Aprendizagem de Ontologias: Ferramentas, Plug-ins e Frameworks

Na busca pela informatização dos processos de aprendizagem de ontologias, foram desenvolvidas diversas ferramentas, frameworks, plugins que auxiliam na aprendizagem de ontologias. Entretanto, as ferramentas serve de apoio para a aprendizagem semi-automazada de ontologias a partir de textos (MORAIS, 2012 apud GUIMARÂES, 2015).

Ferramentas

O CODE4 (Conceptually Oriented Description Environment)  é um sistema de gestão de conhecimento de uso geral que destina-se a analisar, depurar, e entregar o conhecimento sobre algum domínio. Ele é projetado para ser facilmente adaptável a muitas aplicações, tais como processamento de linguagem natural, especificação de software e design, sistemas especialistas, a análise terminológica geral, ou assuntos de ensino, tais como a biologia ou Unix (SKUCE; LETHBRIDGE, 1995).

O Ontosaurus foi desenvolvido pelo Information Sciences Institute (ISI) na USC (University of South California). Ele é composto de dois módulos: um servidor de ontologias e um servidor web de ontologias que dinamicamente cria páginas HTML que demonstram a hierarquia da ontologia (LOOM, 2007). Na Figura 01, pode-se ver um exemplo da tela do Ontosaurus.

Figura 01 – Tela do Ontosaurus Web.

O Protégé é um editor de ontologias de código aberto e uma estrutura base de conhecimentos. A sua plataforma suporta modelagem de ontologias e está disponível na plataforma web e desktop e, baseado em Java. As ontologias podem ser desenvolvidas em uma variedade de formatos, incluindo OWL, RDF(S) e XML Schema. Na Figura 02, pode-se ver um exemplo da tela do Protégé (PROTÉGÉ, 2016).

Figura 02 – Tela do Protégé

O Text-to-onto é baseado em uma arquitetura geral para descobrir as estruturas conceituais e ontologias da engenharia do texto. Ele suporta a aquisição de estruturas conceituais como mapeamento de recursos linguísticos às estruturas adquiridas (MAEDCHE; MAEDCHE; STAAB, 2000). Na Figura 03, pode-se ver um exemplo da tela do Text-to-Onto.

Figura 03: Tela do Text-TO-Onto

O CRCTOL adota uma técnica de análise de texto completo e emprega uma combinação de métodos estatísticos e léxico-sintática, incluindo um algoritmo estatístico que extrai conceitos-chave de uma coleção de documentos, uma algoritmo baseado em regras que extrai as relações entre os conceitos-chave, e um algoritmo de mineração (JIANG, 2010).

O OntoBroker é um middleware da Web Semântica eficiente e escalável. É uma máquina de inferência comercial para ontologias que suporta todas as recomendações da Web Semântica da W3C (OWL, RDF(S), SPARQL, RIF e ObjectLogic) (DECKER; ERDMAN; FENSEL; STUDER, 1998). Na Figura 04, pode-se ver a tela de administração do OntoBroken.

Figura 04 – Tela de administração do OntoBroken.

O Powerloom é o sucessor do sistema de representação do conhecimento Loom. Ele fornece uma linguagem e ambiente para a construção de aplicações inteligentes, baseadas no conhecimento. Ele utiliza uma linguagem de representação baseada em lógica expressiva (uma variante do KIF) e um motor de inferência de dedução natural e foi desenvolvido com a linguagem STELLA (LOOM, 2007). Na Figura 05, pode-se ver um exemplo da tela do PowerLoom.

Figura 05 – Tela do Power Loom

O Poronto é uma aplicação web, em JSF, de extração semi-automática de estruturas ontológicas a partir de textos em língua portuguesa (ZAHRA, 2009).

O Exatolp uma ferramenta, em Java, que incorpora mecanismos de identificação de termos relevantes, etiquetagem
morfossintática, concordância, frequência de termos, marcações conceituais e hierarquia de conceitos (LOPES; VIEIRA; FERNANDES; COUTO, 2012). Na Figura 06, visualizamos a tela do Exatolp.

Figura 06 – Tela do Exatolp.

Plug-ins e Frameworks

O Jena é um framework, em Java, para construção de aplicações da Web Semântica. Ele fornece um ambiente de programação para RDF, RDFS, N-Triple, OWL, SPARQL e inclui um motor de inferência baseado em regras (JENA, 2016).

O Jena.NET é uma versão do Jena para o framework .NET, que tem suporte a RDF, OWL API, XML, N3, N-Triple e possui um motor SPARQL para construir suas próprias aplicações web semânticas. Existem as versões para C# e VB.NET (JENA.NET, 2009).

O OntoLP é um plug-in, em Java, para auxiliar na aprendizagem semi-automatizada de ontologias a partir de textos em língua portuguesa do Brasil, integrada ao editor de ontologias Protégé (JUNIOR, 2008).

O Sabença é um framework, em Java, que auxilia na aprendizagem de ontologias a partir de textos na língua portuguesa, emprega uma combinação de métodos estatísticos e léxico-sintática e tem como saída uma ontologia de domínio em OWL e RDF (GUIMARÃES, 2015).

Como vimos, existem diversas aplicações que auxiliam na aprendizagem de ontologias. E para quem está ingressando nessa temática, vale a pena baixar as ferramentas e testar o seu funcionamento para melhor entender os processos de construção de uma ontologia. Para os desenvolvedores de softwares, poderá utilizar os frameworks disponíveis que serão um grande aliado no sua proposta de aplicação.

Fique à vontade para utilizar os comentários para elogios, dúvidas e sugestões.

Até o próximo artigo!

Prof. Norton Guimarães
@nortoncg

Referências

DECKER, S.; ERDMAN, M.; FENSEL, D.; STUDER, R. Ontobroker: Ontology based access to distributed and semi-structured information. In: Proceedings of the 11th Workshop on Knowledge Acquisition, Modeling, and Management (KAW ’98), Banff, Canada, 1998.

GUIMARÃES, N. C. SABENÇA – um arcabouço computacional baseado na aprendizagem de ontologias a partir de textos, 2015. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) – Instituto de Informática, Universidade Federal do Goiás, Goiânia. Disponível em: <http://repositorio.bc.ufg.br/tede/handle/tede/4712>. Acesso em: 18 mai. 2016.

JENA. The apache jena project (2016). FOUNDATION, T. A. S.. http://jena.apache.org/, último acesso em maio de 2016.

JENA.NET. LinkedDataTools.com. Jena .net framework (2009). http://semanticweb.org/wiki/ Jena_.NET, último acesso em maio de 2016.

JIANG, X.; TAN, A.-H. Crctol: A semantic-based domain ontology learning system. Journal of the American Society for Information Science and Technology, 61(1):150–168, 2010.

JUNIOR, L. C. R. Ontolp: Construção semi-automática de ontologias a partir de textos da língua portuguesa, 2008. Dissertação (Mestrado em Computação Aplicada) – Universidade do Vale do Rio dos Sinos, São Leopoldo. Disponível em: <http://bdtd.unisinos.br/tde_busca/arquivo.php?codArquivo=603>. Acesso em:
20 mai. 2016.

LOOM. Project loom ontosaurus (2007). Information Sciences Institute – ISI in University of Southern California, USA. http://www.isi.edu/isd/ontosaurus.html, último acesso em maio de 2016.

LOPES, L.; VIEIRA, R.; FERNANDES, P.; COUTO, G. Exatolp-an automatic tool for term extraction from portuguese language corpora. In: International Conference on Computational Processing of the Portuguese Language – PROPOR, p. 45–47, 2012.

MAEDCHE, A.; MAEDCHE, E.; STAAB, S. The text-to-onto ontology learning environment. In: Software Demonstration at ICCS-2000 – Eight International Conference on Conceptual Structures, 2000.

MORAES, S. M. W. Construção de estruturas ontológicas a partir de textos: Um estudo baseado no método formal concept analysis e em papéis semânticos, 2012. Tese (Doutorado em Ciência da Computação) – Faculdade de Informática, Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, Porto Alegre. Disponível em: <http://hdl.handle.net/10923/1609>. Acesso em: 20 mai. 2016.

PROTÉGÉ. The Protégé project. STANFORD.edu. http://protege.stanford.edu, último acesso em maio de 2016.

SKUCE, D.; LETHBRIDGE, T. C. CODE4: A Unified System for Managing Conceptual Knowledge. International Journal of Human Computer Studies, 42:413–451, 1995.

ZAHRA, F. M. Poronto – ferramenta para construção semiautomática de ontologias em português, 2009. Dissertação (Mestrado em Tecnologia em Saúde) – Centro de Ciências Biológicas e da Saúde, Pontifícia Universidade Católica do Paraná, Curitiba. Disponível em: <http://www.dominiopublico.gov.br/>. Acesso em: 20 mai. 2016.