3.1 Definición y elementos de una ontología

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 3.2 Metodologías de construcción  3.3 Lenguajes de representación  3.4 Herramientas de desarrollo  3.5 Criterios de evaluación para ontologías

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La Ingeniería ontológica es un campo de las ciencias de la computación y ciencias de la información que estudia los métodos y metodologías para construir esquemas conceptuales (ontología): ésta corresponde a la representación formal de un grupo de conceptos dentro de un dominio y de las relaciones entre esos conceptos. Una representación a gran escala de conceptos abstractos como acciones, tiempo, objetos físicos y creencias podría ser un ejemplo de ingeniería ontológica.

La ontología provee un vocabulario común de un área y define, con diferentes niveles de formalidad, el significado de los términos y de las relaciones entre los mismos.

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Una ontología puede definirse como una especificación formal y explícita para representar las entidades de un área en particular y sus relaciones.

Desde el punto de vista informático, las ontologías son teorías que especifican un vocabulario relativo a un cierto dominio.

Este vocabulario define entidades, clases, propiedades, predicados, funciones y las relaciones entre estos componentes. Las ontologías toman un papel clave en la resolución de interoperabilidad semántica entre sistemas de información y su uso.

La tarea más importante al crear una ontología consiste en identificar los conceptos y organizarlos dentro de un marco coherente y sistemático.

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Para el diseño de cualquier ontología es necesario contar con una metodología específica. Son muchas las propuestas existentes. De entre ellas podemos destacar algunas como:

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• Metodología CYC: publicada en 1990, contiene algunos pasos generales para la construcción de ontologías; el primero consiste en extraer manualmente el conocimiento común que está implícito en diferentes fuentes para después, cuando se tenga suficiente conocimiento en la ontología, adquirir nuevo conocimiento común usando herramientas de procesamiento de lenguaje natural o aprendizaje computacional.

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• Metodología de USCHOLD Y KING: desarrollada en 1995 con base en la experiencia recaudada en el desarrollo de una ontología de la Empresa, recrea una serie de pasos que permiten plasmar y especificar los conocimientos que se tienen sobre un dominio específico, centrando sus esfuerzos en la forma en la cual representar los conocimientos. Entre sus pasos para desarrollar ontologías propone: (1) identificar el propósito; (2) capturar los conceptos y relaciones entre estos conceptos y los términos utilizados para referirse a estos conceptos y relaciones; (3) codificar la ontología.

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• Metodología de GRÜNINGER Y FOX: surge paralelamente a la metodología anterior, en ella el primer paso consiste en identificar intuitivamente las aplicaciones posibles en las que se usará la ontología. Luego, se utilizan un conjunto de preguntas en lenguaje natural, llamadas cuestiones de competencia, para determinar el ámbito de la ontología. Se usan estas preguntas para extraer los conceptos principales, sus propiedades, relaciones y axiomas, los cuales se definen formalmente en Prolog.

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• Metodología Kactus: en ella se construye la ontología sobre una base de conocimiento por medio de un proceso de abstracción. Kactus define los siguientes pasos (1) Especificación de la aplicación, (2) diseño preliminar basado en categorías ontológicas toplevel relevantes y (3) refinamiento y estructuración de la ontología.

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• Metodología METHONTOLOGY: esta es una de las propuestas más completas ya que toma la creación de ontologías como un proyecto informático. Así, además de las actividades propias de la generación de la ontología esta metodología abarca actividades para la planificación del proyecto, la calidad del resultado, la documentación, etc. Además permite construir ontologías totalmente nuevas o reutilizar otras ontologías. Esta metodología está parcialmente soportada por el entorno de desarrollo ontológico WebODE y propone las siguientes etapas: (1) especificación, (2) conceptualización, (3) formalización, (4) implementación y (5) mantenimiento.

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• Metodología ON-TOKNOWLEDGE: esta aplica ontologías a la información disponible electrónicamente para mejorar la calidad de la gestión de conocimiento en organizaciones grandes y distribuidas. Además, incluye la identificación de metas que deberían ser conseguidas por herramientas de gestión de conocimiento y está basada en el análisis de escenarios de uso y en los diferentes papeles desempeñados por trabajadores de conocimiento y accionistas en las organizaciones.

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• Metodología TERMINAE: Apareció en 2002 y aporta tanto una metodología como una herramienta para la construcción de ontologías a partir de textos. Se basa en un análisis lingüístico de los textos, el cual se realiza mediante la aplicación de diferentes herramientas para el procesamiento del lenguaje natural. En particular se usan dos herramientas: (1) Syntex para identificar términos y relaciones; y (2) Caméléon para identificar roles o relaciones. La metodología funciona de la siguiente manera: mediante la aplicación de Syntex obtenemos una lista de posibles palabras y frases del texto y algunas dependencias sintácticas y gramaticales entre ellas. Estos datos se usan como entrada para el proceso de modelado junto con el texto original.

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• Metodología ONTOLOGY DEVELOPMENT 101: propuesta por la Universidad de Stanford EEUU, en donde sus principales recomendaciones radican en: (1) Determinar el dominio y ámbito de la ontología, (2) Determinar la intención de uso de la ontología, (3) Reutilizar ontologías o vocabularios controlados existentes. (4) Enumerar los términos importantes del dominio. (5) Definir jerarquía de clases. (6) Crear las instancias.

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El Lenguaje de Ontologías Web (OWL) es un lenguaje que está diseñado para ser usado en aplicaciones que necesitan procesar el contenido de la información en lugar de únicamente representar información para los humanos.

¿Por qué OWL?

La Web semántica es una visión del futuro de la Web donde la información está dando un significado explícito, permitiendo que las máquinas puedan procesar automáticamente e integrar la información disponible en la Web. OWL ha sido diseñado para cubrir esta necesidad de un lenguaje de ontologías Web. OWL forma parte de un conjunto creciente de recomendaciones del W3C relacionadas con la Web semántica.

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• XML proporciona una sintaxis superficial para documentos estructurados, pero no impone restricciones semánticas en el significado de estos documentos.

• XML Schema es un lenguaje que se utiliza para restringir la estructura de los documentos XML, además de para ampliar XML con tipos de datos.

• RDF es un modelo de datos para objetos ("recursos") y relaciones entre ellos, proporcionando una semántica simple para éste. Este tipo de modelo de datos puede ser representado en una sintaxis XML.

• RDF Schema es un vocabulario utilizado para describir propiedades y clases de recursos RDF, con una semántica para la generalización y jerarquización tanto de propiedades como de clases.

• OWL añade más vocabulario para describir propiedades y clases: entre otros, relaciones entre clases (por ejemplo, desunión), cardinalidad (por ejemplo, "uno exacto"), igualdad, más tipos de propiedades, características de propiedades (por ejemplo, simetría), y clases enumeradas.

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OWL proporciona tres lenguajes, cada uno con nivel de expresividad mayor que el anterior, diseñados para ser usados por comunidades específicas de desarrolladores y usuarios.

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• OWL Lite está diseñado para aquellos usuarios que necesitan principalmente una clasificación jerárquica y restricciones simples. Debería ser más sencillo proporcionar herramientas de soporte a OWL Lite que a sus parientes con mayor nivel de expresividad, y OWL Lite proporciona una ruta rápida de migración para tesauros y otras taxonomías. OWL Lite tiene también una menor complejidad formal que OWL DL.

• OWL DL está diseñado para aquellos usuarios que quieren la máxima expresividad conservando completitud computacional (se garantiza que todas las conclusiones sean computables), y resolubilidad (todos los cálculos se resolverán en un tiempo finito). OWL DL incluye todas las construcciones del lenguaje de OWL, pero sólo pueden ser usados bajo ciertas restricciones (por ejemplo, mientras una clase puede ser una subclase de otras muchas clases, una clase no puede ser una instancia de otra). OWL DL es denominado de esta forma debido a su correspondencia con la lógica de descripción, un campo de investigación que estudia la lógica que compone la base formal de OWL.

• OWL Full está dirigido a usuarios que quieren máxima expresividad y libertad sintáctica de RDF sin garantías computacionales. OWL Full permite una ontología para aumentar el significado del vocabulario preestablecido (RDF u OWL). Es poco probable que cualquier software de razonamiento sea capaz de obtener un razonamiento completo para cada característica de OWL Full.

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Comunicación: Las ontologías reducen la ambigüedad conceptual y terminológica puesto que proveen un marco de unificación.

Interoperabilidad: Cuando usuarios diferentes necesitan intercambiar datos o bien cuando un usuario utiliza diferentes herramientas de software el concepto de interoperabilidad no es menor. Desde un primer punto de vista las ontologías pueden actuar como “Inter-lengua”, es decir, que pueden utilizarse para soportar la traducción entre diferentes lenguajes y representaciones.

Ingeniería de sistemas: La aplicación de ontologías para soportar el diseño y desarrollo de sistemas de software puede darse con varios propósitos:

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• Especificación: facilitan el proceso de identificación de requerimientos y la comprensión de las relaciones entre componentes.

• Confiabilidad: Pueden mejorar la confiabilidad del sistema sirviendo como base para el chequeo manual del diseño contra la especificación, como también permiten el chequeo de consistencia semi-automatizado del sistema de software con respecto a la especificación declarativa.

• Reusabilidad: Poder importar y exportar módulos entre diferentes sistemas de software. La meta es conseguir librerías de ontologías que puedan ser reutilizadas y adaptadas para distintas clases de problemas y entornos.

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Bases de datos: Utilizar una ontología para bases de datos parece ser el uso más obvio, pues en la práctica una ontología puede compararse con el esquema de una base de datos.

Interfaces de usuario: Las ontologías han sido exitosamente utilizadas para generar interfaces basadas en formularios que chequean por restricciones de violación de tipos. En tiempo de ejecución, una ontología podría desplegarse en una ventana auxiliar para que el usuario la utilice como parte del sistema, por ejemplo para comprender el vocabulario utilizado.