Usando Ontologias na Construção de Modelos MDA

Usando Ontologias na Construção de Modelos MDA_SEMINFO_ERCOMP_SRI_2008

A Ontologia da Realidade

A Ontologia da Realidade

Notas sobre Engenharia Ontológica

Notas sobre Engenharia Ontológica

ENGENHARIA ONTOLÓGICA
Iraci Sobral de Oliveira, PUC/PR

1 Considerações sobre Ontologia

O entendimento de Engenharia Ontológica passa necessariamente pelo entendimento do que é ontologia. Várias são as definições encontradas na literatura, algumas das quais citadas na seqüência. Almeida e Bax (2003), afirmam que nos últimos anos, a utilização de ontologias para a organização de conceitos tem sido amplamente citada. Por esta razão eles acreditam que o uso das ontologias seja uma opção para caracterizar e relacionar entidades em um domínio, representando desta forma o conhecimento nele contido. Já Guarino e Welty (1998, p. 12), fazem uma diferenciação entre a ontologia em sentido ilosófico defendida por Aristóteles e a ontologia estudada pela Inteligência Artificial, segundo eles uma ontologia em sentido filosófico é uma disciplina que se preocupa com a estrutura das coisas, objetos e propriedades, e outros aspectos da ealidade, por utro lado, em Inteligência Artificial, uma ontologia refere-se à representação de um conhecimento por meio da engenharia e vocabulários específicos usados para descrever uma realidade. No caso específico desta pesquisa o foco está na definição de ontologia que surgiu da IA, cuja importância tem sido reconhecida em várias áreas de pesquisa, tais como engenharia do conhecimento, gestão do conhecimento e modelagem orientada a objetos. Guarino e Giaretta (1995, p. 7), confirmam que a palavra ontologia alcançou boa popularidade dentro da Comunidade de Engenharia do Conhecimento. Porém, segundo eles o significado da palavra é um pouco vago e possui diferentes interpretações, tais como: 1) ontologia como disciplina filosófica, radicalmente diferente de todas as outras, ontologia (sem o artigo indefinido e com a inicial minúscula) refere-se à disciplina filosófica que lida com a natureza e a organização da realidade; as outras interpretações de ontologia (com o artigo indefinido e com inicial maiúscula) referem-se a determinados objetos em particular.

Guarino e Welty (1998, p. 12) ampliam esta visão e assumem que uma ontologia refere-se a um artefato de engenharia formado por um vocabulário específico que é usado para descrever certa realidade e um conjunto de afirmações explícitas sobre o significado das palavras do vocabulário. Almeida e Bax (2003), observam que uma ontologia é criada por especialistas e define as regras que regulam a combinação entre temas e relações em um domínio do conhecimento. Definir ontologias é “classificar em categorias aquilo que existe em um mesmo domínio do conhecimento”, segundo Almeida (2003, p. 54), Para Almeida, Moura, Cardoso e Cendon (2005), uma ontologia é uma estrutura de organização do conhecimento que apresenta algumas inovações em relação ao “thesaurus” tradicional, dentre elas, algumas que permitem inferências automáticas, que podem ser úteis para a manutenção da estrutura em um domínio complexo.

Uma ontologia é um catálogo de tipos de coisas, as quais (Sowa 1999), assume-se existir em um domínio de interesse, na erspectiva de uma pessoa que usa uma linguagem. Almeida (2003) apud Borst (1997 p.12), apresenta uma definição de ontologia simples e completa, na qual ele define: “uma ontologia é uma especificação formal e explícita de uma conceitualização compartilhada .” Ontologia segundo Santos et al.(2001), basicamente é o vocabulário usado para representar um certo domínio do conhecimento e a conceitualização que estes termos pretendem capturar. Os autores argumentam que o processo de conceitualização implica definir um corpo de conhecimento, representado formalmente, que seja baseado nos seguintes elementos: objetos, entidades, relações entre objetos e entre conceitos. Já os estudos de Gruber (1995, p. 9) crescentam uma dimensão mais formal á definição de ontologia que é uma especificação explícita dos objetos, conceitos e outras entidades que assumam que existem em outras áreas de interesse, além das relações entre esses conceitos e restrições expressadas por meio de axiomas. Para Gruber (1995), os componentes básicos de uma ontologia são as classes, as quais são organizadas em uma taxonomia, as relações que representam a interação entre os conceitos, os axiomas que representam sentenças verdadeiras e as instâncias, que representam dados. De acordo com Duarte e Falbo (2000, p. 5, 12) ratificam esta definição e acrescentam uma dimensão de utilidade à ontologia. Uma ontologia é uma especificação de uma conceitualização, isto é, uma descrição de conceitos e relações que existem em um domínio de interesse, basicamente consiste desses conceitos e relações e suas definições, propriedades e restrições, descritas na forma de axiomas. Ontologias são úteis para apoiar a especificação e a implementação de qualquer sistema de computação complexo. Neste sentido: ontologia pode ser desenvolvida para diversos fins, mas, de modo geral, os seguintes propósitos são atingidos: ajuda as pessoas a compreender melhor uma certa área de conhecimento; ajuda as pessoas a atingir um consenso sobre uma área de conhecimento; ajuda outras pessoas a compreender uma certa área de conhecimento.

As autoras Noy e McGuiness (2001, p. 15) reforçam a razão para utilizar ontologia e acrescentam outras. São elas:
a) compartilhar a mesma estrutura de informação entre pessoas e agentes de software; b) permitir o reuso do conhecimento o domínio; c) separar o conhecimento do domínio do conhecimento operacional; e d) analisar o conhecimento do domínio. Almeida e Bax (2003, p. 7), confirmam o caráter de representação do conhecimento por meio de ontologias. A utilização de ontologias para a organização de conceitos tem sido amplamente aplicada e, por esta razão, o uso das ontologias seja uma opção para caracterizar e relacionar entidades em um domínio, representando desta forma o conhecimento nele contido.
Cantele, Adamatti, Ferreira e Sichman (2004, p. 11) adicionam que, para que possa existir o compartilhamento de conhecimento, é necessário que pelo menos os conceitos mais comuns estejam descritos em uma ontologia básica, que possa ser o ponto de convergência dos engenheiros ontológicos. 36 As autoras Noy e McGuinness (2001, p. 15), afirmam que uma ontologia define um vocabulário comum para pesquisadores que necessitam compartilhar informações em um domínio. Inclui definições de conceitos básicos e a relação entre eles. Ainda, ontologia é uma descrição explícita formal de conceitos em um domínio do discurso (classes algumas vezes chamadas conceitos), propriedades de cada conceito que descreve várias características e atributos do conceito, (slots algumas vezes chamados papéis ou propriedades) e restrições em slots (facets algumas vezes chamados restrições do papel). Uma ontologia com um conjunto de exemplos de classes individuais constitui uma base de conhecimento. Reitera-se que o presente trabalho não se fixa a uma definição de ontologia específica por considerar que as mesmas não são de natureza contraditória mas sim complementar. A ontologia a ser tratada nesta pesquisa considerará apenas a aplicação relacionada à representação de conhecimento, com objetivo de contribuir para o desenvolvimento de sistemas baseados em conhecimento, ou engenharia do conhecimento. O principal objetivo é a possibilidade de desenvolver uma base de conhecimento para utilização em outras ontologias relacionada a assuntos semelhantes. Deve-se ressaltar que, embora várias das definições apresentadas estejam relacionadas à utilização de ontologias na área de engenharia de software, está aplicação da ontologia não será foco deste trabalho. Após a apresentação das definições de ontologia, faz-se necessário classificar a ontologia a ser obtida quanto aos diferentes tipos existentes.

2 Tipos de ontologias

Almeida e Bax (2003), dizem que as ontologias não têm sempre a mesma estrutura, mas algumas características e componentes estão presentes na maioria delas. Adicionalmente, apresentam uma síntese dos tipos de ontologia e sua
descrição, os quais são apresentados no Quadro 1- tipos de ontologia.
A Estratégia de Pesquisa se apóia neste Quadro e ilustra a classificação da ontologia a ser representada em termos de função, grau de formalismo, aplicação, estrutura e conteúdo.
Tipos de Ontologia - Abordagem, Classificação e Descrição
Ontologia de domínio Reutilizável no domínio, fornece vocabulário sobre conceitos, seus relacionamentos, sobre atividades e regras que os governam.
Ontologia de tarefa Fornece um vocabulário sistematizado de termos, especificando tarefas que podem ou não estar no mesmo domínio.
Quanto à função
Mizoguchi, Vanwellkenhuysen & Ikeda (1995) Ontologias gerais Inclui um vocabulário relacionado a coisas, eventos, tempo, espaço, casualidade, comportamento, funções etc.
Ontologia altamente informal Expressa livremente em linguagem natural
Ontologia semi-informal Expressa em linguagem natural de forma restrita e estruturada.
Ontologia semiinformal Expressa em uma linguagem artificial definida formalmente Quanto ao grau de formalismo Uschold & Gruninger (1996).
Ontologia rigorosamente formal Os termos são definidos com semântica formal, teoremas e provas.
Ontologia de autoria neutra Um aplicativo é escrito em uma única língua e depois convertido para uso em diversos sistemas, reutilizando-se as informações.
Ontologia como especificação Cria-se uma ontologia para um domínio, a qual é usada para documentação e manutenção do desenvolvimento de softwares.
Quanto à aplicação Jasper & Uschold (1999)
Ontologia de acesso comum à informação Quando o vocabulário é inacessível, a ontologia torna a informação inteligível, proporcionando conhecimento compartilhado dos termos.
Ontologia de alto nível Descreve conceitos gerais relacionados a todos os elementos da ontologia (espaço, tempo, matéria, objeto, evento, ação etc.) os quais são independentes do problema ou domínio.
Ontologia de domínio Descreve um vocabulário relacionado a um domínio,
como por exemplo, medicina ou automóveis.
Quanto à estrutura Haav & Lubi (2001).
Ontologia de tarefas Descreve uma tarefa ou atividade, como por exemplo,
diagnósticos ou compras, mediante inserção de termos especializados em ontologia.
Ontologia terminológica Especifica termos que serão usados para representar o conhecimento em um domínio (por exemplo, os léxicos).
Quanto ao Conteúdo Van-Heijist, Schreiber & Wielinga (2002) apud Almeida e Bax (2003)
Ontologia de informação Especifica a estrutura de registros de bancos de dados (por exemplo, os esquemas de bancos de dados). Ontologia de modelagem do conhecimento Especifica conceitualização do conhecimento, tem uma estrutura interna semanticamente rica e são refinadas para uso no domínio do conhecimento que descreve.
Ontologia de aplicação Contém as definições necessárias para modelar o conhecimento em uma aplicação.
Ontologia de domínio Expressa a conceitualização que é especifica para um
determinado domínio do conhecimento.
Ontologias genéricas Similar á ontologia de domínio, mas os conceitos que a definem são considerados genéricos e comuns a vários campos.
Ontologia de representação Explica as conceitualizações que estão por traz do formalismo de representação do conhecimento. FONTE: ALMEIDA E BAX (2003:10) Faz-se necessário ressaltar que embora haja diversos tipos de ontologia, apenas aquelas destacadas no Quadro 1 foram escolhidas. Esta classificação está orientada a buscar a representação de um domínio de conhecimento.

3 Engenharia Ontológica
Russel e Norvig (1995, p. 65), afirmam que a Engenharia Ontológica incorpora decisões sobre como representar uma ampla seleção de objetos e relações, dentro de uma ordem lógica, levando a um modelo de nível ontológico.
Segundo os autores, trata-se de organizar os seguintes títulos:
a) categorias;
b) medidas;
c) composição de objetos;
d) tempo, espaço e evento;
e) eventos e processos;
f) objetos físicos; g) substância; e
h) objetos mentais e crenças.
O presente trabalho assume em particular a abordagem de Noy e McGuiness para construção de ontologias. Noy e Mcguiness (2001), apresentam algumas regras para tal:
a) não há um modelo correto – existem sempre alternativas viáveis. a melhor solução sempre depende da aplicação e extensão que se pretende para a ontologia;
b) desenvolvimento de ontologia é sempre um processo interativo;
c) conceitos em ontologia deveriam ser próximos para objetos (físicos ou lógicos) e relacionamentos em seu domínio de interesse. estes são na maioria substantivos (objetos) ou verbos (relacionamentos) em sentenças que descrevem seu domínio.
Noy e Mcguiness (2001), ainda sugerem as seguintes etapas para a construção de ontologias:
a) Determinar o domínio e escopo da ontologia;
b) Considerar o reuso de ontologias existentes:
c) Enumerar termos importantes na ontologia;
d) Definir as classes e a hierarquia de classes;
e) Definir as propriedades de classes-slots;
f) Definir as facetas dos slots;
g) Definir instâncias.

3.1 Construção da ontologia
Na seqüência detalham-se estas etapas.

a) Etapa Determinação do domínio e do escopo da ontologia.
O desenvolvimento inicia-se pela definição do domínio e escopo, respondendo às questões de competência em relação ao tema estudado. Uma das maneiras de determinar o escopo da ontologia é elaborar uma lista de perguntas que uma base de conhecimento deve ser capaz de responder. Estas questões são denominadas questões de competência.
a) Qual é o domínio que a ontologia cobrirá?
b) Qual a finalidade que estamos usando a ontologia?
c) Quais respostas às informações da ontologia devem trazer?
d) Quem usará e manterá a ontologia?

b) Etapa Consideração da reutilização de ontologias existentes
Nesta fase é importante a verificação de ontologias já existentes no domínio de conhecimento. A reutilização de ontologias existentes pode ser um requisito se o sistema necessitar interagir com outras aplicações que já tenham sido consideradas por ontologias particulares ou vocabulários controlados. Muitas ontologias já estão disponíveis em formato eletrônico e podem ser importadas para o ambiente de desenvolvimento que está sendo utilizado. Visando evitar a construção de uma ontologia que já exista ou então aproveitar as bases conceituais de uma ontologia existente, realizou-se uma pesquisa para verificação da existência de ontologias já construídas nos domínios em estudo.
b) Considerar o reuso de ontologias existentes:
Nesta fase busca-se a ontologia numa biblioteca especializada na internet.

c) Etapa Enumeração dos termos importantes na ontologia
Nesta fase devem-se escrever uma lista de todos os termos que necessitam de definições ou explicações para os usuários, os termos sobre os quais é importante falar. Muitos dos termos identificados nas duas áreas de conhecimento podem ser usados ou descartados na construção da ontologia. A construção da ontologia também mostra a necessidade de que haja uma relação entre os termos encontrados com suas propriedades, ou seja, estas propriedades devem responder a seguinte pergunta: O que gostaríamos que a ontologia respondesse sobre estes termos?

d) Etapa Definição das classes e a hierarquia das classes
A definição de classes e hierarquias pode ser efetivada: (i) de cima para baixo, (ii) de baixo para cima ou (iii) por combinação. Um processo de desenvolvimento de cima para baixo começa com a definição da maioria dos conceitos gerais no domínio e as especializações subseqüentes dos conceitos, podem-se criar classes gerais de conceitos e então especializa-se em sub-classes categorizando-as. Um processo de desenvolvimento de baixo para cima começa com a definição da maioria das classes mais específicas, que partem da hierarquia, com subseqüente agrupamento destas classes em conceitos mais gerais. Um processo de desenvolvimento por combinação cima para baixo e baixo para cima inicia-se primeiro pela definição dos conceitos mais salientes e então se generaliza e especializa-se apropriadamente. Pode-se começar por poucos conceitos de alto nível e poucos conceitos específicos e então relacioná-los com conceitos de nível médio. Nenhum destes três métodos é melhor um do que o outro, o método depende do ponto de vista de quem vai desenvolver a ontologia e a visão que tem do domínio. Nesta etapa deve ocorrer uma seleção dos conceitos listados anteriormente. Os conceitos selecionados são as classes da ontologia e orientam a hierarquia. De acordo com Booch, Rumbauch e Jacobson (2000 p.47), uma classe é uma descrição de um conjunto de objetos que compartilham os mesmos atributos, operações, relacionamentos e semântica. Os autores explicam que as classes são utilizadas para capturar o vocabulário do sistema que está em desenvolvimento. Um exemplo de classe pode ser a construção de uma casa: as janelas seriam uma classe, modelo e tamanho seriam considerados atributos destas classes. Outro termo importante na construção da ontologia é a instância que segundo Booch,Rumbauch e Jacobson (2000 p.181), é a manifestação concreta de uma abstração à qual um conjunto de operações pode ser aplicado e que tem um estado capaz de armazenar os efeitos da operação. De acordo com Almeida (2003), com a lista de conceitos identificada, as classes são criadas através de agrupamentos semânticos dos conceitos existentes, entretanto, apenas classes não possibilitam a construção da ontologia, é preciso definir as propriedades das classes, atributos e operações. Neste caso os conceitos excedentes, após a definição das classes podem ser propriedades das classes, normalmente estes termos são, em geral, chamados de relações (slots).

e) Etapa Definição das propriedades das classes – Slots ou atributos
Esta fase define atributos das classes e visa à estruturação interna dos conceitos necessária para satisfazer os requisitos de informação do cenário em desenvolvimento.
Booch, Rumbaugh e Jacobson (2000, p.50), definem atributo como sendo uma propriedade nomeada de uma classe que descreve um intervalo de valores que as instâncias da propriedade podem apresentar. Uma classe pode ter qualquer número de atributos ou nenhum atributo. Para cada atributo da lista, devese determinar à que classe pertence. Estes atributos anexam-se à classe. Em geral existem diversos objetos de propriedades que podem se tornar atributos em uma ontologia: propriedades intrínsecas, propriedades extrínsecas e peças. Se o objeto está estruturado, estas peças podem ser físicas e abstratas.

f) Etapa Definição das Facets (propriedades) dos atributos
Esta fase corresponde à definição das facets ou propriedades dos atributos que podem ser: tipo de valor, valores permitidos, número de valores (cardinalidade), e características que os valores do atributo podem tomar. Alguns exemplos destas características são: a) cardinalidade - define quantos valores um atributo pode ter: um valor ou valores múltiplos; b) atributo tipo valor – descreve que tipo de valores pode completar o atributo; tais como: nome; c) número- descreve algumas coisas mais específicas, tais como valores numéricos. Por exemplo: preço.; d) Boolean atributos são simples sim ou não flag. Por exemplo: verdadeiro ou falso; e) enumerado- especifica uma lista de valores permitidos para slots. Por exemplo: forte, moderado e delicado, pode-se usar símbolos; f) Tipo exemplo: permitem definição de relacionamentos entre indivíduos. A classificação dos atributos está disponível no capitulo 6 construção da ontologia.

g) Etapa Criação de instâncias
O último passo é criar instâncias exemplos de hierarquia de classes individuais. Definir um exemplo de classe individual requer (1) escolher a classe, (2) criar um exemplo individual daquela classe, e (3) completar os valores dos atributos.
Outra fase importante da construção da ontologia e a identificação de operações que segundo Booch, Rumbauch e Jacobson (2000, p.51), é a implementação de um serviço que pode ser solicitado por algum objeto da classe para modificar o comportamento. Uma operação é uma abstração de algo que pode ser feito com um objeto e que é compartilhado por todos os objetos da classe, podem ser movidos, redimensionados ou ter suas propriedades examinadas.

Texto extraído da Dissertação de Mestrado do autor

Protégé

Welcome to protégé

Protégé is a free, open source ontology editor and knowledge-base framework.
The Protégé platform supports two main ways of modeling ontologies via the Protégé-Frames and Protégé-OWL editors. Protégé ontologies can be exported into a variety of formats including RDF(S), OWL, and XML Schema. (more)
Protégé is based on Java, is extensible, and provides a plug-and-play environment that makes it a flexible base for rapid prototyping and application development. (more)

Ontologias em Gestão do Conhecimento

Tutorial de Ontologia

Uma visão geral sobre ontologias

Ciência da Informação

Print ISSN 0100-1965

Ci. Inf. vol.32 no.3 Brasília Sept./Dec. 2003

doi: 10.1590/S0100-19652003000300002 

ARTIGOS

Uma visão geral sobre ontologias: pesquisa sobre definições, tipos, aplicações, métodos de avaliação e de construção

An overview about ontologies: survey about definitions, types, applications, evaluation and building methods

Mauricio B. Almeida^I; Marcello P. Bax^II

^IMestre em Ciência da Informação Professor assistente da PUC Minas E-mail: mba@pucminas.br
^IIDoutor em Ciência da Computação Professor Adjunto da ECI - UFMG E-mail: bax@ufmg.br

---

RESUMO

Os estudos sobre a organização da informação têm recebido cada vez mais importância à medida que o número crescente de fontes de dados disponíveis dificulta a recuperação da informação. Nos últimos anos, vários trabalhos têm destacado o uso de ontologias como alternativa para a organização da informação. Este artigo objetiva proporcionar uma visão geral sobre o estado-da-arte no estudo de ontologias. Apresentam-se definições para o termo, uma breve discussão sobre seu significado, tipos de ontologias, propostas para aplicações em diferentes domínios de conhecimento e propostas para a construção de ontologias (metodologias, ferramentas e linguagens).

Palavras-chave: Ontologias; Organização da informação.

---

ABSTRACT

Researches on the organization of information have received more and more emphasis as the increased number of available data sources has compromised the retrieval of information. In the past few years, several studies have emphasized the use of ontologies as an alternative to information organization. This paper seeks to provide an overview of the state-of-the-art approaches regarding ontologies. Definitions and a brief discussion about the sense of the term are presented, as well as types of ontologies, proposals of applications in different knowledge domains and suggestions for the building up of ontologies (methodologies, tools and languages).

Keywords: Ontologies; Information organization.

---

INTRODUÇÃO

Nos últimos anos, o aumento exponencial dos dados disponíveis tem conferido importância significativa às técnicas de organização da informação. Essas técnicas fazem parte de um corpo de disciplinas que busca melhorias no tratamento de dados, atuando na sua seleção, no seu processamento, na sua recuperação e na sua disseminação.

Diversos tipos de estruturas são utilizados na organização da informação. Estruturas que se organizam a partir da utilização de termos são os arquivos de autoridade, glossários e dicionários. Estruturas que se organizam com a classificação e a criação de categorias são os cabeçalhos de assunto e os esquemas de classificação (ou taxonomias). As estruturas que se organizam a partir de conceitos e de seus relacionamentos são as ontologias, os tesaurus e as redes semânticas.

Nos últimos anos, uma abordagem que tem recebido atenção é a utilização de ontologias na organização do conteúdo das fontes de dados. Uma ontologia é criada por especialistas e define as regras que regulam a combinação entre termos e relações em um domínio do conhecimento. Os usuários formulam consultas usando conceitos definidos pela ontologia. O que se busca, em última instância, são melhorias nos processos de recuperação da informação.

Ontologias são utilizadas hoje em diversas áreas para organizar a informação (Bateman, 1996; Borgo et alii, 1997; Aguado et alii,, 1998; Domingue, 1998; Hasman et alii, 1999; Shum; Motta & Domingue, 2000; Leger et alii, 2000; Kalfoglou, 2001; Vázquez, Valera & Bellido, 2001; Gandon, 2001; Martin & Eklund, 2001; Alexaki et alii, 2002). São encontradas na literatura diversas definições para as ontologias, diversos tipos, propostas para aplicação em diferentes áreas de conhecimento e propostas para a construção de ontologias (metodologias, ferramentas e linguagens). Tal diversidade tem dificultado a escolha e a utilização das técnicas disponíveis para a manipulação de ontologias na organização da informação.

O objetivo desse artigo é sistematizar as principais contribuições, proporcionando uma visão geral do estado-da-arte em ontologias. A pesquisa sobre projetos, metodologias, ferramentas, linguagens e métodos de avaliação apresentada não tem a pretensão de abordar todas as iniciativas existentes. Apesar da preocupação em cobrir os itens mais representativos descritos recentemente na literatura, este estudo não é exaustivo. Por conter muitas abordagens, o trabalho não se aprofunda em nenhuma delas, descrevendo-as sinteticamente.

Este artigo está organizado conforme segue: introdução das ontologias e estudo das diferentes definições, conceitos básicos, características e tipos de ontologias; apresentação de uma pesquisa sobre o uso de ontologias, destacando projetos, repositórios e ontologias conhecidas; abordagem da construção de ontologias, apresentando-se metodologias, ferramentas e linguagens, além de métodos para a avaliação dos resultados; finalmente, apresentação das conclusões e indicação de direções para trabalhos futuros.

ONTOLOGIAS: DEFINIÇÕES, CONCEITOS BÁSICOS E TIPOS

Definições e conceitos básicos

Historicamente o termo ontologia tem origem no grego "ontos", ser, e "logos", palavra. O termo original é a palavra aristotélica "categoria", que pode ser usada para classificar alguma coisa. Aristóteles apresenta categorias que servem de base para classificar qualquer entidade e introduz ainda o termo "differentia" para propriedades que distinguem diferentes espécies do mesmo gênero. A conhecida técnica de herança é o processo de mesclar differentias definindo categorias por gênero.

Em seu sentido filosófico, trata-se de um termo relativamente novo, introduzido com o objetivo de distinguir o estudo do ser como tal. O Dicionário Oxford de Filosofia define ontologia como "[...] o termo derivado da palavra grega que significa 'ser', mas usado desde o século XVII para denominar o ramo da metafísica que diz respeito àquilo que existe" (Blackburn & Marcondes, 1997).

O termo ontologia tem um sentido especial em organização da informação, diferente daquele tradicional adotado na filosofia. São diversas as definições apresentadas na literatura e existem contradições.

De forma simples, para elaborar ontologias, definem-se categorias para as coisas que existem em um mesmo domínio. Ontologia é um "catálogo de tipos de coisas" em que se supõe existir um domínio, na perspectiva de uma pessoa que usa uma determinada linguagem (Sowa, 1999). Trata-se de "uma teoria que diz respeito a tipos de entidades e, especificamente, a tipos de entidades abstratas que são aceitas em um sistema com uma linguagem" (Merriam-Webster; Gove, 2002^* apud Corazzon, 2002, p. 1).

Uma das definições mais conhecidas para ontologias é apresentada por Gruber (1996),^** apud Corazzon, 2002, p. 1:

"Uma ontologia é uma especificação explícita de uma conceitualização. [...] Em tal ontologia, definições associam nomes de entidades no universo do discurso (por exemplo, classes, relações, funções etc. com textos que descrevem o que os nomes significam e os axiomas formais que restringem a interpretação e o uso desses termos) [...]."

O termo conceitualização corresponde a uma coleção de objetos, conceitos e outras entidades que se assume existirem em um domínio e os relacionamentos entre eles (Genesereth & Nilsson, 1987). Uma conceitualização é uma visão abstrata e simplificada do mundo que se deseja representar.

A definição proposta por Gruber é discutida em Guarino & Giaretta (1995)^***, apud Corazzon, 2002, p. 1:

"[...] um ponto inicial nesse esforço de tornar claro o termo será uma análise da interpretação adotada por Gruber. O principal problema com tal interpretação é que ela é baseada na noção conceitualização, a qual não corresponde à nossa intuição. [...] Uma conceitualização é um grupo de relações extensionais descrevendo um 'estado das coisas' particular, enquanto a noção que temos em mente é uma relação intensional, nomeando algo como uma rede conceitual a qual se superpõe a vários possíveis 'estados das coisas'."

Uma definição intensional consiste de uma lista de características do conceito. Por exemplo, lâmpada incandescente é a lâmpada elétrica que emite luz a partir do aquecimento de um filamento pela corrente elétrica. A lâmpada incandescente é definida como o auxílio do gênero mais próximo (lâmpada elétrica) e de suas características. Uma definição extensional é uma enumeração de aspectos de todas as espécies que são do mesmo nível de abstração. Por exemplo, os planetas do sistema solar são Mercúrio, Vênus, Terra, Marte, Júpiter, Saturno, Urano, Netuno e Plutão (ISO-standard 704).

Guarino (1998) revê a definição de conceitualização fazendo uso do aspecto intensional, para obter uma interpretação mais satisfatória:

"[...] ontologia se refere a um artefato constituído por um vocabulário usado para descrever uma certa realidade, mais um conjunto de fatos explícitos e aceitos que dizem respeito ao sentido pretendido para as palavras do vocabulário. Este conjunto de fatos tem a forma da teoria da lógica de primeira ordem, onde as palavras do vocabulário aparecem como predicados unários ou binários."

O vocabulário formado por predicados lógicos forma a rede conceitual que confere o caráter intensional às ontologias. A ontologia define as regras que regulam a combinação entre os termos e as relações. As relações entre os termos são criadas por especialistas, e os usuários formulam consultas usando os conceitos especificados. Uma ontologia define assim uma "linguagem" (conjunto de termos) que será utilizada para formular consultas.

Borst (1997, p. 12) apresenta uma definição simples e completa, que será adotada neste trabalho: "Uma ontologia é uma especificação formal e explícita de uma conceitualização compartilhada". Nessa definição, "formal" significa legível para computadores; "especificação explícita" diz respeito a conceitos, propriedades, relações, funções, restrições, axiomas, explicitamente definidos; "compartilhado" quer dizer conhecimento consensual; e "conceitualização" diz respeito a um modelo abstrato de algum fenômeno do mundo real.

Discussões podem ser encontradas em Guarino & Giaretta (1995), que apresentam diferentes sentidos para o termo em relação a níveis de abstração. Outras definições para o termo são encontradas em Albertazzi (1996), Neches et alii (1991), Wache et alii (2001), Uschold & Gruninger (1996) e Chandrasekaran, Johnson & Benjamins (1999). Para uma discussão detalhada, considerações e críticas, ver Guarino (1996) e Guarino (1998). Ozkural (2001) refere-se a ontologias como uma teoria de classificação.

Mesmo sem um consenso sobre sua definição, as ontologias apresentam características comuns. A seção seguinte apresenta as principais características das ontologias e uma breve revisão de literatura sobre como podem ser classificadas.

Características e tipos de ontologias

As ontologias não apresentam sempre a mesma estrutura, mas existem características e componentes básicos comuns presentes em grande parte delas. Mesmo apresentando propriedades distintas, é possível identificar tipos bem definidos.

Os componentes básicos de uma ontologia são classes (organizadas em uma taxonomia), relações (representam o tipo de interação entre os conceitos de um domínio), axiomas (usados para modelar sentenças sempre verdadeiras) e instâncias (utilizadas para representar elementos específicos, ou seja, os próprios dados) (Gruber, 1996; Noy & Guinness, 2001).

Algumas das propostas definem tipos de ontologias relacionando-as à sua função (Mizoguchi, Vanwelkenuysen & Ikeda, 1995), ao grau de formalismo de seu vocabulário (Uschold & Gruninger, 1996), à sua aplicação (Jasper & Uschold, 1999) e à estrutura e conteúdo da conceitualização (Van-Heijist, Schreiber & Wielinga, 1997), (Haav & Lubi, 2001). A tabela 1, a seguir, sintetiza cada abordagem.

Mesmo sem um consenso, observa-se que os tipos apresentados guardam semelhanças entre suas funções. Conhecidos os principais tipos e características, pode-se buscar ontologias existentes adequadas à utilização desejada. A seção seguinte apresenta uma pesquisa sobre a utilização de ontologias em diversos projetos citados na literatura, além de repositórios e ontologias conhecidas.

PESQUISA SOBRE A UTILIZAÇÃO DE ONTOLOGIAS

Projetos que fazem uso das ontologias

Ontologias são utilizadas em projetos de domínios como gestão do conhecimento, comércio eletrônico, processamento de linguagens naturais, recuperação da informação na Web, de cunho educacional, entre outros. As tabelas 2, 3, 4, 5 e 6, a seguir, apresentam exemplos de projetos que utilizam ontologias e uma descrição sintética.

Exemplos de ontologias e repositórios de ontologias

Existem ontologias disponíveis para uso ou para modelar a construção de outras ontologias. Na seqüência, as tabelas 7, 8, 9 e 10, a seguir, apresentam exemplos dessas ontologias e uma descrição sintética de cada uma delas. A tabela 11, a seguir, apresenta alguns repositórios de ontologias disponíveis na Internet.

CONSTRUINDO ONTOLOGIAS: METODOLOGIAS, FERRAMENTAS, LINGUAGENS E AVALIAÇÃO

Metodologias

Metodologias têm sido desenvolvidas no intuito de sistematizar a construção e a manipulação de ontologias (López, 1999). Existem metodologias para a construção de ontologias, para construção de ontologias em grupo, para aprendizado sobre a estrutura de ontologias e para a integração de ontologias. Baseado nos estudos de Corcho, Fernández-López & Gomez-Pérez (2001), apresentam-se várias metodologias para construção de ontologias. As tabelas 12, 13, 14 e 15, a seguir, sintetizam os comentários sobre as metodologias, proporcionando uma visão geral de seu funcionamento.

As metodologias apresentadas possuem abordagens e características diversas. Não parece provável a unificação das propostas em uma única metodologia. Para verificar a utilidade das metodologias e compará-las, é necessário avaliar a ontologia resultante da aplicação de cada metodologia. Além de metodologias, existem ferramentas utilizadas para a construção de uma ontologia.

Ferramentas para a construção de ontologias

Por se tratar de uma tarefa dispendiosa, qualquer apoio na construção de ontologias pode representar ganhos significativos. Exemplos de ferramentas para a construção de ontologias são apresentados a seguir, na tabela 16.

Critérios devem ser definidos para que as ferramentas de construção de ontologias possam ser comparáveis. Em geral, as ferramentas utilizam linguagens de representação para a construção das ontologias, as quais são apresentadas na seção seguinte.

Linguagens para a construção de ontologias

Alguns exemplos de linguagens que se prestam à construção de ontologias são apresentados a seguir, na tabela 17.

Critérios devem ser definidos para que se possa comparar as linguagens para construção de ontologias apresentadas nessa seção. Wache et alii (2001) apresentam um comparativo entre as linguagens sobre diversos aspectos (operadores, axiomas, declarações etc.). A seção seguinte apresenta uma breve pesquisa sobre métodos para a avaliação de ontologias.

Métodos de avaliação para ontologias

Propostas para a avaliação de ontologias são encontradas na literatura, mas parecem existir poucas metodologias formais. A construção de ontologias é ainda mais artesanal do que científica (Jones et alii, 1998), e não existem propostas unificadas, sendo que grupos diferentes utilizam diferentes abordagens (Fernandez, 1999). Essa diversidade pode ser um fator que dificulta a formulação de metodologias de avaliação formais.

Algumas questões básicas para a avaliação de ontologias são: Quais são os mecanismos para interagir com as ontologias? Qual é o formalismo de representação do conhecimento utilizado? A ontologia é bem documentada? A ontologia foi avaliada sobre o ponto de vista técnico?

Gómez-Perez (1999) apresenta critérios que podem ser utilizados para avaliar ontologias. Os passos apresentados para a avaliação focalizam-se sobre os conceitos e definições que compõem a ontologia:

• Verificar a estrutura ou arquitetura da ontologia: as definições são construídas seguindo os critérios de projeto?

• Verificar a sintaxe das definições: existem estruturas ou palavras-chave sintaticamente incorretas nas definições?

• Verificar o conteúdo das definições: o que a ontologia define ou não? O que define incorretamente? O que pode ser inferido e o que não pode?

A tabela 18 apresenta, a seguir, exemplos de mecanismos formais para a avaliação de ontologias.

CONCLUSÕES

Este artigo proporcionou uma visão geral sobre o estado-da-arte no estudo de ontologias. Apresentaram-se definições, tipos, aplicações, metodologias, ferramentas e linguagens para a construção de ontologias. Pesquisou-se o uso de ontologias, destacando projetos, repositórios e ontologias conhecidas.

Apesar da preocupação em cobrir os itens mais representativos descritos recentemente na literatura, o estudo não é exaustivo e tem se verificado o surgimento de novas iniciativas. Conclui-se que a existência de inúmeras e variadas abordagens justifica um trabalho de sistematização como o apresentado.

O grande volume de pesquisa sobre o assunto sugere a importância e a utilidade das ontologias na tarefa de organizar informações em um domínio do conhecimento. O ambiente informacional atual é mais abrangente do que há alguns anos, principalmente em função do advento da Internet e da popularização dos computadores. Junto a outras ferramentas tradicionais utilizadas pela biblioteconomia (como, por exemplo, os tesauri), as ontologias podem proporcionar melhorias na recuperação da informação ao organizar o conteúdo de fontes de dados que compõem um domínio. Além disso, as ontologias permitem formas de representação baseadas em lógica, o que possibilita o uso de mecanismos de inferência para criar novo conhecimento a partir do existente. Dessa forma, representam uma evolução em relação a técnicas tradicionais.

Espera-se que este trabalho sirva de base para estudos que aprofundem algumas das abordagens aqui pesquisadas. As linguagens, ferramentas e metodologias para a construção de ontologias devem ser discutidas e analisadas, para se determinar sua melhor utilização, contribuindo para o avanço da área de representação do conhecimento. Tais tarefas estão além do escopo deste artigo, e pretende-se abordá-las em trabalhos futuros.

REFERÊNCIAS

AGUADO, G. et al. Ontogeneration: reusing domain and linguistic ontologies for Spanish text generation? In: EUROPEAN CONFERENCE ON ARTIFICIAL INTELLIGENCE. 13. 1998. Brighton, England, 1998. p. 23-28.        [ Links ]

ALBERTAZZI, Liliana. Formal and material ontology. In: POLI, Roberto; SIMONS, Peter (Ed.). Formal ontology. Dordrecht : Kluwer, 1996. p. 199-232.        [ Links ]

ALEXAKI, S. et al. Managing RDF metadata for community webs. In: INTERNATIONAL WORKSHOP ON THE WORLD WIDE WEB AND CONCEPTUAL MODELING. 2. 2000. [S.1. : s. n.], 2000. p. 140-151. Disponível em: <http://139.91.183.30:9090/RDF/publications/wcm2000.PDF>. Acesso em: 11 out. 2002.        [ Links ]

ARPÍREZ, J. C. et al. Web ODE: a scalable workbench for ontological engineering. In: INTERNATIONAL CONFERENCE ON KNOWLEDGE CAPTURE. Proceedings. Victoria, British Columbia, Canada, 2001.        [ Links ]

BATEMAN, J. A. Using text structure and text planning to guide text summarization. Disponível em: <http://www.ik.fhhannover.de/ik/projekte/Dagstuhl/Abstract/Abstracts/ Bateman/ Bateman.html>. Acesso em: 25 maio 2002.        [ Links ]

BATEMAN, J.; MAGNINI, B.; FABRIS, G. The generalized upper model knowledge base: organization and use. In: CONFERENCE ON KNOWLEDGE REPRESENTATION AND SHARING. 1995. Proceedings. Twente, the Netherlands, 1995.        [ Links ]

BEALE, S.; NIRENBURG, S.; MAHESH, K. Semantic analysis in the mikrokosmos machine translation project. In: PROCEEDINGS OF THE SECOND SYMPOSIUM ON NATURAL LANGUAGE PROCESSING. 1995. Disponível em: <http://crl.nmsu.edu/users/sb/ papers/thai/thai.html>. Acesso em: 6 jul. 2002.        [ Links ]

BERNARAS, A.; LARESGOITI, I.; CORERA, J. Building and reusing ontologies for electrical network applications. In: PROCEEDINGS OF THE EUROPEAN CONFERENCE ON ARTIFICIAL INTELLIGENCE, 1996. [S. 1. : s. n.], 1996. p. 298-302.        [ Links ]

BERTINO, E.; BARBARA, C.; ZARRI, G. P. A conceptual annotation approach to indexing in a web-based information system. In: INTERNATIONAL WORKSHOP ON ADVANCE ISSUES OF E-COMMERCE AND WEB-BASED INFORMATION SYSTEMS. 1999. Santa Clara, California : [s. n.], 1999.        [ Links ]

BLACKBURN, S. Consultoria da edição brasileira. In: MARCONDES, D. Dicionário oxford de filosofia. Tradução D. Murcho et al. Rio de Janeiro : Jorge Zahar, 1997.        [ Links ]

BOND, F. et al. Design and construction of a machine - tractable Japanese-Malay lexicon. In: ANNUAL MEETING OF THE ASSOCIATION FOR NATURAL LANGUAGE PROCESSING. 7. 2001. [S. 1. : s. n.], 2001.        [ Links ]

BORGO, S. et al. Using a large linguistic ontology for Internet-based retrieval of object-oriented components. In: PROCEEDINGS OF THE INTERNATIONAL CONFERENCE ON SOFTWARE ENGINEERING AND KNOWLEDGE ENGINEERING. 9. 1997. Madrid. Madrid : [s. n.], 1997.        [ Links ]

BORST, W. N. Construction of engineering ontologies. 1997. Tese (Doutorado). Disponível em: <http://www.ub.utwente.nl/webdocs/inf/1/t0000004.pdf>. Acesso em: 21 abr. 2002.        [ Links ]

BRILL, D. Loom reference manual. In: BACON, J. HAYTON; R. MOODY, K. Middleware for digital libraries. [S. 1. : s. n.], 1998. Disponível em: <http://www.dlib.org/dlib/october98/bacon/ 10bacon.html>. Acesso em: 15 nov. 2001.        [ Links ]

BUITELAAR, Paul. Semantic lexicons: between ontology and terminology. In: PROCEEDINGS OF ONTOLEX: ONTOLOGIES AND LEXICAL KNOWLEDGE BASES. 2000. OntoText Lab. : Sofia, Bulgaria, 2001.        [ Links ]

CAPLINKAS, A. ; EDER, J. (Ed.). Advances in databases and information systems. Technika, v. 2. p.29-41, 2001.        [ Links ]

CORAZZON, R. What is ontology? [S. l. : s. n.], 2002. Disponível em: <http://www.formalontology.it/ section_4.htm>. Acesso em: 20 jul. 2002.        [ Links ]

CHANDRASEKARAN, B.; JOHNSON, T. R.; BENJAMINS, V. R. Ontologies: what are they? Why do we need them? IEEE Intelligent Systems, v. 14, n. 1, p. 20-26, 1999.        [ Links ]

CHAUDHRI, V. K. et al. Open knowledge base connectivity 2.0. [S. 1. : s. n.], 1998. Disponível em: <http://www-ksl-svc.stanford.edu:5915/doc/release/okbc/okbc-spec/okbc-2-0-3.pdf>. Acesso em: 09 jun. 2002.        [ Links ]

DOMINGUE, J. Tadzebao and webonto: discussing, browsing and editing ontologies on the web. In: PROCEEDINGS OF THE 11th BANFF KNOWLEDGE ACQUISITION WORKSHOP. 1998. Banff, Alberta, Canada, [s.n.], 1998.        [ Links ]

_______; MOTTA, E. A Knowledge-based news server supporting ontology-driven story enrichment and knowledge retrieval. In: KNOWLEDGE ACQUISITION, MODELING AND MANAGEMENT. 1999. Dagstuhl Castle, Germany : [s. n.], 1999.        [ Links ]

_______; _______; CORCHO, O. Knowledge modeling in web onto and OCML: a user guide. [ S. l. : s. n.], 1999. Disponível em: <http://kmi.open.ac.uk/projects/webonto/user_guide. 2.4.pdf>. Acesso em: 09 jun 2002.        [ Links ]

_______ et al. Supporting ontology driven document enrichment within communities of practice. In: PROCEEDINGS OF THE INTERNATIONAL CONFERENCE ON KNOWLEDGE CAPTURE. 2001. Victoria, British Columbia, Canada. [S. n.], 2001.        [ Links ]

EUZENAT, J. Corporative memory through cooperative creation of knowledge bases and hyper-documents. In: PROCEEDINGS ON KNOWLEDGE ACQUISITION FOR KNOWLEDGE-BASED SYSTEMS WORKSHOP. 10. 1996. Disponível em: <http://ksi.cpsc.ucalgary.ca/KAW/KAW96/euzenat/euzenat96b.html>. Acesso em: 28 set. 2001.        [ Links ]

FARQUHAR, A.; FIKES, R.; RICE, J. The ontolingua server: USA: a tool for collaborative ontology construction. Duluth : Academic Press, 1997. p. 707-727.        [ Links ]

FAURE; N'EDELLEC D. ASIUM: learning subcategorization frames and restrictions of selection. In: CONFERENCE ON MACHINE LEARNING. 10. 1998. Chemnitz, Germany : [s. n.], 1998.        [ Links ]

FENSEL, D. et al. OIL: an ontology infraestructure for the semantic web. [S. 1.] : IEEE Intelligent Systems, 2001.        [ Links ]

FERNÁNDEZ, M. Overview of methodologies for building ontologies. In: WORKSHOP ON ONTOLOGIES AND PROBLEM-SOLVING METHODS: lessons learned and future trends. 1999. [S. l. : s. n.], 1999. p. 4-1, 4-13.        [ Links ]

FERNÁNDEZ-LÓPEZ, M. et al. Building a chemical ontology using methotology and the ontology design environment. [S. 1.] : IEEE Intelligent Systems & their Applications, p. 37-46, Jan./Feb. 1999.        [ Links ]

FOX, M.S. An organizational view of distributed systems. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, v. 11, n, 1, p. 70-80, 1981.        [ Links ]

30. GANDON, F. Engineering an ontology for a multi-agents corporate memory system. In: PROCEEDINS OF THE INTERNATIONAL SYMPOSIUM ON THE MANAGEMENT OF INDUSTRIAL AND CORPORATE KNOWLEDGE. 2001. [S. 1. : s. n.], 2001. p. 209-228. Disponível em: <http://citeseer.nj.nec. com/gandon01engineering.html>. Acesso em: 22 maio 2002.        [ Links ]

GENESERETH, Michael R.; NILSSON, L. Logical foundation of AI. San Francisco, Los Altos, Califórnia : Morgan Kaufman, 1987.        [ Links ]

GERMANN, U. Making semantic interpretation parser-independent. In: PROCEEDINGS OF THE AMTA CONFERENCE, 4. 1998. Disponível em: <http://www.isi.edu/natural-language/people/germann/>. Acesso em: 11 maio 2002.        [ Links ]

GÓMEZ-PÉREZ, A. Evaluation of taxonomic knowledge in ontologies and knowledge bases. In: TWELFTH WORKSHOP ON KNOWLEDGE ACQUISITION, MODELING AND MANAGEMENT, 12. 1999, Alberta, Canadá. [S. 1 : s. n.], 1999.        [ Links ]

_______; BENJAMINS, V. R. Overview of knowledge sharing and reuse components: ontologies and problem-solving methods. In: PREOCEEDINGS OF THE WORKSHOP ON ONTOLOGIES AND PROBLEM-SOLVING METHODS, 1999, Stockholm, Sweden. [S. 1. : s. n.], 1999.        [ Links ]

GRUBER, T. (1996). What is an ontology? [S. l. : s. n.], 1996. Disponível em: <http://www-ksl.stanford.edu/ kst/ what-is-an-ontology.html>. Acesso em: 14 set. 2002.        [ Links ]

GRÜNINGER, M.; FOX, M. S. Methodology for the design and evaluation of ontologies. In: WORKSHOP ON BASIC ONTOLOGICAL ISSUES IN KNOWLEDGE SHARING, 1995, Montreal. [S. 1. : s. n.], 1995.        [ Links ]

37. GUARINO, N. Formal ontology in information systems. In: PROCEEDINGS OF THE INTERNAT. CONFERENCE ON FORMAL ONTOLOGY IN INFORMATION SYSTEMS, 2001, Buffalo. Nova York : Barry Smith University at Buffalo, 2001.        [ Links ]

GUARINO, N. Understanding, building and using ontologies. In: PROCEEDINGS OF KNOWLEDGE ACQUISITION FOR KNOWLEDGE-BASED SYSTEMS WORKSHOP. 10. 1996. Disponível em: <http://ksi.cpsc.ucalgary.ca/KAW/KAW96/guarino/ guarino.html# Heading4>. Acesso em: 22 set. 2001.        [ Links ]

_______; 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. l.] : IOS Press, 1995. p. 25-32.        [ Links ]

_______; WELTY, C. A. Formal ontology of properties.In:DIENG,R.;CORBY,O. (Ed.).INTERNATIONAL CONFERENCE ON KNOWLEDGE ENGEINEERING AND KNOWLEDGE MANAGEMENT: methods, models and tools. 12. 2000. [S. 1.] : Springer Verlag, 2000. p. 97-112.        [ Links ]

HAAV, H. M.; LUBIi, T. L. A survey of concept-based information retrieval tools on the web. In: PROCEEDINGS OF EAST-EUROPEAN CONFERENCE ADBIS. 5. 2001.        [ Links ]

HANDSCHUH, S.; STAAB, S.; MADCHE, A. CREAM-creating relational metadata with a component-based,ontology-driven annotation framework. [S. 1. : s. n.], 2001.        [ Links ]

HASMAN, A. et al. ID2.1: Analysis of guideline ontologies. [S. 1. : s. n.], 1999. Disponível em: <http://new.euromise.org/mgt/repdev/id21.html>. Acesso em: 29 ago. 2002.        [ Links ]

HEFLIN, J.; HENDLER, J. Searching the web with SHOE. In: ARTIFICIAL INTELLIGENCE FOR WEB SEARCH. 2000. Menlo Park : AAAI Press, CA, p. 35-40, 2000.        [ Links ]

HORROCKS, I.; SATTLER, U.; TOBIES, S. Practical reasoning for expressive description logics. Logic Journal of the IGPL, v. 8, n. 3, p. 239-264, may 2000.        [ Links ]

_______ et al. The ontology interchange language (OIL). [S. 1. : s. n.], 2001. Disponível em: <http:// public.research.mimesweeper.com/Standards/W3C/RDF-related/oil.pdf>. Acesso em: 19 out.2002.'        [ Links ]

_______ et al. Reference description of the DAML+OIL ontology markup language. [S. 1. : s. n.], 2001. Disponível em: <http://www.w3.org/TR/daml+oil-reference>. Acesso em: 04 nov. 2001.        [ Links ]

JASPER, R.; USCHOLD, M. A framework for understanding and classifying ontology applications. IJCAI-99, Ontology Workshop, 1999, Stockholm, [S. 1. : s. n.], 1999.        [ Links ]

JIN, L. et al. Role explication of simulation in intelligent training systems by training task ontology. In: WORKSHOP ON ARCHITECTURES FOR INTELLIGENT SIMULATION-BASED LEARNING ENVIRONMENSTS, 1997, Kobe, Japan. [S. 1. : s. n.], 1997.        [ Links ]

JONES, D.; BENCH-CAPON, T.; VISSER, P. Methodologies for ontology development. [S. 1. : s. n.], 1998. Disponível em: <http://cweb.inria.fr/Resources/ONTOLOGIES/methodo-for-onto-dev.pdf>. Acesso em: 17 mar. 2002.        [ Links ]

KALFOGLOU, Y. et al. MyPlanet: an ontology-driven web-based personalized news service. In: PROCEEDINGS OF THE IJCAI-01 WORKSHOP ON ONTOLOGIES AND INFORMATION SHARING SEATTLE, 2001. [S. 1. s. : s. n.], 2001. p. 44-52.        [ Links ]

KARP, R.; CHAUDHRI, V.; THOMERE, J. XOL: an XML-based ontology exchange language. [S. 1. : s. n.]. 1999. Disponível em: <http://www.ai.sri.com/~pkarp/xol/xol.html>. Acesso em: 22 jun. 2002.        [ Links ]

KENT, R. E. Conceptual knowledge markup language: the central core. In: PROCEEDINGS OF THE TWELFTH WORKSHOP ON KNOWLEDGE ACQUISITION, Modeling and Management, 1999, Banff. [S. 1. : s. n.], 1999.        [ Links ]

KIETZ, J.; MAEDCHE, A.; VOLZ, R. A method for semi-automatic ontology acquisition from a corporate intranet. In: PROCEEDINGS OF THE EKAW WORKSHOP ON ONTOLOGIES AND TEXTS, 2000. [S. 1. : s. n.], 2000. v. 51. Disponível em: <http://www.irit.fr/ACTIVITES/EQ_SMI/GRACQ/WSEKAW2000/PAPERS/Maedche.pdf>. Acesso em: 29 set. 2001.        [ Links ]

KIFER, M.; LAUSEN, G.; WU, J. Logical foundations of object-oriented and frame-based languages. Journal of ACM, v. 42, p. 741-843, 1995.        [ Links ]

LASSILA, O.; SWICK, R. Resource Description Framework (RDF) model and syntax specification. W3C recommendation. [ S. 1. : s. n.], 1999. Disponível em: <http://www.w3.org/TR/REC-rdf-syntax/>. Acesso em: 04 nov. 2001.        [ Links ]

LEGER, A. et al. Ontology domain modeling support for multilingual services in e-commerce. In: MKBEEM. PRESENTATION SEMINAR ECAI, 2000, Berlin. [S. 1. : s. n.], 2000. Disponível em: <http://mkbeem.elibel.tm.fr/paper/ecai00-final.pdf>. Acesso em: 22 dez. 2001.        [ Links ]

LENAT, D. B.; GUHA, R.V. Building large knowledge-based systems. Massachussets : Addison-Wesley, 1990. 372 p.        [ Links ]

LEVY, A. Y.; ROUSSET, M. C. CARIN: A Representation language integrating rules and description logics. In: PROCEEDINGS OF THE EUROPEAN CONFERENCE ON ARTIFICIAL INTELIGENCE, 1996, Budapest, Hungary. [S. 1. : s. n.], 1996.        [ Links ]

MAEDCHE, A.; VOLZ, R. The text-to-onto ontology extraction and maintenance environment to appear. In: PROCEEDINGS OF THE ICDM WORKSHOP ON INTEGRATIN DATA MINING AND KNOWLEDGE MANAGEMENT, 2001, San Jose, California. [S. 1l. : s. n.], 2001.        [ Links ]

_______ et al. Semantic portal: the SEAL approach to appear: In : FENSEL, D. et al. (Ed.). Creating the semantic web. Cambridge : Massachussets Institute of Technology, 2001.        [ Links ]

MAHALINGAM, K.; HUHNS, M. N. An ontology tool for query formulation in an agent-based context. In: IFCIS INTERNATIONAL CONFERENCE ON COOPERATIVE INFORMATION SYSTEMS, 2., 1997, Kiawah Island, SC. [S. 1. : s. n.], 1997. p. 170.        [ Links ]

MARTIN, P. H.; EKLUND, P. Large-scale cooperatively-built heterogeneous KBs. In: ICCS'01 INTERNATIONAL CONFERENCE ON CONCEPTUAL STRUCTURES, 9., 2001. [ S. 1. : s. n.], 2001. Disponível em: <http://meganesia.int.gu.edu.au/~phmartin/WebKB/doc/papers/iccs01/>. Acesso em: 6 set. 2002.        [ Links ]

MILLER, George A. WordNet: a lexical database for English. Communications of the ACM, v. 38, n. 11, p. 39-41, nov. 1995.        [ Links ]

MIZOGUCHI, R.; VANWELKENHUYSEN, J.; IKEDA, M. Task ontology for reuse of problem solving knowledge. In: PROCEEDINGS OF ECAI'94 TOWARDS VERY LARGE KNOWLEDGE BASES, 1994, Amsterdam. [S. 1.] : IOS Press, 1995, p. 46-59.        [ Links ]

MORENO, A. O.; HERNÁNDEZ, C. P. Reusing the mikrokosmos ontology for concept-based multilingual terminology databases. In: INTERNATIONAL CONFERENCE ON LANGUAGE RESOURCES & EVALUATION, 2., 2000, Athens. [S. 1. : s. n.], 2000.        [ Links ]

NECHES, R. et al. Enabling technology for knowledge sharing. AI Magazine, v. 12, n. 3, Fall 1991.        [ Links ]

NOY, F. N.; GUINNESS, D. L. Ontology development 101: a guide to create your first ontology. Disponível em: <http://ksl.stanford.edu/people/dlm/papers/ontology-tutorial-noy-mcguinness.doc>. Acesso em: 04 maio 2001.        [ Links ]

NOY, N. F.; MUSEN, M. A. PROMPT: algorithm and tool for automated ontology merging and alignment. In: NATIONAL CONFERENCE ON ARTIFICIAL INTELLIGENCE, 12., 2000. [S. 1. : s. n.], 2000. p. 450-455. NATIONAL CONFERENCE ON ARTIFICIAL INTELLIGENCE, 17., Austin, TX, 2000. [S. 1. : s. n.], 2000.        [ Links ]

OGATA, N. A formal ontology discovery from web documents. Web intelligence: research and development. In: PROCEEDINGS LECTURE NOTES IN COMPUTER SCIENCE, 2198, 2001 AND Asia-Pacific Conference, 1. Maebashi City, Japan. [S. 1.] : Springer, 2001.        [ Links ]

OGINO, T. et al. An experiment on matching EDR concept classification dictionary with wordnet. IJCAI-97 WORKSHOP WP24 ONTOLOGIES AND MULTILINGUAL, 1997. [S. 1. : s. n.], 1997.        [ Links ]

PALEY, J. L. S.; KARP, P. A Generic knowledge base browser and editor. In: PROCEEDINGS OF THE NATIONAL CONFERENCE ON ARTIFICIAL INTELLIGENCE, 14, 1997 and Innovative Applications of Artificial Intelligence Conference, 9., 1997, Providence, Rhode Island. [S. 1.] : MIT, 1997. p. 1045-1051.        [ Links ]

PISANELLI, D.; GANGEMI, A.; STEVE. G. An ontological analysis of the UMLS methatesaurus. In: PROCEEDINGS OF AMIA , 1998. [S. 1. : s. n.], 1998.        [ Links ]

RECTOR, A. et al.Terminology server for medical language and medical information systems. Methods of Information in Medicine, v. 34, p. 147-157. 1995.        [ Links ]

RÖSNER, D.; STEDE, M. Techdoc: multilingual generation of online and offline instructional text online and offline instructional text. [S. 1. : s. n.], 1994 Disponível em: <http://acl.ldc.upenn.edu/A/A94/A94-1044.pdf >. Acesso em: 22 jul. 2002.        [ Links ]

SCHREIBER, A.; TERPSTRA, P.; SISYPHUS,V.T. A common KADS solution. [S. 1. : s. n.], 1995. (Technical report). Disponível em: <http://www.swi.psy.uva.nl/projects/Kactus/Papers.html>. Acesso em: 28 jun. 2002.        [ Links ]

SHUM, S. B. E, MOTTA; DOMINGUE, J. ScholOnto: An ontology-based digital library server for research documents and discourse. International Journal on Digital Libraries, v. 3, n. 3, p. 237-248, Sept. 2000.        [ Links ]

SKUCE, D. IKARUS: intelligent knowledge acquisition and retrieval universal system. [S. 1. : s. n.], 1996. Disponível em: <http://www.csi.uottawa.ca/~kavanagh/Ikarus/Ikarus4.html>. Acesso em: 04 out. 2002.        [ Links ]

_______. CODE4: a unified system for managing conceptual knowledge. International Journal of Human-Computer Studies, n. 42, p. 413-451, 1995.        [ Links ]

SOWA, J. F. Building, sharing and merging ontologies. Tutorial. [S. 1. : s. n.], 1999. Disponível em: <http://users.bestweb.net/~sowa/ontology/ontoshar.htm>. Acesso em: 30 maio 2002.        [ Links ]

_______. Knowledge representation: logical, philosophical, and computational foundations. Pacific Grove, CA : Brooks Cole Publishing, 1999.        [ Links ]

STAAB, S. et al. Knowledge processes and ontologies. Intelligent systems. IEEE, v. 16, n. 1, p. 26-34, Jan./Feb. 2001.        [ Links ]

STUMME, G.; MADCHE, A. FCA-merge: bottom-up merging of ontologies. In: INTERNATIONAL JOINT CONFERENCE ON ARTIFICIAL INTELLIGENCE, Seattle. Knowledge Representation and Reasoning, v. 1, 2001.        [ Links ]

SWARTOUT, B. et al. Toward distributed use of large-scale ontologies. In: PROCEEDINGS OF AAAI97 SPRING SYMPOSIUM SERIES WORKSHOP ON ONTOLOGICAL ENGINEERING, 1997. [S. 1.] : AAAI Press, 1997. p. 138-148.        [ Links ]

TENNISON, J.; SHADBOLT, N. R. APECKS: a tool to support living ontologies. In: PROCEEDINGS OF THE 11th BANFF KNOWLEDGE ACQUISITION WORKSHOP, 11., 1998, Banff, Alberta, Canada. [S. 1.: s. n.], 1998, p. 18-23.        [ Links ]

USCHOLD, M.; GRUNINGER, M. Ontologies: principles, methods an applications. Knowledge Engineering Review, v. 11, n. 2, 1996.        [ Links ]

_______; KING, M. Building ontologies: towards a unified methodology. In: ANNUAL CONFERENCE OF THE BRITISH COMPUTER SOCIETY SPECIALIST GROUP ON EXPERT SYSTEMS, 16., 1996, Cambridge, UK. [S. 1. : s. n.], 1996.        [ Links ]

_______ et al. The enterprise ontology? Knowledge Engineering Review, v. 13, 1998. Special issue on Putting ontologies to use.        [ Links ]

VAN HEIJIST, G.; SCHREIBER, A. T.; WIELINGA, B. J. Using explicit ontologies in KBS development. International Journal of Human-Computer Studies, v. 46, n. 2-3, p. 183-192, feb./march 1997.        [ Links ]

VARGAS-VERA Maria et al. Knowledge Extraction by using an ontology-based Annotation tool. In: PROCEEDINGS OF THE WORKSHOP KNOWLEDGE MARKUP AND SEMANTIC ANNOTATION, 2001, Victoria Canada, 2001.        [ Links ]

VÁZQUEZ, E.; VALERA, F.; BELLIDO, L. Modelado de servicios complejos en uma plataforma de Iitermediación para comercio electrónico. [S. 1. : s. n.], 2001. Disponível em: <http://www. telecom.ece.ntua.gr/smartec/documentation/Publications/smartec-jitel2001.pdf>. Acesso em: 14 ago. 2002.        [ Links ]

VOSSEN, P. (Ed.). EuroWordNet: A Multilingual Database with Lexical Semantic Networks, Kluwer Academic Publishers, Dordrecht, 1998.        [ Links ]

WACHE, H. et al. Ontology-based integration of information - a survey of existing approaches. In: IJCAI, WORKSHOP ON ONTOLOGIES AND INFORMATION SHARING, 2001. [S. 1. : s. n.] Disponível em: <http://citeseer.nj.nec.com/wache01ontologybased.html>. Acesso em: 01 maio 2002.        [ Links ]

WELTY, C.; GUARINO, N. Supporting ontological analysis of taxonomic relationships. Data & Knowledge Engineering, v. 39, n. 1, Oct. 2001.        [ Links ]

ZDRAHAL, Z. et al. Sharing engineering design knowledge in a distributed environment. Behaviour and Information Technology, v. 19, n. 3, p. 189-200, 2000.        [ Links ]

* MERRIAM-WEBSTER; GOVE, P. B. Webster's Third New International Dictionary. Unabridged. New York: Merriam-Webster, 2002. 2.783 p.
** GRUBER, T. (1996). What is an Ontology? Disponível em: <http://www-ksl.stanford.edu/kst/what-is-an-ontology.html>. Acesso em: 14 set. 2002.
*** GUARINO, N.; GIARETTA, P. (1995). Ontologies and KBs, towards a terminological clarification. Disponível em: <http://www.ladseb.pd.cnr.it/infor/Ontology/Papers/KBKS95.pdf>. Acesso em: 13 jul. 2002.
2 Disponível na Internet em http://www.daml.org/ontologies/
3 Disponível na Internet em www-ksl-svc.stanford.edu:5915/
4 Disponível na Internet em http://www.ist-universal.org/

© 2008  Instituto Brasileiro de Informação em
Ciência e Tecnologia - IBICT

SAS, Quadra 5, Lote 6, Bloco H
70070-914 Brasília DF - Brazil
Tel.: (55 61) 217.6161
Fax: (55 61) 321.4888

ciinf@ibict.br

Ontologia

1) Ontologia - Filosofia

Ontologia (<grego ontos+logoi = "conhecimento do ser") é a parte da filosofia que trata da natureza do ser, da realidade, da existência dos entes e das questões metafísicas em geral. A ontologia trata do ser enquanto ser, isto é, do ser concebido como tendo uma natureza comum que é inerente a todos e a cada um dos seres. Algumas vezes, porém impropriamente, costuma ser confundida com metafísica. Conquanto tenham, ambas, certa comunhão ou interseção em objeto de estudo, é também inescusavelmente claro que nenhuma das duas áreas é subconjunto lógico da outra, ainda que na identidade.

Segundo o aristotelismo, é a parte da filosofia que tem por objeto o estudo das propriedades mais gerais do ser, apartada da infinidade de determinações que, ao qualificá-lo particularmente, ocultam sua natureza plena e integral; metafísica ontológica.

e-Reality - Ontologia

1) Introdução

O entendimento da Realidade pode ter diferentes abordagens, enfoques ou visões.

O artigo A Visão de Mundo da e-Reality estabelece, em alto nível, o ponto de partida para a proposição de uma Ontologia para a e-Reality. No artigo, uma World View = , onde o símbolo "O" represemta uma Ontologia.

Dessa forma as Ontologias estão contidas em um todo mais amplo denominado World View (Visão do Mundo ou Visão da Realidade).

Uma Ontologia, por sua vez, por definição

2) Realidade como uma rede

O primeiro passo para a construção da ontologia da e-Reality é a visão da realidade como uma rede complexa de fenômenos em permanente e total interação, onde o conhecimento, em si, é parte integrante dessa rede.

3) Visões da Realidade

Rede, Domínio, Dimensão e Nível são forma de “visualização” ou visões da Realidade com o objetivo de entendimento e manipulação dessa Realidade.

Onde:

1. Domínio é uma Visão, ou seja, qualquer sub-conjunto de Fenômenos da Realidade de acordo com algum critério de agrupamento previamente estabelecido;
2. Dimensão é um Domínio onde o critério de agrupamento é a classificação dos Fenômenos da Realidade em função de uma ou mais de uma de suas Características; e
3. Nível é uma Dimensão onde o critério de agrupamento é a classificação dos Fenômenos da Realidade em função de uma ou mais de uma de suas Características Emergentes.

4) Níveis da Realidade

O segundo passo envolve a organização dos fenômenos dessa rede em níveis, utilizando como critério para organização o conceito de emergência (fenômenos complexos emergem de fenômenos mais simples).

Tal abordagem não constitui novidade, de forma alguma, tendo sido utilizada por diversos autores, podendo ser resumida da seguinte maneira:
–a existência emerge de um nível ainda desconhecido da realidade;
–a vida emerge da existência por mecanismos ainda não dominados amplamente;
–o conhecimento emerge da vida;
–o poder emerge do conhecimento; e
–outros níveis ainda desconhecidos podem emergir do poder.