interfaces cooperativas JORGE 2005 recupera o de informa o e gest o de conhecimento 5 Um agente c
393. rsos usu rios com vis es diferentes do processo atrav s de um vocabul rio compartilhado do dom nio de interesse Entretanto um problema do ponto de vista metodol gico que n o h um padr o para constru o de ontologias JONES BENCH CAPON e VISSER 1998 FERN NDEZ et al 1999 USCHOLD e GRUNINGER 1996 FALBO 1998 Apesar de uma grande quantidade de ontologias j ter sido desenvolvida por diferentes comunidades na qu mica G MEZ PEREZ FERNANDEZ e VICENTE 1996 e na modelagem de neg cio GRUNINGER e FOX 1995 s para citar alguns exemplos sob diferentes abordagens e usando diferentes m todos e t cnicas n o h consenso sobre uma metodologia para o processo de constru o FERNANDEZ G MEZ PEREZ e JURISTO 1997 A consequ ncia segundo Fernandez Gomez Perez e Juristo 1997 a aus ncia de atividades padronizadas cujas realiza es s o conduzidas de forma artesanal e n o como uma atividade cient fica Al m disto verifica se a falta de explica o sistem tica de como e onde ser o usadas as abordagens te ricas dentro de seu processo de elabora o Tal quest o nos leva a investigar princ pios te ricos e metodol gicos que d em sustenta o cient fica no processo de constru o de ontologias Alguns pesquisadores da Ci ncia da Informa o SOERGEL 1997 e 1999 VICKERY 1997 que investigam aplicabilidades e contribui es das ontologias na rea apontam esse instrumento como um 18 tipo
394. rtence fase de modelagem conceitual Nessa pesquisa capturar a ontologia se enquadraria na fase de modelagem conceitual visto que tal fase se prop e a conceber um sistema organizado de termos ou uma taxonomia atrav s da identifica o dos conceitos das rela es e defini es precisas acerca dos conceitos rela es e termos Alguns crit rios para escolher um m todo para capturar a ontologia s o propostos por Uschold e King 1995 i cobertura do m todo quanto ao alcance de conceitos requeridos ii considera o do n vel de detalhe e granularidade acerca dos conceitos do dom nio pelo m todo e iii facilidade de aprendizado do m todo ou seja se existe uma documenta o dispon vel No processo de modelagem conceitual a atividade de aquisi o de conhecimento apresentada na se o 2 3 3 5 2 realizada no sentido de a identificar os conceitos e as rela es chave no dom nio de interesse tamb m chamado de escopo b produzir defini es textuais precisas e sem ambigiiidades para os conceitos e rela es e c identificar os termos com refer ncia aos conceitos e rela es de forma a conseguir um vocabul rio consensual Segundo Uschold e Gruninger 1996 as defini es textuais n o s o criadas como um dicion rio cl ssico mas s o constru das atrav s da refer ncia a outros termos incluindo no es como classe e rela o Tais defini es determinariam a representa o do conhecimento na ontologia
395. rth e Sudarshan 2006 Outras formas de organizar ou classificar objetos podem ser feitas atrav s da agrega o e da associa o Na agrega o h n veis de abstra o do tipo parte de em rela o classe Exemplo termostatos e compressores s o partes de congeladores Na associa o uma classe tem atributos que associam caracter sticas comuns a outras classes diferentes Nessa classifica o certas id ias promovem lembran as de outras id ias relacionadas como por exemplo montanhas e pistas est o associadas a esquiar Salienta se nesse ponto a similaridade entre as rela es apresentadas e as rela es entre conceitos observadas nos instrumentos discutidos nesse trabalho ontologias e tesauros por exemplo As rela es de especializa o e generaliza o de agrega o e de associa o s o similares s utilizadas nos tesauros conforme foi visto na se o 2 4 3 3 1 Nos tesauros a especializa o e a generaliza o s o representadas respectivamente pelos s mbolos TE termo espec fico e TG termo gen rico a agrega o denominada rela o hier rquica partitiva e a associa o identificada pelo s mbolo TR termo relacionado Nas ontologias a especializa o e a generaliza o s o rela es representadas atrav s de hierarquias de classes conhecidas como taxonomia Tais rela es bem como as de agrega o e de associa o podem ser representadas atrav s de uma linguagem l gica
396. ru o de vocabul rios controlados Ser o ainda analisados os aportes das Ci ncias da Informa o da Computa o e campos correlatos para a correta sustenta o te rica deste objetivo Como objetivos espec ficos pretende se e Identificar metodologias relevantes existentes para constru o de ontologias e Identificar metodologias de constru o de vocabul rios controlados e Analisar comparativamente os objetos emp ricos escolhidos de forma a subsidiar a proposta metodol gica 21 Esta disserta o est estruturada da seguinte forma Nesta introdu o s o apresentados a motiva o do estudo os pressupostos a quest o de pesquisa e os objetivos a serem alcan ados No cap tulo de fundamenta o te rica s o apresentadas as contribui es te ricas de campos chave que tratam da tem tica Representa o do Conhecimento destacando a Ci ncia da Informa o e a Ci ncia da Computa o Tais contribui es s o necess rias ao correto entendimento da proposta de pesquisa No cap tulo sobre a metodologia de pesquisa s o apresentados os passos que foram adotados para o desenvolvimento da pesquisa de forma a atingir os objetivos do trabalho O cap tulo de an lise dos objetos emp ricos abrange a an lise e a apresenta o das metodologias e dos m todos para constru o de ontologias bem como da metodologia e da norma de constru o de vocabul rios controlados com vistas consecu o do objetivo geral No
397. ry www daml org ontologies e Ontolingua ontology library www ksl stanford edu software ontolingua 4 7 5 Documenta o Na defini o das classes e dos slots a ferramenta Prot g possibilita fazer a documenta o descrevendo os em linguagem natural conforme pode ser visualizado na Figura 69 Al m disso as premissas relevantes sobre o dom nio tamb m devem ser registradas como por exemplo lista de sin nimos e defini es sobre limita es de escopo Segundo as autoras do m todo a documenta o uma tarefa importante no processo de constru o de ontologias pois pode beneficiar os usu rios no processo de comunica o acerca do projeto e tamb m ser til no processo de reutiliza o visto que o conhecimento sobre os elementos da ontologia estaria documentado Name produces his slot contains the wines produced bya particular winen Value Type Instance Allowed Classes Cardinality O required v multiple Figura 69 Documenta o feita no slot produces da ontologia de vinhos Fonte Noy e McGuinness 2001 p 10 188 Processos orientados J P s Processos integrais Desenvolvimento E Pr desenvolvimento desenvolvimento Especifica o de Modelagem Gerenciamento do projeto Ausente Ausente requisitos Determinar o dom nio e o escopo da ontologia Defini o de quest es de compet ncia conceitual 1 enumerar t
398. s Ap s a extra o de termos e defini es de outras ontologias terem sido realizados e registrados nos documentos de integra o cabe ao ontologista organizar os termos similares provenientes das ontologias avaliadas em conjunto com as suas defini es Deve se escolher o termo e a defini o mais adequada conceitualiza o do dom nio Pode ser necess rio ajustes como por exemplo tradu o do termo para o idioma da conceitualiza o Uma vez que os termos e suas defini es tenham sido determinados a partir do processo de integra o a estrutura taxon mica pode ser constru da ou modificada a modifica o pode ocorrer em fun o da evolu o de prot tipos em uma perspectiva top down bottom up e middle up de organiza o de conceitos possibilitando assim que a conceitualiza o da ontologia possa representar o dom nio de maneira consistente A Tabela 56 apresenta o produto resultante da fase de integra o que destinado fase de modelagem conceitual na atividade de constru o da estrutura taxon mica Destino Informa o de sa da Atividade Constru o da estrutura Modelagem conceitual Ai taxon mica Documento de integra o Avalia o Verificar pertin ncia Tabela 56 Produto resultante da fase de integra o 6 2 9 Fase de Avalia o O prop sito da fase fazer um julgamento t cnico acerca dos produtos resultantes de cada fase durante todo o ciclo de vida da
399. s O modelo dos Diagramas de Entidade e Relacionamento tamb m chamado de DER foi introduzido por Peter Chen CHEN 1976 na d cada de 70 e refinado posteriormente por outros pesquisadores Surgiu da necessidade dos projetistas de bancos de dados encontrarem Anteriormente a esse modelo de implementa o dois modelos j haviam sido propostos na d cada de 60 o modelo em rede e o modelo hier rquico A organiza o do modelo em rede se d por um conjunto arbitr rio de gr ficos j o modelo hier rquico atrav s de estrutura em rvores Essa organiza o limita a flexibilidade do modelo de dados podendo ocorrer problemas de inconsist ncia no momento da manipula o dos dados 63 uma maneira eficaz de estruturar tabelas atrav s do processo de normaliza o eliminando a redund ncia de dados e os problemas de atualiza o inconsistente nas tabelas Chen 1976 define que no modelo DER as entidades objetos ou coisas s o classificadas em diferentes conjuntos de entidades representados por ret ngulos atrav s da observa o de propriedades comuns sobre as entidades pertencentes ao dom nio Cada entidade possui os seus atributos representados por elipses que s o propriedades espec ficas para a descri o da entidade A Figura 14 mostra como exemplo o conjunto de entidades funcion rio com seus atributos Funcion rio Secretaria Tecnico Projeto Figura 14 Modelo de entidade e relacion
400. s Conforme assinalado em Rezende 2003 a complexidade de processamento pela m quina fica expl cita na formaliza o dos conceitos Dessa forma o ontologista precisa saber escolher a linguagem de representa o que melhor se enquadre nas necessidades da ontologia No contexto dos vocabul rios controlados a formaliza o n o tem o mesmo prop sito do que nas ontologias ou seja n o contempla nenhum formalismo l gico na representa o do vocabul rio A formaliza o abrange os tipos poss veis de exibi o lista alfab tica gr ficos e formato impressos eletr nicos dos vocabul rios controlados destinados a seus usu rios 5 6 Implementa o A implementa o ltima fase do processo de desenvolvimento contemplada em praticamente todas as metodologias e m todos para constru o de ontologias investigados nessa pesquisa Tal constata o se deve ao fato de que ontologias s o especificadas para servirem de modelos comput veis aos sistemas de informa es GUARINO 1998 SMITH 2004 Desse modo para que os modelos sejam especificados atrav s de ontologias faz se necess ria uma linguagem leg vel para a m quina que seja capaz de atender aos compromissos ontol gicos estabelecidos com a conceitualiza o da ontologia conforme foi elucidado na se o 2 3 3 1 da fundamenta o te rica desta pesquisa Para tal a linguagem deve considerar axiomas formais em suas primitivas de forma a fornecer a defini o sem nti
401. s especificamente de tesauros expl cita a inser o de princ pios da teoria da classifica o da teoria da terminologia e da teoria do conceito na especifica o de seus elementos Tais princ pios seriam pertinentes em uma proposta metodol gica para constru o de ontologias visto que ambos os instrumentos ontologias e vocabul rios controlados representam relacionamentos sem nticos e conceituais 215 Fases do ciclo de vida ye Gruninger Uschold e Kactus Methontology Sensus M todo 101 Z39 19 Manual e Fox King 2005 BITI Ausente Ausente Ausente Ausente Proposto Ausente Proposto Descrito em detalhe Pr desenvolvimento Ausente Proposto Ausente Ausente Ausente Desenvolvimento Especifica o de Proposto Descritoem Proposto Proposto Descrito em Ausente Descrito em Ausente Proposto requisitos detalhe detalhe detalhe Modelagem Ausente Descrito em Proposto Descrito em Proposto Descrito em conceitual detalhe detalhe detalhe detalhe detalhe Formaliza o Ausente Descritoem Ausente Ausente Proposto Proposto Descritoem Descritoem Descrito em detalhe detalhe detalhe detalhe Implementa o Proposto Proposto Proposto Ausente Proposto Proposto Proposto Ausente Ausente P s Manuten o Ausente Ausente Ausente Ausente Descrito em Proposto desenvolvimento detalhe Integra o Proposto Proposto Proposto Proposto Proposto Proposto Proposto Ausente Ausente
402. s f existem processos nos quais objetos participam e ocorre o t rmino desse processo g o mundo e seus objetos podem ser de uma forma a depender do estado h eventos podem causar outros eventos e i objetos podem ter partes A representa o dos fatos dever ser feita pelo modelador do dom nio que dever levar em considera o todas as perspectivas citadas acima 79 As ontologias de dom nio s o o tipo mais comumente desenvolvido sendo que diversos trabalhos podem ser encontrados na literatura como na rea de qu mica G MEZ PEREZ FERNANDEZ e VICENTE 1996 modelagem de neg cio GRUNINGER e FOX 1995 bioinform tica STEVENS et al 2004 modelagem de processos de software FALBO 1998 entre outros Ontologias classificadas como sendo de dom nio necessitam de ontologias de alto n vel para concep o da estrutura inicial conforme mostrado na Figura 20 2 3 3 3 Aplica es que fazem uso Guarino 1998 mostra o papel das ontologias nos principais componentes de um sistema de informa o automatizado recursos de informa o bancos de dados e bases de conhecimento interface com o usu rio e programas de aplica o Como um componente de banco de dados a ontologia poderia ser til como um artefato resultante da an lise de requisitos ou seja uma especifica o explicita dos requisitos para bancos de dados e posteriormente auxiliar na fase de modelagem Al m da possibilidade de integrar bancos de dados hete
403. s metodologias e dos m todos para constru o de ontologias investigados na pesquisa que na maioria dos casos mostraram se pouco eficientes na exposi o clara dos procedimentos de constru o Desse modo a solu o para tais problemas estaria centrada em uma proposta metodol gica fundamentada em princ pios te ricos e metodol gicos que dessem sustenta o cient fica no processo de constru o de ontologias A pesquisa traz uma ineg vel contribui o no sentido de propor princ pios metodol gicos para constru o de ontologias fundamentados em teorias e metodologias advindas da Ci ncia da Informa o bem como da Ci ncia da Computa o respondendo portanto de forma afirmativa quest o de pesquisa Ser poss vel confirmar a possibilidade de proposi o de princ pios metodol gicos para constru o de ontologias luz das contribui es pertinentes das Ci ncias da Informa o e da Computa o dentre outros campos do conhecimento Os resultados obtidos na pesquisa tamb m possibilitaram comprovar os pressupostos elucidados na se o 1 1 o aporte te rico e metodol gico existente no mbito das Ci ncias da Informa o e da Computa o pode contribuir na proposi o de metodologias para o processo de elabora o de ontologias al m das possibilidades de se obter contribui es advindas da Filosofia e da Terminologia Desse modo a pesquisa mostrou a correla o entre organiza o e uso da informa o e t
404. s como Wine e com poucos conceitos espec ficos como Margaux para ent o relacion los com conceitos de n vel central middle out como Medoc wine C white wine Ros wine Q Red wine Beaujolais Red Burgundy Red Zinfandel r C Red Bordeaux Nivel superior Pauillac Margaux st Emillion Graves Cabernet Franc Cabernet Sauvignon Pinot Noir Chianti Petite Syrah Sancerre Muscadet Figura 66 Os n veis da taxonomia de vinhos Fonte Adaptado de Noy e McGuinness 2001 p 7 Para as autoras do m todo a melhor abordagem a ser usada vai depender da vis o pessoal da pessoa que est modelando o dom nio Geralmente a abordagem middle out considerada a mais f cil pelos ontologistas tendo em vista que conceitos mais centrais tendem a ser mais descritivos perante o dom nio No sentido de assegurar que a hierarquia de classes esteja correta o m todo traz um conjunto de princ pios apresentado na Tabela 19 a 182 Hierarquia Princ pios Rela o um ou tipo de A hierarquia de classe representa uma rela o um portanto uma classe A uma subclasse de B se toda inst ncia de B tamb m uma inst ncia de A Ou uma subclasse representa um conceito que um tipo de conceito que a superclasse representa Transitividade da hierarquia de classes Um relacionamento um transitivo
405. s setores acad micos p blicos e comerciais Alvarenga 2003 contribui nessa perspectiva dizendo que no novo contexto de produ o organiza o e recupera o de objetos digitais as metas de trabalho n o se restringem cria o de representa es simb licas dos documentos constantes de um acervo mas compreendem a cria o de novas formas de escrita para os hipertextos e a cria o dos denominados metadados muitos dos quais podem ser extra dos diretamente dos pr prios objetos constituindo se esses em chaves de acesso a servi o dos internautas Vellucci 1998 assinala no entanto a import ncia da converg ncia de esfor os no intuito de conceber uma estrutura flex vel para a organiza o e acesso a essas informa es Os padr es de metadados t m a capacidade de prover um vocabul rio comum para descrever uma variedade de estruturas de dados capazes de satisfazer uma enorme gama de interessados incluindo os cientistas da computa o e engenheiros os quais desenvolvem m quinas de busca e criam padr es de documenta o para Internet al m de estudantes bibliotec rios e arquivistas que organizam e prov em acesso a recursos eletr nicos Diante a tais necessidades principalmente em fun o da organiza o da Web surgiram novas propostas capazes de tratar a sem ntica envolvida nas estruturas de metadados existentes nos diversos ambientes de informa o Trata se de aplica es baseadas em XML com fun es de publi
406. se Cyc como DAML XML Schema e UML No caso da DAML a linguagem pode ser importada e exportada na Cyc tendo em vista que as propriedades da taxonomia da DAML s o bem similares aos predicados em Cyc Alguns subconjuntos de bases de conhecimento t m sido criados no formato DAML O mapeamento de XML Schema para Cyc naturalmente mais dif cil do que mapear uma ontologia DAML porque o XML Schema geralmente n o inclui informa o taxon mica para classes e propriedades Entretanto os autores esperam que ferramentas que empregam an lise sem ntica atrav s de nomes de tags XML possam melhorar tal defici ncia E finalmente os autores destacam o mapeamento do n cleo de elementos da UML em Cyc permitindo base de conhecimento Cyc compreender melhor as interfaces de sistemas computacionais e seus 112 Modelo formal do conhecimento a respeito de alguma rea H http www daml org 136 componentes quando modelados na UML Nesse sentido os autores acreditam que a linguagem de modelagem unificada possa ser suficientemente expressiva no sentido de permitir que a ontologia Cyc modele sistemas como por exemplo um vocabul rio em Cyc para modelar sistemas derivados da UML 114 A se o 2 3 2 2 1 apresentou algumas iniciativas de integra o da UML com linguagens de representa o de ontologias Gerenciamento do projeto Ausente Pr desenvolvimento Ausente Especifica o de requisitos Simult
407. serve para que ontologias externas possam referenciar a ontologia sendo definida As declara es seguintes localizam as primitivas de OWL RDF RDFS e XML Schema respectivamente lt rdf RDF xmlIns file G myclasses xmins eyeglass file G Glasses xmlIns owl http www w3 org 2003 02 owl xmins rdf http www w3 org 1999 02 22 rdf syntax ns xmins rdfs http www w3 org 2000 01 rdf schema xmiIns xsd http www w3 org 2000 10 XMLSchema gt Figura 29 Declara es de namespaces na especifica o da ontologia Fonte Freitas 2003 http protege stanford edu overview protege owl html 95 Uma vez que os namespaces foram definidos comum incluir uma cole o de senten as sobre a ontologia agrupadas sob a marca o owl Ontology Tal marca o respons vel por registrar coment rios controle de vers o e pela inclus o de conceitos e propriedades de outras ontologias A Figura 30 mostra um exemplo da marca o owl Ontology v lido destacar aqui a marca o owl imports cuja propriedade transitiva tendo conseqii ncias l gicas para a ontologia envolvida se a ontologia A importar a ontologia B e esta importar a ontologia C ent o a ontologia A tamb m importar a ontologia C lt owl Ontology rdf about gt lt rdfs comment gt An example OWL ontology lt rdfs comment gt lt owl priorVersion rdf resource http www mydomain org uni ns old gt lt owl imports
408. sificar automaticamente um termo em sua estrutura conceitual facilitando desta forma o trabalho do profissional indexador quando do surgimento de um novo termo a ser classificado e direcionado ao sistema Segundo Antoniou 2004 p 111 a sem ntica formal e o suporte a infer ncias s o geralmente fornecidos atrav s do mapeamento da linguagem ontol gica para um formalismo l gico conhecido e atrav s da utiliza o de infer ncias autom ticas j existentes nesses formalismos A linguagem OWL est mapeada parcialmente em l gica descritiva e faz uso de infer ncias existentes como FaCT Fast Classification of Terminologies e RACER Conforme j explanado a OWL baseia se na linguagem RDF e RDFS por m define classes e relacionamentos de forma mais detalhada Uma cr tica ao RDFS a falta de sem ntica formal ou seja n o h mapeamento dessa linguagem para nenhum tipo de l gica formal o que elimina qualquer possibilidade de suporte a dedu es e infer ncias que s o fatores cruciais para processamento automatizado Diante a tais limita es e com a inten o de obter esfor os para o desenvolvimento de uma linguagem de representa o de conhecimento capaz de criar e compartilhar ontologias na web o Web Ontology Working Group especificou a OWL em tr s diferentes sublinguagens de acordo com uma ordem decrescente de expressividade a OWL Full b OWL DL e c OWL Lite No caso da OWL Full a linguagem considerada complet
409. sistema A sem ntica est tica consiste em um conjunto de regras que definem diagramas bem formados dentro da linguagem No exemplo da Figura 16 as classes Indiv duo e Grupo s o especializa es da classe Int rprete relacionamento conhecido como generaliza o outros tipos de relacionamentos s o contemplados no diagrama de classes como o relacionamento de associa o entre as classes Grava o e ItemNoCD que representa uma rela o estrutural entre duas classes indicando que estas se comunicam atrav s e troca de mensagens e o relacionamento de depend ncia entre a classe ItemNoCD e CD chamado de relacionamento de agrega o cuja sem ntica parte de A percep o da rela o do modelo orientado a objetos para com as ontologias torna se clara na medida em que ambos buscam representar semanticamente um dom nio de conhecimento O primeiro modelo busca classificar o dom nio atrav s de classes e objetos possibilitando o reuso dos mesmos em outras aplica es Tais princ pios tamb m s o 69 empregados nas ontologias NOY e GUINNESS 2001 quando concebidas para fins de modelagem de dom nio Dada a similaridade entre os modelos orientados a objetos e as ontologias a comunidade de orienta o a objetos tem despertado para o uso de ontologias atrav s da UML em conjunto com a sua linguagem de restri o de objetos denominada OCL Object Constraint Language ERIKSSON e PENKER 1998 A OCL foi desenvolvida par
410. sistema vem do subsistema de dissemina o que inclui o uso dos documentos pelos usu rios No subsistema de sa da Lancaster 1993 considera o como a interface do usu rio com o sistema partindo da necessidade de informa o passando pela estrat gia de busca de modo a propiciar a recupera o de itens relevantes e finalmente o acesso ao documento pelo usu rio As requisi es ou perguntas dos usu rios passam por uma an lise conceitual e s o traduzidas para o vocabul rio do sistema Ap s essa etapa a express o de busca formulada e o sistema compara as representa es dos documentos com as requisi es dos 14 Os documentos mais relevantes s o aqueles que possuem um conjunto de palavras mais parecido com o conjunto de palavras da necessidade de informa o Na avalia o da recupera o de um documento s o considerados dois conceitos fundamentais a revoca o do ingl s recall que considera a rela o entre documentos relevantes recuperados e o n mero total de documentos relevantes existentes e a precis o do ingl s precision que determina a rela o entre documentos recuperados relevantes e o n mero total de documentos recuperados A id ia manter uma boa rela o entre precis o e revoca o evitando assim falsos positivos e falsos negativos ABADAL e CODINA 2005 33 usu rios Araujo 1994 afirma que a realimenta o desse subsistema prov m do subsistema de estrat gia de busca que pod
411. sitos A especifica o de requisitos denominada por Uschold e King 1995 como um est gio de identifica o do prop sito o qual objetiva identificar a necessidade de constru o e as classes de usu rios da ontologia incluindo desenvolvedores mantenedores e usu rios das aplica es Tal est gio tamb m prop e conhecer o uso pretendido da ontologia como por exemplo reuso compartilhamento parte de uma base de conhecimento dentre outros Os autores do m todo tamb m inserem as quest es de compet ncia como uma forma de elucidar o prop sito da ontologia A proposta da metodologia unificada de Uschold 1996 considera tr s aspectos fundamentais ao processo de constru o de ontologias os quais se enquadram no est gio em pauta a saber a formalismo b prop sito da ontologia e c assunto da ontologia O formalismo indica qual o grau de formalismo pretendido sobre o vocabul rio especificado podendo ser de altamente informal utilizando linguagem natural at o rigorosamente formal usando formalismos l gicos O prop sito da ontologia ressalta a inten o de uso da mesma e o assunto da ontologia contempla a natureza do assunto na qual a ontologia ser caracterizada 4 3 2 Modelagem Conceitual Uschold e King 1995 recomendam a produ o de um modelo do dom nio antes da codifica o ou implementa o da ontologia Para tal denominam tal est gio de captura da ontologia por m n o deixam claro se o mesmo pe
412. so pode ser feito usando o mesmo n mero em owl minCardinality e owl maxCardinality Por conveni ncia Owl oferece tamb m o elemento owl cardinality v lido ressaltar que na owl lite a cardinalidade m xima ou minima assume apenas os valores O ou 1 ANTONIOU 2004 99 lt owl Class rdf about department gt lt rdfs subClassOf gt lt owl Restriction gt lt owl onProperty rdf resource hasMember gt lt owl minCardinality rdf datatype amp xsd nonNegativeInteger gt 10 lt owl minCardinality gt lt owl Restriction gt lt rdf subClassOf gt lt rdfs subClassOf gt lt owl Restriction gt lt owl onProperty rdf resource hasMember gt lt owl maxCardinality rdf datatype amp xsd nonNegativeInteger gt 30 lt owl maxCardinality gt lt owl Restriction gt lt rdf subClassOf gt lt owl Class gt Figura 39 Exemplo de utiliza o da restri o de cardinalidade m nima e maxima Fonte Antoniou 2004 p 121 Buscou se nessa se o apresentar os elementos principais da OWL para se conseguir construir ontologias formais isto com seus componentes formalmente expl citos declara es iniciais headers classes propriedades e restri es Informa es relacionadas a servi os de infer ncia em Owl podem ser encontradas em Bechhofer Horrocks e Patel Schneider 2003 Informa es adicionais sobre a linguagem podem ser encontradas no sitio do W3C cujo complemento enriquece o a
413. ssu rem inst ncias em comum como por exemplo uma viagem executiva poderia ser econ mica ou muito cara 164 Decomposicao Exaustiva Viagem econ mica Viagem executiva Viagem de luxo Figura 59 Decomposi o exaustiva na ontologia de viagem Fonte Adaptado de Fernandez Gomez Perez e Corcho 2004 p 135 A Figura 60 ilustra a rela o de parti o ou partitiva envolvendo o conceito V o e suas subclasses V o Internacional e V o Dom stico O conjunto de subclasses n o compartilha inst ncias em comum mas cobrem o conceito de n vel hier rquico superior ou seja n o h inst ncias em V o que n o sejam inst ncias de V o Internacional ou V o Dom stico Parti o V o Internacional V o Dom stico Figura 60 Rela o partitiva na ontologia de viagem Fonte Adaptado de Fernandez Gomez Perez e Corcho 2004 p 135 Gomez Perez Fernandez e Vicente 1996 descrevem de forma detalhada os m todos aplicados nas atividades de elabora o das representa es intermedi rias relacionadas descri o de conceitos As representa es intermedi rias s o importantes no sentido de especificar um conjunto de compromissos ontol gicos estabelecidos entre os participantes do processo de constru o de ontologias Tais compromissos s o fundamentais para a constru o de uma conceitualiza o de senso comum que poder ser compartilhada em um dom nio de interesse As atividades
414. st 1995 Dispon vel em lt http www cs vu nl guus papers Schreiber95a pdf gt Acesso em 15 Abril 2008 SILBERSCHATZ A KORTH H F SUDARSHAN S Sistemas de Bancos de Dados Tradu o Daniel Vieira 5 Edi o Rio de Janeiro Elsevier 2006 SMITH B Ontology and Informations Systems 2004 Dispon vel em lt http www ontology buffalo edu ontology gt Acesso em 15 Setembro 2007 SOERGEL Dagobert Functions of a Thesaurus Classification Ontological Knowledge Base College of Library and Information Services University of Maryland 1997 SOERGEL Dagobert The Rise of Ontologies or the Reinvention of Classification Journal of the American Society of Information Science 50 12 1119 1120 1999 SOMMERVILLE Ian Engenharia de Software 8a edi o 2007 592p SOUZA Renato Rocha Uma proposta de metodologia para escolha autom tica de descritores utilizando Sintagmas Nominais 202p Tese Doutorado em Ci ncia da Informa o Escola de Ci ncia dalnforma o Universidade Federal de Minas Gerais Belo Horizonte 2005 SOUZA Renato Rocha Sistemas de Recupera o de Informa es e Mecanismos de Busca na Web panorama atual e tend ncias Perspectivas em Ci ncia da Informa o Belo Horizonte v 11 n 2 p 161 173 mai ago 2006 SOWA JF Building sharing and merging ontologies 1999 Dispon vel em lt http users bestweb net sowa ontology ontoshar htm gt Acesso em 03 Outubro 2007 276 SO
415. strat gias para desenvolvimento de ontologias comprovando a hip tese de que grupos diferentes apresentam abordagens e caracter sticas diversas sendo direcionadas a diferentes prop sitos e aplica es FERN NDEZ et al 1999 e No contexto das ontologias algumas abordagens seguem um modelo de ciclo de vida outras n o Nesse quesito a que mais se destaca a Methontology por ser praticamente completa em rela o a um ciclo de desenvolvimento n o propondo apenas a fase de pr desenvolvimento Diante disso a Methontology foi a que mais se destacou em propostas que poderiam vir a ser teis fase final desta pesquisa conforme pode ser visualizado na Tabela 24 e Em rela o a detalhes das atividades e dos procedimentos para condu o das mesmas algumas metodologias e m todos mostram se superficiais na elucida o dos passos para constru o de ontologias o caso dos m todos Cyc Kactus e Sensus os quais parecem considerar que o ontologista j domina o assunto sobre constru o de ontologias e n o necessita de detalhes acerca de atividades e procedimentos envolvidos J a Methontology se destaca por fornecer na maioria das vezes detalhes de como proceder na condu o de uma dada atividade e Algumas abordagens d o mais nfase em atividades de desenvolvimento especialmente na atividade de implementa o da ontologia m todo Cyc e m todo 101 desconsiderando aspectos importantes relacionados a gerenciamento
416. strutura classificat ria em g nero esp cie e todo parte Al m da rela o lateral ou seja que forma renques de conceitos Na teoria da Terminologia as rela es no sistema de conceitos podem ser l gicas e ontol gicas As rela es l gicas dividem se em dois grupos rela es l gicas de compara o e rela es de combina o l gica Tais rela es s o apresentadas nas Tabelas 1 e 2 28 Rela es l gicas Defini o de compara o Subordina o Um conceito tem todas as caracter sticas do outro conceito e este ltimo l gica possui uma caracter stica adicional Pode se dizer que este conceito uma esp cie do outro o g nero Exemplo funcion rio generaliza o e secret ria especializa o Coordena o Quando dois conceitos analisados s o espec ficos do mesmo termo l gica gen rico distinguindo se por uma nica caracter stica Exemplo t cnico e engenheiro ambos seriam especializa es de funcion rio Interse o l gica Quando s o comparados dois conceitos cujas caracter sticas s o id nticas parcialmente isto nem todas as caracter sticas s o as mesmas como por exemplo ensino instru o Diagonal l gica Quando duas esp cies de conceitos do mesmo g nero n o est o ligadas por rela o de subordina o nem de coordena o como por exemplo bal o foguete navio avi o Tabela 1 Rela es l gicas de compara o Fonte adaptado
417. sua idade for menor ou igual a 29 anos V x viajante x A A y integer y A idade x y A y lt 30 viajante_jovem x b o nibus local uma subclasse de nibus V x onibus lJocal x gt nibus x Segundo Gruninger e Fox 1995 o processo de defini o dos axiomas considerado o mais dif cil na defini o da ontologia Entretanto tal processo guiado pelas quest es previamente definidas de compet ncia formal Assim os axiomas na ontologia devem ser necess rios e suficientes para expressar as quest es de compet ncia e caracterizar as suas solu es E qualquer solu o para a quest o de compet ncia deve estar vinculada com os axiomas da ontologia A Figura 48 mostra tal v nculo entre as quest es de compet ncia e os axiomas e vice versa Cen rio de Quest es de motiva o compet ncia informal Defini o da Terminologia formal Teoremas completos Especifica o de Quest es de axiomas em l gica compet ncia formal de primeira ordem Figura 48 V nculo entre as formaliza es das quest es e dos axiomas Fonte Adaptado de Gruninger e Fox 1995 p 3 Gruninger e Fox 1995 ressaltam que se os axiomas propostos s o insuficientes para representar as quest es de compet ncia formal e caracterizar as suas solu es ent o necess rio adicionar objetos ou axiomas na ontologia at que sejam suficientes para a representa o O desenvolvimento
418. t tipo est sendo cumprido ou n o Neste caso as m tricas podem apontar as causas dos problemas e permitir as revis es no planejamento Exemplos de m tricas da ontologia s o tamanho da estrutura hier rquica n mero de representa es intermedi rias na atividade de conceitualiza o n mero de inconsist ncias nas representa es formais entre outras Exemplos de m tricas de processo s o o esfor o a produtividade entre outras A atividade de gerenciamento do prot tipo resulta em um plano de gerenciamento que inclui todos os m todos e t cnicas utilizadas no processo de gerenciamento em cada fase do projeto A Tabela 27 apresenta os produtos resultantes da fase de gerenciamento do projeto e suas fases e atividades requerentes Ressalta se que os planos s o direcionados para todas as fases a fim de serem seguidos entretanto no caso espec fico da fase de avalia o tais planos tamb m s o submetidos a uma avalia o acerca de seus conte dos Destino Informa o de Sa da DE Atividade Plano de desenvolvimento Todas Todas Plano de gerenciamento Todas Todas Tabela 27 Produtos resultantes da fase de gerenciamento do projeto 139 E GEN p SISE Br os Informa es adicionais sobre m todos direcionados a m tricas de processo e projeto de software podem ser consultadas em Pressman 2002 p 75 223 6 2 2 Fase Pr desenvolvimento A fase pr desenvolvimento da ontologia env
419. taxon mica O guia assinala que n o h uma nica hierarquia de classe correta para qualquer dom nio mas sim melhores pr ticas A hierarquia depende dos poss veis usos da ontologia do n vel de detalhe necess rios aplica o das prefer ncias pessoais e dos requisitos para compatibilidade com outros modelos No m todo 101 para o desenvolvimento de uma hierarquia de classes as abordagens top down bottom up e middle out vislumbradas em Uschold e Gruninger 1996 s o consideradas A Figura 65 mostra o processo de desenvolvimento de n vel superior top down cujo 130 As figuras foram generalizadas atrav s do plugin Onto Viz do Prot g 2000 NOY e GUINNESS 2001 181 in cio parte da classe mais geral Wine para ent o especializ la atrav s da cria o das subclasses White wine Ros wine e Red Wine e assim sucessivamente O desenvolvimento de n vel inferior bottom up inicia o processo com a defini o de classes mais espec ficas como por exemplo a defini o das classes Pauillac e Margaux as quais s o agrupadas na superclasse Medoc que por sua vez subclasse de Red Bordeaux E por fim o desenvolvimento que combina as abordagens top down e bottom up Os conceitos mais proeminentes s o identificados e definidos para posteriormente serem generalizados e especializados de maneira apropriada De acordo com a Figura 66 o processo de constru o da taxonomia poderia iniciar com a defini o de poucos conceitos gerai
420. te os relacionamentos entre termos Uma ontologia para Web tipicamente possui uma taxonomia e um conjunto de regras de infer ncia GILCHRIST 2003 A Web Sem ntica abordada brevemente na pr xima se o no sentido de relacionar os assuntos padroniza o de conceitos sem ntica e compartilhamento de informa es atrav s do uso de ontologias 2 3 3 4 Linguagens para Representa o de Ontologias At o momento foram apresentadas as contribui es das ontologias para a rea de representa o do conhecimento Nessa se o as ontologias s o apresentadas como um modelo formal para fins de representa o de conhecimento destacando a sua principal caracter stica de ser uma linguagem expressiva na representa o de seus conceitos e rela es Foram apresentados em se es anteriores alguns modelos de representa o de conhecimento como as redes sem nticas os frames o modelo de dados relacional e o modelo orientado a objetos P de se observar a aus ncia de sem ntica formal nesses modelos que podem restringir o uso dos mesmos quando da necessidade de representa o de dom nios rigorosos como por exemplo o dom nio da medicina As pesquisas na rea de Engenharia de ontologias buscam resolver este problema atrav s do estabelecimento de padr es de modelos taxonomias vocabul rios e terminologias de forma a se conseguir clareza coer ncia e comprometimento ontol gico sobre um dom nio de conhecimento GRUBER 1993 GUAR
421. te percurso acad mico Ao Prof Maur cio pelo apoio constante nas orienta es sobre ontologias sem as quais esse trabalho n o teria sido concretizado Aos Profs Maur cio Barcellos Almeida L dia Alvarenga Maria Aparecida Moura e Manoel Palhares pelas preciosas observa es no processo de qualifica o A todos os professores da Escola de Ci ncia da Informa o da Universidade Federal de Minas Gerais que souberam demonstrar a import ncia das pesquisas em Ci ncia da Informa o para a sociedade A todos os colegas e funcion rios do curso de mestrado e doutorado em Ci ncia da Informa o da UFMG O sentimento cria a id ia A id ia gera o desejo O desejo acalentado forma a palavra A palavra orienta a a o A a o detona resultados Os resultados nos tra am o caminho nas reas infinitas do tempo Cada criatura permanece na estrada que construiu para si mesma A escolha sempre nossa EMMANUEL RESUMO A pesquisa apresenta princ pios metodol gicos para desenvolvimento de ontologias formais constru dos atrav s da an lise da literatura sobre metodologias para constru o de ontologias e de normas internacionais para constru o de software e constru o de vocabul rios controlados Atrav s de pesquisa te rica e emp rica foi poss vel construir um arcabou o metodol gico interdisciplinar para o processo de constru o de ontologias de dom nio em especial e de outros tipos de ontologi
422. tes de conhecimento Manual de Qu mica e F sica 65 Edi o CRC Press Figura 56 Especifica o de requisitos da ontologia no dom nio da qu mica Fonte Adaptado de Fernandez Gomez Perez e Juristo 1997 p 37 A atividade de aquisi o de conhecimento conduzida na fase de especifica o de requisitos no sentido de identificar os conceitos do dom nio e elaborar o primeiro gloss rio de termos potencialmente relevantes que servir fase de modelagem conceitual A aquisi o de conhecimento considerada uma atividade independente e muitas das vezes simult nea a outras atividades especifica o e modelagem conceitual e diminui medida que o desenvolvimento da ontologia avan a conforme discutido anteriormente e mostrado na Figura 55 As poss veis fontes de conhecimento s o especialistas do dom nio livros manuais figuras tabelas outras ontologias dentre outras E as poss veis t cnicas para se obter conhecimento s o brainstorming entrevistas estruturadas an lise informal e formal de documentos e ferramentas de aquisi o de conhecimento Os autores da Methontology d o nfase estrat gia de identifica o de termos proposta por Uschold e Gruninger 1996 os quais argumentam que a abordagem middle out excelente para identificar os conceitos prim rios da ontologia e posteriormente especializ los ou generaliz los tornando os conceitos mais est veis al m exigir menos esfor o e re trabalho
423. thontology Tais propostas contribuem no amadurecimento da metodologia no sentido de assegurar que ontologias constru das a partir da Methontology consigam atender aos prop sitos determinados 4 5 8 Documenta o Segundo os autores da metodologia n o existe um guia consensual de como documentar a constru o de ontologias Em muitos casos a documenta o dispon vel contempla apenas o c digo da ontologia e um texto em linguagem natural anexado s defini es formais FERNANDEZ GOMEZ PEREZ E JURISTO 1997 Gomez Perez Fernandez e Vicente 1996 destacam a import ncia da gera o de documenta o na fase de conceitualiza o Segundo os autores a documenta o nessa fase possibilita a examinar se a ontologia til e utiliz vel para um dom nio sem precisar tomar conhecimento de seu c digo fonte e b comparar o escopo da ontologia com a sua integralidade reusabilidade e compartilhamento atrav s da an lise do conhecimento expressado em cada representa o intermedi ria A Methontology pretende incluir a documenta o como uma atividade a ser realizada durante todo o processo de desenvolvimento da ontologia ou seja para cada fase conclu da deve ser desenvolvida uma documenta o registrando todo o conhecimento pertinente ao que foi feito 171 Tabela sin ptica da metodologia Methontology Processos orientados 2 Z P s Processos integrais Gerenciamento z Desenvolvimento 5 do projeto Pr des
424. tion and Computation 134 1 1997 Dispon vel em http citeseer ist psu edu donini9lcomplexity html Acesso em 03 abril 2008 EVANS A 1998 Reasoning with UML diagrams Proceedings of the Workshop on Industrial Strength Formal Methods WIFT 98 IEEE Press 270 EVANS Andy FRANCE Robert LANO Kevin RUMPE Bernhard Developing the UML as a formal modelling notation In Pierre Alain Muller and Jean B ezivin editors Proceedings of UML 98 International Workshop Mulhouse France June 3 4 1998 pages 297 307 ESSAIM Mulhouse France 1998 FALBO Ricardo de Almeida Integra o de conhecimento em um ambiente de desenvolvimento de software 81 f Tese Doutorado em Ci ncias COPPE Universidade Federal do Rio de Janeiro Rio de Janeiro 1998 FENSEL D et al OIL an ontology infraestructure for the semantic web IEEE Intelligent Systems Washington v 16 n 2 p 38 44 Mar April 2001 FERNANDEZ M GOMEZ PEREZ A JURISTO H Methontology from ontological art towards ontological engineering 1997 Dispon vel em lt http citeseer ist psu edu context 544607 0 gt Acesso em 20 Agosto 2007 FERN NDEZ M GOMEZ PEREZ A SIERRA J P SIERRA A P Building a Chemical Ontology Using Methontology and the Ontology Design Environment Intelligent Systems v 14 n 1 p 37 46 jan fev 1999 FERNANDEZ M Overview of methodologies for building ontologies 1999 Disponivel em lt http www Isiupc es b
425. tipo espec fico de vocabul rio controlado mostrou se coerente em rela o s recomenda es tratadas na norma ANSI NISO Z39 19 2005 O prop sito das se es seguintes apresentar as atividades necess rias para se construir um vocabul rio controlado frente an lise feita no manual da BITI e nas recomenda es da norma ANSI NISO Z39 19 2005 Buscando seguir a proposta de classifica o de conte do por meio das categorias de an lise os objetos investigados foram mapeados utilizando se as seguintes categorias gerenciamento do projeto pr desenvolvimento especifica o de requisitos modelagem conceitual formaliza o manuten o avalia o e documenta o Ressalta se que a categoria formaliza o foi aqui utilizada no contexto dos vocabul rios controlados segundo a ANSI NISO Z39 19 2005 4 8 1 Gerenciamento do projeto O manual da BITI ressalta a necessidade de cria o de um grupo espec fico para acompanhar de forma permanente o desenvolvimento do instrumento Como atividades de planejamento de projeto a metodologia adota 1 levantamento das fontes incluindo literatura de divulga o cient fica ndices de publica es peri dicas ndices de peri dicos de resumo revistas t cnicas teses e disserta es 11 decis o da forma de apresenta o para identifica o dos requisitos para a sele o do software no caso de se construir utilizando uma ferramenta como apoio iii per odo de atualiza o pa
426. to Conhecimento da terminologia Conhecimento sobre objetos ABox TBox Pai Homem M Mulher n Filho PaiFeliz JOHN Filho JOHN MARY PaiFeliz c Paim VFilho Medico LI Advogado Mecanismo de Infer ncia Aplica es Figura 13 Arquitetura de um sistema baseado em l gica descritiva Fonte adaptado de Calvanese e Giacomo 2003 p 6 44 Essa nomenclatura originada do sistema KL ONE BRANCHMAN e SCHMOLZE 1985 no qual foi pioneiro na caracteriza o l gica para a interpreta o de objetos de classes e de rela es 60 Al m de conceitos e pap is at micos as l gicas descritivas permitem aos seus usu rios construir express es mais complexas de conceitos e pap is atrav s dos axiomas terminol gicos Essas express es s o obtidas pela aplica o de construtores sobre os axiomas terminol gicos definindo novos conceitos e pap is Os exemplos a seguir adaptados de Baader Horrocks e Sattler 2003 ilustram alguns construtores t picos da l gica descritiva usados para definir conceitos e Um homem casado com uma m dica e possui no m nimo cinco filhos sendo que todos eles s o professores Tal conceito pode ser expresso em LD como se segue Homem M Mulher M JIcasado Medico M gt 5 temFilho M VtemFilho Professor Nessa descri o um individuo declarado Bob por exemplo pertence a casado Medico se e somente se existir um individuo que seja casado com Bob
427. to em que as defini es dos conceitos e seus posicionamentos no sistema est o diretamente ligados rea de conhecimento na qual a terminologia est sendo constru da e d defini o dos termos como forma de expressar as unidades de pensamento ou conhecimento conceitos presentes no sistema Para a determina o de um conceito dentro de um sistema de conceitos trabalha se com as suas caracter sticas que segundo Dahlberg 1978 podem ser de natureza intensional e extensional A intens o seria o somat rio das caracter sticas que constituem um conceito j a extens o seria a totalidade ou o n mero de conceitos que um conceito atinge Na vis o de Guarino 1998 as ontologias possuem caracter sticas intensional e extensional pois s o constitu das de um vocabul rio consensual formando uma rede conceitual de car ter intensional al m de possu rem extens es acerca de seus conceitos conforme poder ser visto na se o 2 3 3 1 Ap s a defini o do conceito atrav s de sua intens o e extens o o pr ximo passo seria classific lo em um sistema de conceitos em grupos de categorias previamente concebidos por meio da atividade de categoriza o RANGANATHAN 1967 DAHLBERG 1978 Segundo Ranganathan 1967 tal agrupamento se d quando se identifica uma caracter stica comum aos conceitos formando classes gen ricas e espec ficas de conceitos tamb m chamadas de cadeias de conceitos as quais organizam hierarquicamente uma e
428. to de instrumentos para viabilizar a recupera o de informa o nos mais diversos ambientes como a pr pria Web bibliotecas museus justificam se na medida em que buscam padronizar a entrada de dados facilitar a estrat gia de busca e consequentemente melhorar a intera o do usu rio com o sistema de recupera o de informa o Nesse sentido algumas etapas de padroniza o s o elaboradas no intuito de traduzir a linguagem natural de documentos considerados informa o em qualquer formato dos usu rios e dos indexadores em uma linguagem de recupera o de informa o Antes de adentrar no assunto em pauta v lido elucidar a Teoria Geral de Sistemas TGS como precursora das teorias sobre sistemas de informa o e sistemas de recupera o de informa o A TGS surgiu com os trabalhos do bi logo Ludwig von Bertalanffy BERTALANFFY 1968 que na d cada de 30 concebeu id ias sobre teorias e formula es conceituais sobre sistemas que pudessem criar condi es de aplica es em diversas reas do conhecimento J na d cada de 50 Bertalanffy destaca que seria interessante abordar a quest o do todo no sentido de identificar as partes constitutivas do sistema e os relacionamentos entre tais partes E define que o somat rio das partes e o relacionamento entre elas constituiria o todo sist mico Bertalanffy ent o define sistema como um conjunto de elementos interdependentes e interagentes que formam um todo organizado e cuj
429. todos os atributos de classe especificados no campo atributos de classe no dicion rio deve existir uma tabela de atributos de classe correspondente e vice versa Tabela 16 b M todos para constru o das representa es intermedi rias 167 Representa o Como construir Verifica o Intermedi ria Tabela de Para cada rvore de classifica o de 1 Verificar o conhecimento dentro da constantes conceito o ontologista deve identificar um tabela de constantes se uma constante conjunto de constante e descrev las a aparecer nas tabelas de atributos ou de partir das seguintes propriedades nome da f rmulas deve tamb m ser inserida na constante descri o que indica o tabela de constantes significado da constante valor da a f 8 ae d 2 Verificar o conhecimento entre constante unidade de medida para valores zs aa ae ee 2 representa es intermedi rias conforme num ricos a inferir com a rela o dos a ie Samy especificado na representa o de tabelas de atributos de inst ncia cujos valores podem Nel tint E E atributos de inst ncia constantes s o usadas ser inferidos a partir do valor da constante E Biles para inferir valores de atributos de em quest o refer ncias das fontes de PO a i inst ncias Nesse sentido as verifica es conhecimento nas quais as constantes ee oe feitas em tal representa o j seriam foram identificadas aa a suficientes
430. tologistas t m selecionado a OWL para o desenvolvimento de ontologias e 68 optaram pelo uso do Prot g CARDOSO 2007 pgs 4 5 6 2 6 2 Constru o de classes propriedades e restri es Uma vez determinada a ferramenta e a linguagem para implementa o o pr ximo passo organizar as representa es intermedi rias concebidas na fase de modelagem bem como os 254 axiomas e regras concebidos na fase de formaliza o a fim de serem utilizadas no processo de constru o de classes propriedades e restri es Em um projeto de constru o de ontologias a equipe envolvida pode ser interdisciplinar sendo poss vel que em cada fase trabalhem profissionais com compet ncias distintas e complementares Diante disso o profissional com habilidade na linguagem usada na formaliza o do modelo conceitual pode mapear as quest es de compet ncia no formato de axiomas e regras para os construtores de classe e axiomas da OWL ou da linguagem escolhida Caso contr rio o profissional pode mapear a terminologia concebida atrav s das representa es intermedi rias ver Tabela 50 para os construtores e axiomas da linguagem de implementa o Deste modo os axiomas da linguagem s o associados aos conceitos atributos e rela es da ontologia os quais foram definidos nas representa es intermedi rias e atrav s da formaliza o das quest es de compet ncia cuja elabora o feita a partir de tais elementos v lido ressalta
431. tos considerados fundamentais para a consecu o de tal proposta O primeiro requisito est direcionado estrat gia de constru o das ontologias a qual se embasa em um modelo de ciclo de vida fundamentado na norma internacional IEEE 1074 1997 O segundo requisito est voltado estrat gia de constru o de ontologias de dom nio as quais precisariam de uma conceitualiza o formada por conceitos de alto n vel e conceitos comuns ao dom nio O terceiro requisito vislumbra um ciclo de vida que contemple o momento em que as atividades devem ser conduzidas ou seja a identifica o de um conjunto de fases relevantes para o processo de constru o quais atividades s o executadas em cada uma destas fases e como estas 218 fases est o relacionadas incluindo a rela o de preced ncia e os formatos dos produtos que caracterizariam o final de cada uma delas e o in cio da fase seguinte O quarto e ltimo requisito demanda a explicita o dos princ pios te ricos e metodol gicos de cada campo do conhecimento envolvido na proposta Postas as considera es as pr ximas se es se encarregam de apresentar a proposta 6 2 As fases da proposta Conforme explicitado no primeiro requisito da proposta as fases da metodologia para constru o de ontologias est o associadas a um modelo de ciclo de vida advindo da norma IEEE 1074 1997 que descreve o processo de desenvolvimento de maneira estruturada e met dica
432. tos graus de formalismo desde o altamente informal utilizando se linguagem natural at o rigorosamente formal representando se os termos por meio de teoria l gica Pesquisadores da Ci ncia da Informa o SOERGEL 1997 SOERGEL 1999 VICKERY 1997 GILCHRIST 2003 FISCHER 1998 apresentam similaridades entre instrumentos utilizados na biblioteconomia como os tesauros os dicion rios e as taxonomias e instrumentos utilizados na Intelig ncia Artificial como as ontologias As similaridades est o principalmente na forma de elabora o da estrutura desses instrumentos que demanda a organiza o de conceitos em processos que incluem categoriza o e classifica o de conceitos defini o das rela es entre esses conceitos e tratamento da terminologia empregada nos conceitos e rela es da estrutura O aporte metodol gico e as bases te ricas consistentes encontradas na Ci ncia da Informa o bem como na Biblioteconomia podem contribuir com m todos e t cnicas na atividade de elabora o de classifica es RANGANATHAN 1967 de defini es DAHLBERG 1978 e de rela es entre conceitos WUESTER 1981 apud CAMPOS 2001 Campos 2004 p 26 assinala que na atividade de defini o est impl cita uma classifica o Segundo a autora Definir evidenciar n o somente quais s o os elementos constitutivos do objeto e sua funcionalidade em dado contexto mas tamb m o que o objeto Desta forma est impl cita uma
433. tru da na ferramenta Prot g 2000 HORRIDGE et al 2004 cujo desenvolvimento foi realizado por uma comunidade m dica na Universidade de Stanford 7 no intuito de auxiliar a padroniza o do vocabul rio inerente ao dom nio da medicina A ferramenta permite categorizar conceitos em classes definir propriedades desses conceitos e adicionar restri es de quantificador de cardinalidade e de 36 rf 1 the term ontology classification of basic categories 7 http protege stanford edu 77 valor os quais restringem as instancias que pertencem a uma classe Possui suporte a varios formatos de representa o como XML Schema RDF e OWL Al m do Prot g outras ferramentas para edi o de ontologias podem ser encontradas em Almeida e Bax 2003 pg 19 C wine White wine Ros wine Q Red wine C Beaujolais Red Burgundy Red Zinfandel Red Bordeaux O Medoc Pauillac Margaux St Emillion Graves Cabernet Franc Cabernet Sauvignon Pinot Noir Chianti Petite Syrah Sancerre Muscadet Figura 19 Uma ontologia do dom nio de vinhos desenvolvida no Prot g 2000 Fonte Adaptado de Noy e McGuinness 2001 Apesar da falta de consenso entre alguns autores em rela o classifica o de tipos de ontologias MIZOGUCHI VANWELKENHUYSEN IKEDA 1995 VAN HEUIST SCHREIBER WIELINGA 2002 Guarino 1998 classifica ontologi
434. ual constru do atrav s dos seguintes passos i sele o de termos representativos do assunto ii defini o dos termos iii agrupamento dos termos em categorias e 132 Ei x S Os passos foram determinados a partir da an lise das recomenda es feitas na norma e dos procedimentos encontrados no manual da BITI Entretanto a atividade de modelagem n o mencionada explicitamente em tais materiais Desse modo tornou se poss vel inferir os passos a partir do conhecimento pr vio adquirido na pesquisa 192 iv organiza o das rela es As se es a seguir apresentam tais passos de acordo com a metodologia proposta no manual da BITI e recomenda es da norma ANSI NISO Z39 19 2005 4 8 4 1 Sele o de termos A sele o de termos um dos fatores mais importantes na cria o de um vocabul rio controlado pois implica diretamente na aceita o do produto pelos usu rios al m de afetar principalmente os indexadores e os pesquisadores na utiliza o dos termos O passo vislumbra identificar os termos representativos de conte do dos objetos pertencentes a um dom nio de conhecimento a fim de serem inclu dos no vocabul rio controlado Segundo a metodologia disposta no manual da BITI tais termos seriam direcionados a uma planilha de registro dos dados ver detalhes no s tio inerente ao manual contendo os seguintes campos assunto do vocabul rio categoria identificada pelo processo de categoriza o termo
435. ubclasses da classe V o Isso implica em dizer que toda inst ncia de V o da Ib ria por exemplo tamb m uma inst ncia de V o A Figura tamb m mostra uma rela o de decomposi o disjunta do conceito V o da British Airways em que o conjunto de suas subclasses n o possui inst ncias em comum A decomposi o disjunta acontece nesse caso porque nenhum v o pode ser simultaneamente um v o BA0068 um v o BA0066 e um v o BA0069 Al m disso podem existir inst ncias do conceito V o da British Airways que n o sejam inst ncias das tr s subclasses Subrclasse de V o da American Airline V o da Iberia V o da British Airways Sub classe de Sub classe de Decomposi o disjunta AA7462 AA2010 AA0488 1 B6274 BA0068 BA0066 BA0069 Figura 58 Taxonomia de conceitos de v os Fonte Adaptado de Fernandez Gomez Perez e Corcho 2004 p 134 A Figura 59 ilustra a rela o de decomposi o exaustiva entre a classe Pacote de viagem e as subclasses Viagem econ mica Viagem executiva e Viagem de luxo Tal rela o implica em dizer que o conjunto de subclasses cobre o conceito de hierarquia superior ou em outras palavras n o existe inst ncia na classe de hierarquia superior que n o seja inst ncia em pelo menos um dos conceitos na decomposi o Por exemplo um pacote de viagem deve pertencer a uma das categorias de viagem econ mica executiva ou luxo Al m disso pode acontecer de conceitos po
436. uia superior da Sensus iv adicionar novos termos para o dominio e v adicionar sub rvores completas Processos orientados Desenvolvimento Modelagem Rand 3 Formaliza o conceitual 1 identificar Rede termos chave sem ntica Implementa o Utiliza a ferramenta OntoSaurus a qual foi concebida para fins de desenvolvimen to gerenciamento e manuten o de bases de conhecimento atrav s da linguagem de programa o LOOM P s desenvolvimento Manuten o Ausente Integra o Ligar manualmen te os termos chave ontologia SENSUS Tabela 18 Tabela sin ptica do m todo Sensus Processos integrais Avalia o Ausente Ausente 177 Documentacao 178 4 7 M todo 101 O m todo 101 foi concebido por Natalya F Noy e Deborah L McGuinness a partir da experi ncia no desenvolvimento da ontologia de vinhos e alimentos utilizando o ambiente de edi o de ontologias Prot g 2000 Noy e McGuinness 2001 p 2 afirmam que n o existe uma nica metodologia correta para constru o de ontologias e que n o pretendem definir tal metodologia A id ia do guia apresentar a experi ncia das autoras no desenvolvimento de uma ontologia de modo a ser til para o desenvolvimento de outros projetos Segundo as autoras do m todo algumas id ias para constru o de ontologias presentes no guia NOY e McGUINNESS 2001 tiveram origem na literat
437. ultam na transforma o da representa o do projeto da arquitetura do software em uma linguagem de programa o Os c digos fonte e execut vel resultantes da linguagem empregada ser o utilizados para execu o de testes de qualidade no software a fim de verificar e validar o produto de acordo com os requisitos demandados A fase p s desenvolvimento consiste em atividades de instala o avalia o da aceita o por parte dos usu rios poss veis modifica es opera o e suporte intera o entre o usu rio e o sistema assist ncia t cnica e consultoria quando necess rio manuten o identifica o de problemas identifica o de melhorias podendo ocasionar novas vers es e quando pertinente desativa o do produto de software substitui o do sistema ou atualiza o de vers o E finalmente a fase de processos integrais utilizada para assegurar que todas as atividades envolvidas no projeto possam ser conclu das com xito e ainda suas atividades s o executadas ao mesmo tempo com atividades dos processos orientados ao desenvolvimento do software Algumas dessas atividades seriam a avalia o dos processos em todo o ciclo de vida do produto de software condu o de revis es e auditorias nos processos desenvolvimento de procedimento de testes execu o de testes avalia o de resultados b gerenciamento de configura o do software controle da configura o de produtos espec ficos como c digo do pr
438. um sobre os conceitos usados nas p ginas Web Posteriormente surgiu uma linguagem derivada da DAML OIL a Ontology Web Language OWL com forte impacto na Web Sem ntica CARDOSO 2007 As linguagens de representa o de ontologias destacando a OWL ser o exploradas na se o 2 3 3 4 que destaca as ontologias como instrumento de representa o de conhecimento 2 3 2 Modelagem de dados Dentre as principais contribui es da Ci ncia da Computa o no que tange representa o de conhecimento destacam se os modelos de representa o associados modelagem de dados mais especificamente o Modelo Orientado a Objetos RUMBAUGH e BLAHA 2006 BOOCH JACOBSON e RUMBAUGH 2006 e o Modelo Entidade Relacionamento CODD 1970 CHEN 1976 A Ontologia Formal GUARINO 1998 GRUBER 1993a tamb m est associada quest o de modelagem por m o modelo repensa as possibilidades representacionais e de organiza o de dom nios de conhecimento CAMPOS 2004 que ser o discutidas em se o espec fica 62 Todas essas tentativas de representa o utilizam de mecanismos de abstra o para a constru o de modelos A abstra o nesse caso constitui uma ferramenta poderosa no exerc cio de aquisi o de conhecimento no sentido de se compreender certa realidade Para tal necess rio selecionar os objetos ou entidades de maior relev ncia para o problema objeto de investiga o Constroem se assim esquemas abstratos da rea
439. unificada UML T cnicas de aquisi o de conhecimento Atividades de conceitualiza o Abordagem top down middle out e bottom up Formaliza o T cnicas de IA para representa o do conhecimento Especifica o de axiomas e regras para restringir terminologias ou vocabul rios Implementa o T cnicas de IA para representa o do conhecimento Linguagens de representa o de ontologias P s desenvolvimento Manuten o Princ pios da norma IEEE 1074 An lise facetada como aux lio integra o Integra o T cnicas de IA para integra o autom tica Reuso de conhecimento Avalia o Princ pios da norma IEEE 1074 T cnicas de IA aplicadas nos mecanismos de infer ncia Quest es de compet ncia Documenta o Princ pios da norma IEEE Tabela 61 Panorama interdisciplinar da proposta metodol gica para constru o de ontologias 263 Finalmente v lido destacar que a proposta metodol gica para constru o de ontologias cumpriu com os requisitos elucidados na se o 6 1 O primeiro requisito vislumbrava uma estrat gia para a constru o de ontologias fundamentada na norma internacional IEEE 1074 1997 Tal estrat gia foi determinada pelo modelo de ciclo de vida baseado em evolu o de prot tipos O segundo requisito estava voltado estrat gia de constru o de ontologias de dom nio que precisari
440. ura do paradigma orientado a objetos POO contudo ressaltam que no desenvolvimento de ontologias o projeto de classes e rela es difere se da programa o orientada a objetos nos seguintes aspectos a reflete a estrutura do mundo real por meio de conceitos e n o a estrutura de dados e c digo como no POO e b n o se preocupa com a representa o f sica das coisas e sim com a sem ntica de tais coisas divergindo do POO que descreve a representa o f sica dos dados ou objetos O m todo 101 prop e basicamente quatro atividades para o desenvolvimento de uma ontologia i definir classes na ontologia ii organizar as classes em uma taxonomia iii definir slots e descrever seus valores permitidos facetas e iv adicionar valores de slots para as inst ncias Tais atividades implicam em decis es de modelagem dentre as quais o m todo busca enfatizar conforme ser visto mais adiante al m de se encontrarem dentro de um processo iterativo de um ciclo de vida de ontologia Para tal sete passos apresentados na Figura 65 s o considerados importantes no processo de constru o de ontologias de acordo com o m todo lt Definir Criar Py restri es 7 inst nci Figura 65 Processo de desenvolvimento de ontologias Fonte Adaptado de Noy e McGuinness 2001 Diante s atividades enumeradas anteriormente as se es a seguir objetivam apresentar em maior detalhe os passos propostos no
441. ura sobre o m todo Sensus Anexo H Refer ncias da literatura sobre o m todo 101 Anexo I Refer ncias da literatura sobre a metodologia e a norma para constru o de vocabul rios controlados 249 250 252 253 253 254 255 256 257 259 260 264 266 277 279 280 281 282 283 284 285 286 16 1 Introdu o A organiza o da informa o tornou se um processo fundamental na medida em que v m crescendo exponencialmente o volume de informa es dispon vel resultando muitas vezes na desorganiza o de acervos informacionais e consequentemente na dificuldade de se encontrar o que se procura num determinado sistema de recupera o de informa o Com o advento das novas tecnologias da informa o houve um aumento consider vel na produ o e interc mbio de registros em diversas reas do conhecimento Diante desse fato a preocupa o em organizar armazenar e recuperar informa es torna se um grande desafio por parte de diversas classes profissionais tais como bibliotec rios administradores engenheiros m dicos dentre outras Tal desafio visa a atender s necessidades informacionais dessas comunidades de usu rios que exigem informa es precisas na condu o de suas atividades Nesse sentido pesquisas t m sido desenvolvidas progressivamente visando ao desenvolvimento de mecanismos de indexa o organiza o e recupera o de informa es com o objetivo nico de melhorar a efic cia dos siste
442. usente Ausente Crit rios para Ausente escolha de ambientes de desenvolvimento Verifica es nas Ausente representa es intermedi rias Ausente j Quest es de compet ncia Ausente Ausente Ausente Ausente Ausente Ausente Ausente Documento de Ausente integra o com meta ontologias Ausente Ausente Documenta o Ausente em cada fase representa es intermedi rias Ausente Ausente Quest es de compet ncia informal Conjunto de princ pios para constru o de hierarquias de classes Ausente Uso interativo da linguagem atrav s do Prot g Ausente Ausente Ausente Ausente Ausente Per odo de atualiza o grupo para atuar nas manuten es Ausente Ausente Ausente Delimita o da rea defini o do p blico alvo Recomenda es An lise do para o dom nio tratamento da segundo as terminologia teorias do conceito e da classifica o o Ausente Ausente Ausente Ausente 216 Ausente Ausente Ausente Ausente Ausente Ausente Tabela 24 Mapeamento de caracter sticas que poderiam contribuir fase final da pesquisa 217 6 Proposta Metodol gica para Constru o de Ontologias O presente cap tulo apresenta finalmente a etapa de desenvolvimento da proposta metodol gica para constru o de ontologias a fim de efetivar o objetivo geral da pesquisa No cap tulo 4 foram executadas as devidas coletas e an
443. utos de Formaliza o Formaliza o das quest es inst ncia Implementa o Implementa o da ontologia Desencaodosainbuips de clan Formaliza o Formaliza o das quest es Implementa o Implementa o da ontologia ado Formaliza o Formaliza o das quest es Descri o das constantes E E Implementa o Implementa o da ontologia Defini o das inst ncias Implementa o Implementa o da ontologia Escopo da ontologia Formaliza o Formaliza o das quest es Todas as representa es a Eus SA P Avalia o Avalia o de resultados intermedi rias Categorias ou facetas sintetizadas Integra o Reuso de ontologias Tabela 44 Produtos resultantes da fase de modelagem conceitual 6 2 5 Fase de Formaliza o Para ontologias que demandam um n vel de rigor formal o ontologista deve levar em considera o a fase de formaliza o Uma vez que a estrutura da ontologia conceitos estrutura taxon mica rela es atributos e constantes tenha sido definida atrav s da atividade de conceitualiza o cabe ao ontologista descrever precisamente as quest es de compet ncia os axiomas e as regras em uma linguagem de representa o do conhecimento como por exemplo a l gica de primeira ordem e a l gica descritiva ver se o 2 3 1 3 Tal tarefa recomendada para assegurar que o formalismo da ontologia seja verificado fase de avalia o antes mesmo de sua implementa o buscando assim a consist ncia da
444. utos inferidos o nome do atributo representado na linha x b valores padr o devem ser preenchidos de acordo com o tipo de dado definido para o atributo No que diz respeito verifica o do conhecimento entre representa es intermedi rias tem se a verificar a correspond ncia entre os atributos de inst ncia detalhados e os atributos de inst ncia listados no dicion rio de conceitos b verificar a correspond ncia de valores preenchidos nos campos atributos de classe usados para inferir e constantes usadas para inferir com o valor preenchido no campo atributos de inst ncia inferidos das tabelas de atributos de classe e constantes 6 2 4 9 Descri o de atributos de classe Para esta tarefa um modelo proposto para detalhar todos os atributos de classe inseridos no dicion rio de conceitos O modelo especifica os seguintes campos nome do atributo de classe conceito em que o atributo definido que indica a classe conceitual para o atributo tipo de valor valor do atributo de classe cardinalidade m xima e m nima atributos de inst ncia inferidos que cont m o nome dos atributos de inst ncia cujos valores podem ser inferidos a partir do valor do atributo de classe em quest o e refer ncia para registrar a fonte de conhecimento A Tabela 41 ilustra exemplos de atributos de classes com seus detalhes Nome do Conceito Tipo Valor do Cardinalidade Atributos de Refer ncia atributo de em que o de atributo m x
445. v 1999 Disponivel em lt http portal acm org citation cfm id 630305 630437 amp coll GUIDE amp dl GUIDE gt Acesso em 12 Abril 2008 VAN HEIJST G SCHREIBER A T WIELINGA B J Using Explicit Ontologies in KBS Development 2002 Dispon vel em lt http ksi cpsc ucalgary ca KA W KAW96 borst node16 html gt Acesso em 23 Abril 2007 VASCONCELLOS M J E de Pensamento sist mico o novo paradigma da ci ncia Campinas Papirus 2002 268p VELLUCI Sherry L Metadata Annual Review of Information Science and Technology ARIST v 33 p 189 222 1998 VICKERY B C Classifica o e indexa o nas ci ncias Rio de Janeiro BNG Brasilart 1980 p 187 224 Aspectos hist ricos da classifica o da ci ncia VICKERY B C Ontologies Journal of Information Science v 23 n 4 p 277 286 1997 WIELINGA B J SCHREIBER A T BREUKER J A KADS A modelling approach to knowledge engineering Knowledge Acquisition 4 p 5 53 1992 ZILLES Urbano Teoria do Conhecimento Cole o Filos fica 21 3 ed Porto Alegre EDIPUCRS 167 p g 1998 277 Anexo A Refer ncias da amostra de documentos selecionados para an lise em ordem cronol gica de publica o R1 FOX M S The TOVE Project towards a common sense model of the enterprise 1992 Dispon vel em lt http www eil utoronto ca enterprise modelling papers index html gt Acesso em 20 Novembro 2007 R2 GRUNINGER Michael FOX Mark S The Design a
446. ve para caracterizar as v rias ontologias e micro teorias 140 5 no modelo de neg cios Gruninger e Fox 1995 apresentam duas ontologias para a modelagem de empresas consideradas necess rias e suficientes para apoiar as tarefas em que s o utilizadas a ontologia de atividade e a ontologia de organiza o Os autores exemplificam as seguintes quest es de compet ncia informal para a ontologia de atividade Planejamento e programa o qual a seqii ncia de atividades deve ser preenchida para alcan ar algumas metas Quando elas devem ser iniciadas e terminadas Proje o de tempo dado um conjunto de a es que ocorrem em diferentes pontos do futuro quais s o as propriedades dos recursos e atividades que ser o necess rios Acompanhamento da execu o e de eventos externos quais s o os efeitos da ocorr ncia de eventos externos e inesperados sobre o modelo da empresa interrup o de m quinas ou a indisponibilidade de recursos Racioc nio hipot tico o que vai acontecer se uma tarefa ocorrer antes do previsto e houver um atraso Quais s o os efeitos da compra de outra m quina sobre as encomendas Competi o baseada em tempo planejar uma empresa que reduza o tempo do ciclo do produto isto encontrar um plano de dura o m nima que reduza as ocorr ncias nas a es e otimize as atividades de colabora o J para a ontologia de organiza o faz se necess rio definir como a mesma ser integrada
447. vimento Plano de gerenciamento Quest es de compet ncia Respostas s quest es Escopo parcial da ontologia Documento de integra o sobre Informa o avalia o reportada Modelo s para documenta o Documenta o da fase Fase Gerenciamento do projeto Gerenciamento do projeto Especifica o de requisitos Especifica o de requisitos Especifica o de requisitos Integra o Avalia o Documenta o Documenta o Atividade Planejamento do prot tipo Gerenciamento do prot tipo Elabora o das quest es de compet ncia Elabora o das compet ncia Defini o de escopo Integra o com ontologias de alto n vel quest es de Avalia o de resultados Produ o e documentos Produ o e documentos distribui o de distribui o de Tabela 34 Produtos requeridos na fase de modelagem conceitual 231 Identifica o de termos Defini o de conceitos Agrupamento de termos em categorias Constru o da estrutura taxon mica Constru o do diagrama de rela es Constru o do dicion rio de conceitos Descri o de Descri o de Descri o de Descri o de rela es bin rias atributos de atributos de constantes inst ncia classe Defini o de inst ncias Figura 73 Atividades para a concep o da conceitualiza o 6 2 4 1 I
448. z P erez Juristo et al 1995 a terminalogical cla context Guarino Giaretta 1995 chology context Tversky Objects et al 1984 context Speel van Raalte et al 1995 2002 2663 2004 290905 Figura 44 N mero de cita es em fun o do ano de publica o dos artigos As Tabelas 7 e 8 a seguir mostram o resultado da pesquisa no Citeseer atrav s do Google Docs O resultado de palavras chave com nenhuma sele o de documentos se deu pelas seguintes raz es a documentos j haviam sido selecionados por outras palavras chave b assuntos fora do escopo mostrando que a palavra chave determinada n o era t o relevante na busca como nos casos das palavras design life cycle e development process Express es e palavras chave Resultado da busca Docs selecionados nas primeiras 30 p ginas p gs methodology for building ontologies 70 6 methodologies for building ontologies 22 2 methodologies e ontologies 334 1 methodology e ontologies 1220 4 method e ontologies 1450 1 design e ontologies 3140 0 building e ontologies 2310 0 development process e ontologies 66 0 life cycle e ontologies 70 0 Tabela 7 Resultado da pesquisa com a palavra chave ontologies 118 Palavras chave Resultado da busca Docs selecio
449. zada em qualquer fase do ciclo de desenvolvimento da ontologia A condu o dos passos feita de maneira semi autom tica ou seja alternando se entre 173 atividades manuais e com uso de ferramenta automatizada como apoio concep o do modelo conforme ser visto adiante O primeiro passo para o desenvolvimento do modelo sobre um dom nio espec fico seria identificar os termos na SENSUS que s o relevantes para tal dom nio al m de identificar os termos relevantes tamb m chamados de semente para o dom nio veja exemplos de termos relevantes na Figura 61 Em tal atividade os autores do m todo SWARTOUT et al 1996 v m usando como guia a ling stica e t cnicas de agrupamento do ingl s clustering de conceitos O segundo passo objetiva ligar manualmente os termos do dom nio espec fico com a SENSUS A Figura 61 ilustra dois conceitos de dom nio V o Europa frica e V o Europa Am rica sendo ligados ontologia SENSUS como hip nimos subclasses de V o Internacional e outros dois conceitos V o Londres Liverpool e V o Madri Barcelona ligados como hip nimos a V o Dom stico ONTOLOGIA SENSUS V o Dom stico NT V o V o V o V o Europa frica Europa Am rica Londres Liverpool Madri Barcelona Termo relevante Termo relevante Termo relevante Termo relevante Figura 61 Liga o de termos relevantes para o dom nio ontologia SENSUS Fonte Adaptado de Fernandez Gomez Perez e
450. zando desse modo a constru o da estrutura taxon mica da ontologia a partir de abordagens middle out e top down para organiza o de conceitos A Engenharia de Software contribui com m todos utilizados na constru o consensual do conhecimento como o m todo JAD que possibilita discuss es em grupo e decis es consensuais acerca da terminologia do dom nio Al m disso tal rea contribui com padr es de modelagem bem aceitos na ind stria como o caso da UML que fornece construtos abstratos para modelagem conceitual de dom nios atrav s de representa es gr ficas O quinto ponto diz respeito s t cnicas de representa o do conhecimento oriundas da Intelig ncia Artificial e que d o condi es rea de Engenharia do Conhecimento criar bases de conhecimento para uma dada finalidade A base de conhecimento nesse caso seria representada por ontologias que necessitam de formalismos l gicos a fim de serem especificadas Tais formalismos como l gica de primeira ordem l gica descritiva dentre outros permitem a especifica o de axiomas formais para restringir a interpreta o dos fatos na ontologia O sexto ponto reflete a Intelig ncia Artificial e a Engenharia ontol gica na fus o de fundamentos te ricos e metodol gicos na constru o de linguagens de implementa o de ontologias no contexto da Web Sem ntica As linguagens DAML OIL e OWL possuem fundamentos em l gicas descritivas e objetivam definir integrar e sup

Download Pdf Manuals

image

Related Search

Related Contents

Introduction Mode d`emploi  Waldorf FN8120G Specifications    Rebuild HFB64 - Centennial College    User Guide - Rangemaster  IMETEC MAX POWER  

Copyright © All rights reserved.
Failed to retrieve file