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Comprensión compartida del conocimiento
Las ontologías contienen (deberían contener) conocimiento consensual, aceptado por un grupo de personas expertas lo más amplio posible.
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Conceptualización
Las ontologías son un modelo abstracto de algún dominio de algún mundo posible.
Compromiso común: hacer el mínimo número de afirmaciones posible (sólo las necesarias) sobre el dominio que se está modelando, dejando a los reutilizadores de la ontología la libertad de especializarla e instanciarla tanto como haga falta.
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Algunos desafíos actuales de la IA
Comprensión del lenguaje natural
Comprensión de requisitos de software
Comprensión de imágenes y vídeos
Comprensión de procesos, agentes y servicios
Comprensión de bases de datos
Comprensión de la web
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¿Por qué son útiles las ontologías?
Modelado y uso compartido del conocimiento:
comunicación entre personas/agentes con diferentes necesidades y puntos de vistas debidos a contextos diferentes
marco unificado dentro de una organización para reducir la confusión conceptual y terminológica
interoperabilidad entre sistemas a través de traducciones entre diferentes paradigmas, lenguajes, herramientas informáticas y métodos de modelado
ontologías como ínter-lengua
integración de ontologías
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¿Por qué son útiles las ontologías?
Ingeniería de sistemas:
re-usabilidad
Ontologías altamente configurables y bibliotecas de ontologías facilitan la re-usabilidad entre diferentes sistemas de software.
fiabilidad
Las ontologías formales permiten la comprobación de consistencia, dando lugar a sistemas más fiables.
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Amplia gama de aplicaciones
Gestión del conocimiento
Generación de lenguaje natural
Modelado de los procesos de empresa
SBCs
Navegadores de Internet
Interoperabilidad entre sistemas
Ingeniería de sistemas: especificación, fiabilidad, reutilización
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Ontologías: ejemplo
Conceptos, organizados en taxonomías, enlazados por relaciones, en acuerdo con los axiomas.
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Ingenieros de ontologías
Los ingenieros del conocimiento construyen ontologías basadas en conocimiento consensual sobre un dominio.
Permiten a un grupo de agentes determinado (usuarios de la ontología) compartir y reutilizar ese conocimiento dentro del área de trabajo seleccionada (el dominio).
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Metodologías
Existen y están disponibles varias metodologías para la construcción de ontologías:
Mike Uschold
Michael Grüninger
Asunción Gómez-Pérez
John Sowa
Enlace de referencia general:
http://www.lsi.upc.edu/~luigi/ontologies.htm
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Implementación
Uschold: directamente en lenguajes específicos para ontologías (por ejemplo, Ontolingua, LOOM, KIF)
Gómez-Pérez: a nivel de conocimiento del dominio, a través de un shell que traduce a Ontolingua
Protégé: entorno visual con entrada y salida en OWL
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Ejemplo: ontología para gestión de aguas residuales
Metodología utilizada
Determinación de los requerimientos:
Utilidad (¿necesidad?)
Finalidad
Adquisición del conocimiento
Conceptualización
Lista preliminar de términos principales
Definición del entorno de desarrollo
Reutilización de otras ontologías
Formalización
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Situación inicial
Presencia de expertos en varios dominios:
IA
Ingeniería química
Microbiología
Informática
Uso de diferentes vocabularios
No siempre hay una terminología común.
No hay reglas sobre cómo usar los términos, ni los sinónimos.
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Objetivos de la ontología
Obtener una terminología unificada (pero multilingüe), completa y coherente del dominio de las aguas residuales
Ayudar en la diagnosis de situaciones problemáticas relacionadas con aguas residuales
Ayudar en la gestión de plantas de tratamiento de aguas residuales
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Adquisición del conocimiento
Reutilización de conocimiento existente codificado de manera específica para el dominio en cuestión
Entrevistas con expertos
Análisis de textos
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Conceptualización
Criterios seguidos:
modelo fácilmente comprensible
modelo que refleje los conocimientos de los expertos
conocimiento fácilmente ampliable
fácil integración con otras ontologías
posibilidad de elegir un subconjunto de los conocimientos y utilizarlos en otras aplicaciones o ontologías
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Términos y jerarquía
Actuator
Body-Of-Water
Descriptor
Descriptor-Off-Line
Descriptor-Qualitative
Appearance-Floc
Appearance-Surface-Clarifier
Descriptor-Quantitative
BOD
Chlorine Cod
Descriptor-On-Line
Water-Flow
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Entorno de desarrollo
Jerarquía de términos: Ontolingua (era el año 2000)
Axiomas: antes en Lisp, luego en KIF (asociado a Ontolingua)
Alternativa: Protégé + OWL
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