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Universidade Federal do Amazonas
Instituto de Ciˆencias Exatas
Programa de P´os-Gradua¸c˜ao em Inform´atica
Constru¸c˜ao de Ontologias de Dom´ınio a Partir
de Mapas Conceituais
Gretchen Torres de Macedo
Manaus – Amazonas
Mar¸co de 2007
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Gretchen Torres de Macedo
Constru¸c˜ao de Ontologias de Dom´ınio a Partir
de Mapas Conceituais
Disserta¸c˜ao apresentada ao Programa de
P´os-Gradua¸c˜ao em Inform´atica do Instituto
de Ciˆencias Exatas da Universidade Federal
do Amazonas, como requisito parcial para
obten¸c˜ao do T´ıtulo de Mestre em Inform´atica.
´
Area de concentra¸c˜ao: Inteligˆencia Artificial.
Orientadora: Profa. Virg´ınia V. B. Biris Brilhante, Ph.D.
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Gretchen Torres de Macedo
Constru¸c˜ao de Ontologias de Dom´ınio a Partir
de Mapas Conceituais
Disserta¸c˜ao apresentada ao Programa de
P´os-Gradua¸c˜ao em Inform´atica do Instituto
de Ciˆencias Exatas da Universidade Federal
do Amazonas, como requisito parcial para
obten¸c˜ao do T´ıtulo de Mestre em Inform´atica.
´
Area de concentra¸c˜ao: Inteligˆencia Artificial.
Banca Examinadora
Prof. Virg´ınia V. B. Biris Brilhante, Ph.D. – Orientadora
Departamento de Ciˆencia da Computa¸c˜ao – UFAM/PPGI
Prof. Alberto Nogueira de Castro Jr., Ph.D.
Departamento de Ciˆencia da Computa¸c˜ao – UFAM/PPGI
Prof. Dr. Credin´e Menezes
Departamento de Ciˆencia da Computa¸c˜ao – UFES
Manaus – Amazonas
Maio de 2007
Ao meu esposo Claudemir Ivan, com amor.
Agradecimentos
A conclus˜ao deste trabalho foi algo que, muito longe de depender somente de mim mesma,
somente foi poss´ıvel diante da colabora¸c˜ao de muitas pessoas. Aproveito este espa¸co para
agradecer a todos que possibilitaram a sua realiza¸c˜ao.
Serei eternamente grata `a Professora Virginia Brilhante, que foi muito mais que uma
orientadora e superou de longe todas as minhas poss´ıveis expectativas: me pegou pela
m˜ao e me conduziu em dire¸c˜ao `a realiza¸c˜ao deste trabalho, me fazendo perceber que a
gra¸ca est´a em percorrer o caminho.
Tive mais uma vez a sorte de poder contar com Andr´ea Pereira Mendon¸ca, amiga e
professora desde a gradua¸c˜ao, que continua me mostrando que nossas maiores limita¸c˜oes
nos s˜ao impostas por n´os mesmos.
Agrade¸co aos professores do curso, em especial Edleno Silva de Moura, Alberto Nogueira
de Castro Jr e Ilias Biris, que transformaram meus conhecimentos, praticamente nulos
em ciˆencia da computa¸c˜ao, em algo de que eu possa me orgulhar.
Foi muito bom poder contar com meu amigo Bruno Gadelha, sempre presente, que me
deu dicas precios´ıssimas durante todo o curso.
Agrade¸co a Sabatta Macedo, pela amizade e grande contribui¸c˜ao nas tarefas do projeto.
Agrade¸co tamb´em `as colegas da secretaria, em especial `a Elienai, sempre eficiente e presta-
tiva.
Agrade¸co ao CEFET-AM pela oportunidade dada de realizar o experimento com ma-
pas conceituais e aos alunos C´ıcero, Marcelle, Miriam e Reginaldo, pela colabora¸c˜ao e
dedica¸c˜ao na realiza¸c˜ao das atividades solicitadas.
Sou muito grata `a colabora¸c˜ao da Funda¸c˜ao Paulo Feitoza, que possibilitou a concilia¸c˜ao
entre mestrado e trabalho e tamb´em a meus amigos de trabalho, que colaboraram para
que eu conseguisse realizar estas duas atividades.
Com amor, agrade¸co ao meu esposo Ivan, de paciˆencia infinita, que soube ser compreensivo
diante do adiamento dos planos de crescimento da nossa fam´ılia.
“The essence of things is not only determined
by the things themselves, but also by the
contribution of whoever perceives and under-
stands them.”
Emmanuel Kant
Resumo
Ontologias tˆem sido constru´ıdas e utilizadas em diversas aplica¸c˜oes como um modelo de
representa¸c˜ao de conhecimento compartilh´avel entre agentes de software e usu´arios. A
elabora¸c˜ao de ontologias consiste em especificar formalmente os conceitos relativos a um
determinado dom´ınio de conhecimento, bem como as rela¸c˜oes entre os mesmos. Esta for-
maliza¸c˜ao ´e feita com base em um entendimento comum de especialistas sobre dom´ınio
representado, consenso este obtido ap´os diversas discuss˜oes, o que torna a elabora¸c˜ao de
ontologias um proce sso trabalhoso e demorado. Os mapas conceituais, por sua vez, s˜ao
um modelo de representa¸c˜ao do conhecimento que, em rela¸c˜ao `as ontologias, ´e informal,
menos complexo e, portanto, de f´acil elabora¸c˜ao. Entretanto, a liberdade permitida na
defini¸c˜ao de conceitos e rela¸c˜oes nos mapas dificulta a transcri¸c˜ao direta desses modelos
em representa¸c˜oes formais que possam ser utilizadas em aplica¸c˜oes baseadas em conheci-
mento.
Este trabalho apresenta um processo de transcri¸c˜ao de mapas conceituais em ontologias
especificadas em OWL (Web Ontology Language), tornando poss´ıvel o aproveitamento
da facilidade de elabora¸c˜ao oferecida por mapas conceituais no processo de constru¸c˜ao
de ontologias de dom´ınio. O processo de transcri¸c˜ao consiste de duas etapas principais:
tradu¸c˜ao e mesclagem. A etapa de tradu¸c˜ao consiste na obten¸c˜ao de ontologias inter-
medi´arias a partir de um conjunto de mapas conceituais tendo sido realizada mediante
o desenvolvimento de uma ferramenta de software. A etapa de mesclagem, respons´avel
por unificar as ontologias intermedi´arias obtidas na primeira etapa, foi realizada atrav´es
da utiliza¸c˜ao de uma ferramenta de mesclagem existente. Foram ainda realizadas ex-
periˆencias de produ¸c ˜ao de mapas conceituais, os quais foram submetidos `as ferramentas
mencionadas, de forma a avaliar o processo apresentado.
Palavras-chave: Mapas conceituais; Ontologias OWL; Transcri¸c˜ao; Mesclagem;
Heur´ısticas.
Abstract
Ontologies have been built and used in a variety of applications as a form of knowledge
representation that is meant for software systems, or agents, as well as for human users.
Building an ontology consists of, in short, formally specifying concepts and their relations
concerning a certain knowledge domain. Such specification should convey an interpreta-
tion of the domain as agreed by experts and requires sp ecific ontology engineering skills,
which makes its elaboration a hard-working and slow process. In relation to ontologies,
conceptual maps are a more informal, simple and, thus, accessible form of knowledge
representation. However, the freedom enjoyed in defining concepts and their links makes
it dicult to directly draw formal representations from conceptual maps.
This work presents a transcription process that is able to transform conceptual maps
into ontologies specified in OWL (Web Ontology Language). In this way, the ease of
construction of conceptual maps can be taken advantage of to alleviate the knowledge
acquisition bottleneck that is inherent in ontology engineering. The translation process
consists of two main stages: translation and merging. In the translation stage a group of
conceptual maps about the same knowledge domain is transformed into a set of prelimi-
nary ontologies by mens of a translator module software. In the merging stage, ontology
merging techniques are applied to the set of preliminary ontologies so as to yield a single
unified ontology. This phase has been achieved by means of an available merging tool.
Experiments for building conceptual maps have also been done and submited to the two
phases of the translation process, in order to evaluate it.
Keywords: Conceptual maps; OWL Ontologies ; Transcription; Merging; Heuristics.
Conte´udo
1 Introdu¸c˜ao 2
1.1 Quest˜oes Envolvendo a Aquisi¸c˜ao de Conhecimento . . . . . . . . . . . . . 3
1.2 De Mapas Conceituais a Ontologias de Dom´ınio: um Processo de Transcri¸c˜ao 5
1.2.1 Objetivos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6
1.2.2 Metodologia . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
1.3 Organiza¸c ˜ao da Disserta¸c˜ao . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
2 Fundamenta¸c˜ao Te´orica e Revis˜ao Bibliogr´afica 10
2.1 Mapas Conceituais . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10
2.1.1 Mapas Conceituais Bem Constru´ıdos . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
2.1.2 CMapTools: um Ambiente para Constru¸c˜ao de Mapas Conceituais . 13
2.2 Ontologias . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
2.2.1 Metodologias de Constru¸c˜ao de Ontologias . . . . . . . . . . . . . . 16
2.2.2 OWL: Web Ontology Language . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17
2.2.3 Integra¸c˜ao de Ontologias . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
2.2.3.1 M´etodos para identifica¸c˜ao de similaridade . . . . . . . . . 21
2.3 Trabalhos Relacionados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25
3 De Mapas Conceituais a Ontologias 28
3.1 Processo de Transcri¸c˜ao . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28
3.2 Heur´ısticas de Tradu¸c˜ao . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30
i
Conte
´
udo ii
3.2.1 Instˆancias de Conceitos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31
3.2.2 Conceitos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32
3.2.3 Rela¸c˜oes de Classifica¸c˜ao . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33
3.2.4 Rela¸c˜oes de Composi¸c˜ao . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37
3.2.5 Rela¸c˜oes bidirecionais . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42
3.2.6 Demais Rela¸c˜oes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43
3.3 Mesclagem de Ontologias intermedi´arias . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44
3.3.1 Chimaera . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45
3.3.2 OntoMerge . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45
3.3.3 PROMPT . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46
4 Ferramenta de Tradu¸c˜ao 49
4.1 Componente Parser . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50
4.2 Componente Mapeador . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53
4.2.1 Composi¸c˜ao de Heur´ısticas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54
4.3 Componente Gerador de OWL . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56
5 Estudo de Caso 60
5.1 Prepara¸c˜ao e Realiza¸c˜ao de Atividades de Constru¸c˜ao de Mapas Conceituais 60
5.2 Prepara¸c˜ao dos Mapas para Submiss˜ao ao Processo de Transcri¸c˜ao . . . . . 62
5.3 Tradu¸c˜ao . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67
5.4 Mesclagem . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77
5.4.1 Ontologia Resultante . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 80
5.4.2 Ontologia Alvo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 81
5.4.2.1 Mesclagem Adicional de Classes e Propriedades . . . . . . 82
5.4.2.2 Ajuste de Rela¸c˜oes Hier´arquicas e de Composi¸c˜ao . . . . . 87
5.5 Avalia¸c˜ao . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 88
5.5.1 Consistˆencia . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 88
Conte
´
udo iii
5.5.2 Concis˜ao . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 89
5.5.3 Completude . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 89
5.5.4 Requisitos para Ferramenta de Mesclagem . . . . . . . . . . . . . . 89
6 Discuss˜ao e Conclus˜oes 91
6.1 Heur´ısticas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 92
6.2 Tradu¸c˜ao e Tradutor . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 93
6.3 Mesclagem . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 94
6.4 Trabalhos Futuros . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 94
Bibliografia 96
Lista de Figuras
2.1 Mapa conceitual sobre plantas (Fonte: servidor CMapTools IHMC internal) . . 12
3.1 Processo de constru¸c˜ao de ontologia de dom´ınio a partir de mapas conceituais 29
3.2 Rela¸c˜ao que denota os conceitos Public, Private e Package como instˆancias de
Qualifiers . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31
3.3 Rela¸c˜ao hier´arquica entre conceitos identificada pela express˜ao can be. . . . . . 34
3.4 Composi¸c˜ao entre conceitos identificada pela express˜ao are composed of. . . . . 37
3.5 Plug-in PROMPT durante processo de mesclagem de ontologias . . . . . . . . 46
3.6 Algoritmo PROMPT . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47
4.1 Interface de usu´ario da ferramenta de tradu¸c˜ao . . . . . . . . . . . . . . . . . 50
4.2 Arquitetura do m´odulo de tradu¸c ˜ao . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50
4.3 Mapa conceitual em formato Proposi¸c˜oes como Texto . . . . . . . . . . . . . . 51
4.4 Fatos em linguagem Prolog gerados pelo componente Parser . . . . . . . . . . 53
4.5 Especifica¸c˜ao em Prolog da heur´ıstica de identifica¸c˜ao de hierarquia . . . . . . 54
4.6 Resolu¸c˜ao de poss´ıveis rela¸c˜oes de composi¸c˜ao e decis˜ao entre subclasses e
indiv´ıduos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56
4.7 Trecho de especifica¸c˜ao em OWL da classe Flowers . . . . . . . . . . . . . . . 57
4.8 Trecho de especifica¸c˜ao em OWL da classe Plants . . . . . . . . . . . . . . . . 58
4.9 Ontologia obtida do mapa conceitual sobre Plantas aberta no Prot´eg´e . . . . . 59
5.1 Mapa original do aluno C´ıcero . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62
iv
Conte
´
udo v
5.2 Mapa original do aluno Reginaldo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63
5.3 Mapa original da aluna Marcelle . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 64
5.4 Mapa original da aluna Miriam . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65
5.5 Mapa do aluno C´ıcero em inglˆes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66
5.6 Mapa do aluno Reginaldo em inglˆes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67
5.7 Mapa da aluna Marcelle em inglˆes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68
5.8 Mapa da aluna Miriam em inglˆes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69
5.9 Ontologia intermedi´aria obtida do mapa do aluno C´ıcero: hierarquia (a), pro-
priedades (b), composi¸c˜oes (c) e instˆancias (d) . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71
5.10 Ontologia intermedi´aria obtida do mapa do aluno Reginaldo: hierarquia (a),
propriedades (b) e composi¸c˜ao (c) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73
5.11 Ontologia intermedi´aria obtida do mapa da aluna Miriam: hierarquia (a),
propriedades (b) e composi¸c˜ao (c) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 75
5.12 Ontologia intermedi´aria obtida do mapa da aluna Marcelle: hierarquia (a),
propriedades (b) e composi¸c˜ao (c) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 76
5.13 Ordem de mesclagem das ontologias intermedi´arias . . . . . . . . . . . . . . . 77
5.14 Hierarquia de classes da ontologia resultante . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 81
5.15 Propriedades de objeto da ontologia resultante . . . . . . . . . . . . . . . . . . 82
5.16 Restri¸c˜oes (a) e instˆancias (b) da ontologia resultante . . . . . . . . . . . . . . 83
5.17 Hierarquia de classes da ontologia alvo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 84
5.18 Propriedades de objeto da ontologia alvo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 85
5.19 Restri¸c˜oes e instˆancias da ontologia alvo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 86
Lista de Tabelas
2.1 Varia¸c˜oes do termo atividade enzim´atica (adaptado de [17]) . . . . . . . . . . 22
2.2 Classes similares segundo o m´etodo estrutural . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23
2.3 Compara¸c˜ao de senten¸cas geradas a partir de diferentes ontologias . . . . . . . 24
5.1 Poss´ıveis hierarquias identificadas na ontologia do aluno C´ıcero . . . . . . . . . 70
5.2 Poss´ıveis composi¸c˜oes identificadas na ontologia do aluno C´ıcero . . . . . . . . 72
5.3 Diferencia¸c˜ao entre subclasses e instˆancias da ontologia do aluno C´ıcero . . . . 72
5.4 Poss´ıveis hierarquias identificadas na ontologia do aluno Reginaldo . . . . . . . 72
5.5 Poss´ıveis composi¸c˜oes identificadas na ontologia do aluno Reginaldo . . . . . . 72
5.6 Poss´ıveis hierarquias identificadas na ontologia da aluna Miriam . . . . . . . . 74
5.7 Poss´ıveis composi¸c˜oes identificadas na ontologia da aluna Miriam . . . . . . . 74
5.8 Poss´ıveis hierarquias identificadas na ontologia da aluna Marcelle . . . . . . . 75
5.9 Poss´ıveis composi¸c˜oes identificadas na ontologia da aluna Marcelle . . . . . . . 76
5.10 Classes e propriedades mescladas entre as ontologias C´ıcero e Reginaldo . . . . 78
5.11 Classes e propriedades mescladas entre as ontologias CiRe e Miriam . . . . . . 79
5.12 Classes e propriedades mescladas entre as ontologias CiReMi e Marcelle . . . . 80
vi
1
Cap´ıtulo 1
Introdu¸c˜ao
Ontologias s˜ao definidas como “uma especifica¸c˜ao expl´ıcita de uma conceitua¸c˜ao” [25].
A especifica¸c˜ao do conhecimento na forma de ontologias torna poss´ıvel que o conhecimento
relativo a um determinado dom´ınio seja utilizado por sistemas baseados em conhecimento
na realiza¸c˜ao de diferentes tarefas, tais como permitir a troca de informa¸c˜oes entre agentes
de software de diferentes aplica¸c˜oes [33] ou inferir informa¸c˜oes n˜ao explicitamente especi-
ficadas [45].
Para viabilizar este tipo de tarefa, ontologias de dom´ınio devem capturar corretamente
a essˆencia dos conceitos que comp˜oem o dom´ınio representado, bem como as rela¸c˜oes
existentes entre estes conceitos e as teorias e princ´ıpios elementares que os regem. Isto ´e
necess´ario para viabilizar a reutiliza¸c˜ao desta ontologia em aplica¸c˜oes semelhantes dentro
do mesmo dom´ınio. Deve tamb´em ser estabelecido um compromisso ontol´ogico [24], ou
seja, um acordo sobre o significado pretendido dos termos adotados na ontologia, para
que estes possam ser formalizados de maneira que sejam somente interpretados de acordo
com o signifcado pr´e-estabelecido. Estas circunstˆancias fazem da constru¸c˜ao de ontologias
um processo demorado, complexo e, por vezes, repetitivo.
Uma outra ferramenta de representa¸c˜ao de conhecimento, os mapas conceituais[37],
s˜ao utilizados para expressar graficamente o conhecimento de uma pessoa ou grupo sobre
2
1. Introduc¸
˜
ao 3
os conceitos que formam um dom´ınio e as rela¸c˜oes existentes entre os mesmos. Esta fer-
ramenta ´e mais informal, menos complexa e, portanto, de f´acil elabora¸c˜ao. Entretanto, a
liberdade permitida na defini¸c˜ao de conceitos e rela¸c˜oes faz com que a mesma informa¸c˜ao
possa ser representada de muitas formas diferentes quando descrita por diferentes pes-
soas. Al´em disso, n˜ao h´a formas especiais de representa¸c˜ao de rela¸c˜oes e spec´ıficas, como
hierarquias entre conceitos. Estas caracter´ısticas dificultam a transcri¸c˜ao direta de mapas
conceituais em representa¸c˜oes formais.
Este trabalho prop˜oe o aproveitamento da flexibilidade oferecida por mapas conceituais
na especifica¸c˜ao de conceitos e rela¸c˜oes de um dom´ınio espec´ıfico como uma contribui¸c˜ao
para a solu¸c˜ao do problema do gargalo de aquisi¸c˜ao de conhecimento (knowledge acquisi-
tion bottleneck) [
29], que ´e caracter´ıstico da constru¸c˜ao de ontologias.
Este cap´ıtulo inicia-se com uma explana¸c˜ao sobre os problemas inerentes ao proces so de
constru¸c˜ao de ontologias de consenso (Se¸c˜ao 1.1). Em seguida, na Se¸c˜ao 1.2, ´e apresentado
o processo desenvolvido de transcri¸c˜ao de mapas conceituais em ontologias de consenso.
Finalmente, na se¸c˜ao 1.3 ´e apresentada a organiza¸c˜ao da disserta¸c˜ao.
1.1 Quest˜oes Envolvendo a Aquisi¸c˜ao de
Conhecimento
A constru¸c˜ao de ontologias ´e o processo de traduzir o conhecimento da mente de especial-
istas para uma representa¸c˜ao rigorosa que especifique uma interpreta¸c˜ao inequ´ıvoca dos
conceitos e de suas rela¸c˜oes pertinentes a um dom´ınio. Este processo tradicionalmente
envolve o trabalho em grup o com especialistas de dom´ınio e engenheiros do conhecimento,
v´arias entrevistas, constru¸c˜ao e reconstru¸c˜ao da ontologia, al´em da resolu¸c˜ao de conflitos
resultantes das diferentes estruturas cognitivas dos especialistas do dom´ınio. A estrutura
cognitiva de um indiv´ıduo ´e a forma como os conceitos e rela¸c˜oes est˜ao organizados em
sua mente [37].
Elaborar uma ontologia ´e um processo onde s˜ao identificados e descritos formalmente
1. Introduc¸
˜
ao 4
as classes e indiv´ıduos do dom´ınio abordado, como tamb´em as rela¸c˜oes que ocorrem entre
indiv´ıduos destas classes.
´
E necess´ario de finir os limites do dom´ınio de conhecimento com
objetividade, descrever o conhecimento essencial ao dom´ınio e definir um vocabul´ario que
minimize interpreta¸c˜oes amb´ıguas [25]. Esta defini¸c˜ao deve, ainda, ser obtida mediante o
consenso de todos os envolvidos na especifica¸c˜ao formal do dom´ınio. As dificuldades iner-
entes a este processo s˜ao caracter´ısticas do chamado “knowledge acquisition bottleneck ”
[29].
Mapas conceituais, por sua vez, mostram-se uma poderosa ferramenta de elicita¸c˜ao
do conhecimento devido a sua facilidade de constru¸c˜ao. Isto acontece porque, durante
sua elabora¸c˜ao, somente ´e necess´ario concentrar-se na identifica¸c˜ao dos conceitos de um
dom´ınio e nas rela¸c˜oes existentes entre os mesmos. Sua constru¸c˜ao n˜ao depende da
defini¸c˜ao completa de conceitos, da sua identifica¸c˜ao de maneira inequ´ıvoca, nem tam-
pouco do consenso de um grupo de especialistas de dom´ınio.
No contexto deste trabalho, uma das caracter´ısticas mais relevantes de mapas c on-
ceituais ´e a facilidade com que pode m ser elaborados. Isto faz com que seu processo de
constru¸c˜ao seja menos complexo, podendo ser constru´ıdos por pessoas conhecedoras do
dom´ınio sem interven¸c˜ao de engenheiros de conhecimento. Al´em disso, por representarem
o conhecimento de um ´unico indiv´ıduo (ou grupo de indiv´ıduos) trabalhando cooperati-
vamente sobre um dom´ınio espec´ıfico, n˜ao dependem da resolu¸c˜ao de conflitos ideol´ogicos
durante sua concep¸c˜ao. Ambientes de autoria de mapas conceituais, como o CMapTools
[11] ou o CMTool [43], facilitam ainda mais a atividade de e labora¸c˜ao, oferecendo ao
usu´ario ferramentas que facilitam a disposi¸c˜ao de conceitos e rela¸c˜oes.
Embora a liberdade oferecida na defini¸c˜ao de conceitos e rela¸c˜oes nos mapas conceitu-
ais permita que a mesma informa¸c˜ao possa se r representada de diferentes maneiras em
diferentes mapas, estes constituem um valioso corpo de conhecimento, mesmo que in-
formalmente representado, que pode se r aproveitado como fonte de conhecimento inicial
para a constru¸c˜ao de uma ontologia de dom´ınio formalmente especificada.
1. Introduc¸
˜
ao 5
Na se¸c˜ao seguinte, ´e apresentada uma vis˜ao geral do processo elaborado neste trabalho,
que utiliza mapas conceituais na constru¸c˜ao de ontologias de dom´ınio espec´ıfico. Tal
abordagem visa aliviar o gargalo de aquisi¸c˜ao de conhecimento inerente `as metodologias
tradicionais de constru¸c˜ao de ontologias de dom´ınio.
1.2 De Mapas Conceituais a Ontologias de
Dom´ınio: um Processo de Transcri¸c˜ao
Diante da possibilidade de aproveitamento do conhecimento dispon´ıvel na forma de mapas
conceituais na elabora¸c˜ao de ontologias de dom´ınio, foi desenvolvido um processo onde,
a partir de um conjunto de mapas conceituais de um mesmo dom´ınio, pode-se extrair e
unificar o conhecimento do dom´ınio ali representado, em conceitos e rela¸c˜oes de diversas
formas, para obten¸c˜ao de uma ontologia de grupo.
O processo ´e formado por duas etapas. Na primeira, cada um dos mapas conceituais
´e traduzido para uma linguagem de representa¸c˜ao de ontologia, constituindo-se assim
em uma ontologia intermedi´aria do dom´ınio. Estas ontologias s˜ao, na segunda etapa
do processo, mescladas atrav´es da utiliza¸c˜ao de t´ecnicas de mesclagem de ontologias,
resultando assim em uma ontologia de grupo.
Estabelecida esta abordagem para obten¸c˜ao de ontologias de dom´ınio a partir de mapas
conceituais, surgem as seguintes quest˜oes de pesquisa:
• Como mapear conceitos e rela¸c˜oes de mapas conceituais em elementos de ontologias?
•
´
E poss´ıvel usar abordagens de mesclagem de ontologias em ontologias criadas a
partir de mapas conceituais?
• O que faz com que o resultado gerado seja uma ontologia e n˜ao apenas uma repre-
senta¸c˜ao de um mapa conceitual de grupo?
1. Introduc¸
˜
ao 6
Das quest˜oes de p esquisa apresentadas acima, foram levantadas as hip´oteses a seguir.
• Hip´otese 1: O uso de heur´ısticas ´e uma boa abordagem na identifica¸c˜ao de
proposi¸c˜oes especiais que s ˜ao representadas em diferentes constru¸c˜oes na forma de
ontologia.
• Hip´otese 2: Uma vez que um conjunto de mapas conceituais ´e transformado em
ontologias intermedi´arias, as t´ecnicas de mesclagem que podem ser utilizadas s˜ao
limitadas apenas pelos elementos dispon´ıveis nas ontologias em si, e n˜ao pela origem
das informa¸c˜oes ali especificadas.
• Hip´otese 3: A transcri¸c˜ao de proposi¸c˜oes de um mapa conceitual em elementos
espec´ıficos de ontologias n˜ao explicitamente representados na mesma torna poss´ıvel
sua utiliza¸c˜ao em sistemas inteligentes baseados em conhecimento onde a ontologia
constru´ıda ´e utilizada na realiza¸c˜ao de inferˆencias, o que n˜ao pode ser feito com
mapas conceituais diretamente.
1.2.1 Objetivos
Esta disserta¸c˜ao tem como objetivo principal investigar a possibilidade de utiliza¸c˜ao de
um conjunto de mapas conceituais relativos ao mesmo dom´ınio para obten¸c˜ao de uma
ontologia de consenso. Este objetivo pode ser alcan¸cado atrav´es dos seguintes objetivos
espec´ıficos:
• identificar heur´ısticas capazes de mapear conceitos e rela¸c˜oes de mapas conceituais
em elementos de ontologias;
• implementar uma ferramenta de tradu¸c˜ao de cada mapa conceitual em uma ontolo-
gia intermedi´aria, utilizando as heur´ısticas identificadas;
1. Introduc¸
˜
ao 7
• identificar t´ecnicas de mesclagem de ontologias que possam ser aplicadas `as ontolo-
gias intermedi´arias, origin´arias dos mapas conceituais, para a constru¸c˜ao de uma
ontologia de consenso;
• pesquisar e selecionar uma ferramenta de mesclagem que implemente as t´ecnicas
selecionadas para constru¸c˜ao da ontologia de consenso;
• avaliar o processo de tradu¸c˜ao como um todo atrav´es da an´alise da ontologia obtida,
segundo os crit´erios de consistˆencia, coes˜ao e completude, sendo este ´ultimo avaliado
em rela¸c˜ao ao conte´udo inicialmente definido nos mapas conceituais.
1.2.2 Metodologia
Com o objetivo de obter mapas que sirvam como material para realiza¸c˜ao das etapas de
tradu¸c˜ao e de mesclagem do processo de transcri¸c˜ao, foram realizadas atividades de busc a
e sele¸c˜ao de mapas nos servidores da ferramenta CMapTools [11]. Foram pesquisados
mapas em inglˆes, visto que foi previsto o uso de bancos de dados l´exicos no processo
de transcri¸c˜ao dispon´ıveis apenas nesse idioma. Al´em disso, foram selecionados mapas
de tamanho m´edio, que contivessem entre quinze e vinte conceitos, visando minimizar
a complexidade dos experimentos de tradu¸c˜ao manual de mapas. Foi ainda um crit´erio
de sele¸c˜ao que as rela¸c˜oes contidas nos mapas formassem prop osi¸c˜oes acerca do dom´ınio
representado.
Os mapas selecionados foram ent˜ao analisados, buscando identificar caracter´ıs ticas
diferenciadas nas proposi¸c ˜oes representadas em linguagem natural, que pudessem ser rep-
resentadas em constru¸c˜oes de ontologias. Para isso, os mapas foram inicialmente tran-
scritos manualmente. Foram ent˜ao elaboradas heur´ısticas que possibilitassem a identi-
fica¸c˜ao destas caracter´ısticas e o conseq¨uente mapeamento das mesmas em elementos de
ontologias.
1. Introduc¸
˜
ao 8
Foi desenvolvida uma ferramenta de tradu¸c˜ao que, utilizando as heur´ısticas estabele-
cidas, ´e capaz de traduzir cada mapa em uma ontologia intermedi´aria.
A segunda etapa do processo de transcri¸c˜ao, que consiste na mesclagem das ontolo-
gias intermedi´arias, foi realizada atrav´es da utiliza¸c˜ao de uma ferramenta de mesclagem
dispon´ıvel. Para verificar se a ferramenta poderia ser utilizada na mesclagem de ontologias
obtidas a partir de mapas conceituais, foi selecionada uma ferramenta que implementasse
t´ecnicas de mesclagem aplic´aveis a este tipo de ontologia.
Como estudo de caso, foi realizado um experimento para produ¸c˜ao de mapas conceitu-
ais em um contexto de aprendizagem. Tais mapas foram ent˜ao submetidos `a ferramenta
de tradu¸c˜ao, gerando um conjunto de ontologias intermedi´arias. Estas ontologias foram
ent˜ao mescladas, gerando-se assim uma ontologia do dom´ınio representado.
A ontologia resultante foi avaliada segundo crit´erios pr´e-estabelecidos, sendo por fim
constru´ıda, a partir desta, uma outra ontologia, representando a que poderia ter sido
potencialmente obtida dos mapas conceituais. A compara¸c˜ao entre estas duas ontologias
permitiu a avalia¸c˜ao da ontologia resultante segundo os crit´erios de consistˆencia, comple-
tude e coes˜ao.
1.3 Organiza¸c˜ao da Disserta¸c˜ao
Esta disserta¸c˜ao est´a organizada em mais cinco cap´ıtulos. O Cap´ıtulo 2 apresenta a fun-
damenta¸c˜ao te´orica das duas formas de representa¸c˜ao do conhecimento abordadas nesta
disserta¸c˜ao, mapas conceituais e ontologias. No Cap´ıtulo 3, o processo de tradu¸c˜ao de ma-
pas conceituais em ontologias de consenso ´e apresentado, juntamente com as heur´ısticas
que possibilitam tal mapeamento. O Cap´ıtulo 4 apresenta considera¸c˜oes importantes rel-
ativas `a constru¸c˜ao do m´odulo e tradu¸c˜ao, juntamente com o estudo de caracter´ısticas
desej´aveis em uma ferramenta de mesclagem de ontologias obtidas a partir de mapas con-
ceituais. No Cap´ıtulo 5, s˜ao apresentados os resultados dos experimentos de obten¸c˜ao de
1. Introduc¸
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ao 9
ontologias de consenso a partir de mapas conceituais, nos quais mapas foram submeti-
dos ao processo apresentado e posteriormente avaliados. Finalmente, no Cap´ıtulo 6, s˜ao
apresentadas uma discuss˜ao e conclus˜oes sobre os resultados do processo apresentado.
Cap´ıtulo 2
Fundamenta¸c˜ao Te´orica e Revis˜ao
Bibliogr´afica
Este trabalho descreve um processo de transforma¸c˜ao de um modelo de comunica¸c˜ao de
conhecimento informal, mapa conceitual, em uma representa¸c˜ao ontol´ogica formal. Ambas
as formas de representa¸c˜ao de conhecimento s˜ao descritas nas se¸c ˜oes 2.1 e 2.2. Em seguida
s˜ao apresentados alguns trabalhos existentes, que utilizam abordagens relacionadas `a
nossa para construir ontologias.
2.1 Mapas Conceituais
Mapas conceituais s˜ao representa¸c˜oes gr´aficas do conhecimento de uma pessoa sobre os
conceitos de um dom´ınio e das rela¸c˜oes existentes entre os mesmos. Podem tamb´em rep-
resentar o conhecimento de um grupo quando elaborados cooperativamente. Conceitos
podem ser vistos como regularidades percebidas em eventos ou objetos [37]. Mapas con-
ceituais s˜ao formados por um conjunto de conceitos, especificados em caixas, e liga¸c˜oes
entre os mesmos, especificados como linhas. Ambos s˜ao identificados por r´otulos, podendo
tamb´em serem utilizados s´ımbolos para descrever conceitos.
A representa¸c˜ao de conhecimento na forma de mapas conceituais tem origem na teoria
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2. Fundamentac¸
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de Ausubel [7] sobre aprendizagem significativa. Segundo Ausubel, a estrutura cognitiva
´e, no contexto de um determinado assunto, o conte´udo e organiza¸c˜ao das id´eias na mente
de um indiv´ıduo sobre aquela ´area particular de conhecimento. Para Ausubel, a estrutura
cognitiva de cada indiv´ıduo ´e extremamente organizada e hierarquizada, no sentido em
que as v´arias id´eias se encadeiam de acordo com as rela¸c˜oes que se estabelecem entre elas.
Novak [37] desenvolveu pe squisas de ensino-aprendizagem com mapas conceituais em
1984, utilizando-os como ferramenta de representa¸c˜ao, constru¸c˜ao e comunica¸c˜ao de con-
hecimento. Para Novak, o prop´osito de mapas conceituais ´e representar rela¸c˜oes relevantes
entre conceitos na forma de proposi¸c˜oes, formadas por conjuntos conceito - rela¸c˜ao - con-
ceito. Assim, proposi¸c˜oes s˜ao afirma¸c˜oes sobre os conceitos envolvidos.
Baseando-se nos princ´ıpios definidos por Ausube l, Novak prop˜oe o uso de mapas con-
ceituais como ferramenta para externaliza¸c˜ao do conhecimento de um indiv´ıduo, no sen-
tido em que torna poss´ıvel a express˜ao de forma gr´afica da estrutura cognitiva deste
atrav´es da representa¸c˜ao de conceitos e das diversas rela¸c˜oes existentes entre os mesmos.
Novak [37] afirma ainda que mapas conceituais devem ser hier´arquicos, de forma a refletir
mais fielmente a hierarquia da organiza¸c˜ao de id´eias na mente de um indiv´ıduo. Assim,
conceitos mais gerais e mais inclusivos devem estar localizados no top o do mapa, com con-
ceitos progressivamente mais espec´ıficos e menos inclusivos localizados na parte inferior.
Na Figura 2.1, ´e apresentado um mapa conceitual sobre plantas, onde esta caracter´ıstica
pode ser percebida.
Novak ressalta ainda que a caracter´ıstica gr´afica de mapas conceituais os torna uma
ferramenta de negocia¸c˜ao de significado, possibilitando di´alogo, discuss˜ao e compartil-
hamento dos significados expostos por diferentes pessoas, levando-os a identificar am-
big¨uidades e inconsistˆencias e a chegar a um acordo sobre o dom´ınio discutido.
O princ´ıpio te´orico fundamental sobre mapas conceituais ´e o de estrutura hier´arquica
[37]. Segundo este princ´ıpio, cada novo conceito ´e mais facilmente agregado `a estrutura
cognitiva de um indiv´ıduo se for alocado abaixo de conceitos mais abrangentes existentes.
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Figura 2.1: Mapa conceitual sobre plantas (Fonte: servidor CMapTools IHMC internal)
Agregados a este princ´ıpio est˜ao os de Dife rencia¸c˜ao Progressiva e o de Reconcilia¸c˜ao
Integrativa. O primeiro baseia-se na id´eia de que o aprendizado ´e o resultado da mudan¸ca
no signifcado dos conhecimentos conhecidos, e que novos conceitos ganham signifcados
maiores e mais complexos conforme novas proposi¸c˜oes v˜ao sendo adquiridas, sendo assim
progressivamente diferenciados. J´a a a¸c˜ao de agregar novas proposi¸c˜oes ao conhecimento
existente ´e chamada de reconcilia¸c˜ao integrativa.
Finalmente, ´e importante salientar o car´ater idiosincr´atico dos mapas conceituais.
Por refletirem a estrutura cognitiva de um ´unico indiv´ıduo acerca de um dom´ınio, mapas
conceituais sobre o mesmo tema constru´ıdos por indiv´ıduos diferentes s˜ao necessariamente
diferentes. Cada mapa conceitual ´e apenas uma das representa¸c˜oes poss´ıveis de uma
estrutura conceitual, e esta ´ultima pode portanto ser representada por v´arias hierarquias
v´alidas.
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2.1.1 Mapas Conceituais Bem Constru´ıdos
O uso de direconamentos para a constru¸c˜ao de mapas conceituais facilita sua utiliza¸c˜ao por
ferramentas inteligentes que possam, a partir do seu conte´udo, prover fontes de informa¸c˜ao
para aplica¸c˜oes baseadas em conhecimento. Em [13], embora seja defendido o uso de
mapas conceituais sem restri¸c˜oes quanto ao uso de frases de liga¸c˜ao ou de conceitos em
taxonomias pr´e-definidas, assume -se o uso de algumas diretrizes na constru¸c˜ao dos mapas
conceituais, a fim de torn´a-los process´aveis por ferramentas de apoio ao seu processo de
elabora¸c˜ao. Tais diretrizes s˜ao definidas por Novak [37] como caracter´ıs ticas de mapas
conceituais bem constru´ıdos, quais sejam:
• o conceito principal define o tema do mapa;
• cada tripla conceito - rela¸c˜ao - conceito forma uma proposi¸c˜ao que faz sentido se
lida separadamente;
• possuem estrutura hier´arquica, com conceitos mais gerais definidos na parte superior
do mapa e conceitos mais espec´ıficos na parte inferior;
• possuem contexto bem definido, abordando conceitos de um ´unico dom´ınio;
• r´otulos dados a conceitos e frases de liga¸c˜ao s˜ao os mais curtos poss´ıveis.
2.1.2 CMapTools: um Ambiente para Constru¸c˜ao de Mapas
Conceituais
Ferramentas de apoio `a constru¸c˜ao de mapas conceituais, como CMTool [43], Inspiration
[2], MindMan [4] e Decision Explorer [1], evitam que sua forma gr´afica de representa¸c˜ao
torne-se um empecilho `a recupera¸c˜ao das informa¸c˜oes neles representada. Dentre estas
ferramentas, destaca-se o CMapTools [13], desenvolvido pelo IHMC - Institute for Human
Machine Cognition da University of West Florida.
2. Fundamentac¸
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Uma caracter´ıstica importante deste ambiente gratuito, ao tratarmos mapas conceitu-
ais como ferramenta de aquisi¸c˜ao do conhecimento, ´e a possibilidade de exporta¸c˜ao de
conte´udo em proposi¸c˜oes como texto ou em formato XML. Esta funcionalidade possi-
bilita o processamento do mapa por outras aplica¸c˜oes, tais como ferramentas de apoio ao
processo de constru¸c˜ao de mapas de maneira colaborativa [13].
O CMapTools permite tamb´em a constru¸c˜ao e disponibiliza¸c˜ao de mapas conceituais
em servidores Web, oferece ndo assim acesso a vastas bases de conhecimento especificado
na forma de mapas conceituais.
2.2 Ontologias
Ontologia ´e um termo emprestado da filosofia e refere-se `a ciˆencia que descreve os tipos
de entidades existentes no mundo e de que maneira est˜ao relacionadas. Em Ciˆencia da
Computa¸c˜ao, ´e um termo utilizado para representar especifica¸c ˜oes formais dos conceitos
pertinentes a um certo dom´ınio de conhecimento e das rela¸c˜oes existentes entre os mesmos.
Gruber [25] define ontologias como uma especifica¸c˜ao expl´ıcita de uma conceitua¸c˜ao.
Ontologias tˆem sido utilizadas em sistemas nas mais diversas ´areas de conhecimento, com
prop´ositos que v˜ao desde a formaliza¸c˜ao de conceitos b´asicos at´e a realiza¸c˜ao de inferˆencias
em sistemas inteligentes. Como exemplo e ontologia podemos destacar [45], que descreve
a constru¸c˜ao de uma ontologia sobre estruturas f´ısicas b´asicas de organismos vivos. Tal
ontologia tem por objetivo servir como base para o desenvolvimento de ontologias mais
espec´ıficas, que podem ser utilizadas em a diferentes aplica¸c˜oes sobre ciˆencias biom´edicas,
uma vez que diferentes organismos compartilham as mesmas estruturas b´asicas no n´ıvel
gen´etico. [9] trata do desenvolvimento de uma ontologia de base que especifica termos
jur´ıdicos levando em considera¸c˜ao o senso comum para identificar rela¸c˜oes causais entre
eventos. Em [46] ´e apresentada uma ontologia para anota¸c˜ao de imagens com dois n´ıveis de
representa¸c˜ao de conhecimento que descreve mais explicitamente o conhecimento contido
2. Fundamentac¸
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nas mesmas. Estes niveis baseiam-se, respectivamente, nas caracter´ısticas fundamentais
de imagens como um todo e no conte´udo de cada imagem.
Dada a grande variedade de sistemas onde ontologias s˜ao utilizadas, Kavouras [32]
apresenta uma classifica¸c˜ao de ontologias conforme o n´ıvel de especificidade. Nesta clas-
sifica¸c˜ao, destacam-se as ontologias de dom´ınio, que definem conceitos associados a um
dom´ınio espec´ıfico. Tais ontologias, em oposi¸c˜ao `as de uso geral, formalizam conceitos
tomando-se por base um contexto espec´ıfico, consistindo em um entendimento comum e
compartilhado do mesmo e possibilitando a troca de informa¸c˜oes em n´ıvel semˆantico por
sistemas baseados em conhecimento cujos dom´ınios se sobrep˜oem. Quanto ao grau de
formalidade, [24] classifica ontologias em leves, quando cont´em apenas uma taxonomia
de conceitos e defini¸c˜oes dos mes mos em linguagem natural; e ontologias pesadas, que
compreendem tamb´em indiv´ıduos, propriedades e axiomas em linguagem formal.
Construir uma ontologia consiste em identificar a conceitua¸c˜ao relativa ao dom´ınio
abordado e formalizar explicitamente esses conceitos. Esta formaliza¸c˜ao permite que o
conhecimento relativo ao dom´ınio possa ser compartilhado e que possa se r interpretado
por pessoas e software, por e ste ´ultimo, em particular, atrav´es do processamento, pos-
sivelmente utilizando padr˜oes de inferˆencia, do conhecimento especificado.
´
E um processo
onde s˜ao identificados e descritos formalmente as classes e, opcionalmente, indiv´ıduos do
dom´ınio abordado, como tamb´em as rela¸c˜oes que podem se dar entre indiv´ıduos das
classes.
´
E necess´ario definir os limites do dom´ınio de conhecimento com objetividade,
descrever o conhecimento essencial ao dom´ınio e definir um vocabul´ario que minimize in-
terpreta¸c˜oes amb´ıguas [25]. Deve ainda existir um acordo sobre o significado pretendido
de cada um dos termos utilizados na ontologia, estabelecido mediante o consenso de todos
os envolvidos na especifica¸c˜ao formal do dom´ınio.
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2.2.1 Metodologias de Constru¸c˜ao de Ontologias
Existem diversos m´etodos de desenolvimento de ontologias [47, 5, 18], que podem ser
classificados em trˆes tipos [14]: m´etodos bottom-up, que come¸cam com descri¸c˜oes do
dominio e obtem uma classifica¸c˜ao de conceitos; m´etodos top-down, que partem de uma
visao abstrata do dominio; e m´etodos middle-out: dos conceitos mais importantes aos
mais espec´ıficos ou gerais.
Em [47], primeiro m´etodo para constru¸c˜ao de ontologias desenvolvido, foi proposta
uma estrutura de metodologia para constru¸c˜ao de ontologias atrav´es de um processo
manual cujas etapas s˜ao: identificar prop´osito, escopo e quest˜oes de competˆencia, identi-
ficar de conceitos-chave e relacionamentos, codificar ontologia sendo definidos os termos
adotados, integrar a ontologia com outras existentes, avaliar e documentar a ontologia.
O m´etodo 101 de desenvolvimento de ontologias foi criado por autores de ambientes
de edi¸c˜ao de ontologias, como Prot´eg´e e Chimaera [5]. Este m´etodo segue um processo de
design iterativo, onde os passos gerais consistem em: determinar o dom´ınio e escopo da
ontologia, considerar o reuso de ontologias existentes, enumerar termos importantes na
ontologia, definir as classes e hierarquia de classes, definir propriedades, ajustar valores
de propriedades (dom´ınio, range, cardinalidade) e criar instˆancias.
A metodologia de desenvolvimento de ontologias Methontology [18], al´em de determi-
nar um fluxo de atividades que devem ser seguidas na elabora¸c˜ao da ontologia, estabelece
tamb´em as tarefas que envolvem o gerenciamento (planejamento, controle e garantia da
qualidade) e o suporte `a constru¸c˜ao da ontologia (aquisi¸c˜ao de conhecimento, avalia¸c˜ao,
integra¸c˜ao e documenta¸c˜ao). As atividades de desenvolvimento da ontologia s˜ao: a es-
pecifica¸c˜ao, que determina o prop´osito, a justificativa e os usu´arios finais da ontologia;
a conceitua¸c˜ao, onde s˜ao elab oradas especifica¸c˜oes completas dos termos, hierarquias en-
tre conceitos, f´ormulas e regras, ainda n˜ao formalizados, de forma a verificar sua correta
especifica¸c˜ao com usu´arios finais; a formaliza¸c˜ao, onde a especifica¸c˜ao conceitual ´e for-
malizada emuma linguagem de representa¸c˜ao de conhecimento e; a implementa¸c˜ao, onde
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o modelo formal ´e escrito em uma linguagem de implementa¸c˜ao.
De maneira geral, os m´etodos iniciam por uma fase onde ´e definido o prop´osito e
escopo da ontologia. Esta fase ´e seguida pela de conceitua¸c˜ao propriamente dita, onde
s˜ao identificados os conceitos-chave e propriedades, criadas especifica¸c˜oes em linguagem
natural, seguidas de especifica¸c˜ao formal dos conceitos e identifica¸c˜ao de instˆancias, e ´e
definida a hierarquia existente entre os mesmos. A fase final ´e a de codifica¸c˜ao, onde a
ontologia ´e escrita em uma linguagem de representa¸c˜ao de ontologias para que possa ser
efetivamente utilizada em sistemas baseados em conhecimento.
2.2.2 OWL: Web Ontology Language
Existem diversas linguagens para especifica¸c˜ao de ontologias, como l´ogicas de alta ordem
ou L´ogicas de Descri¸c˜ao. A OWL (Web Ontology Language) [8] ´e uma linguagem para
defini¸c˜ao e instancia¸c˜ao de ontologias recomendada pelo W3C (World Wide Web Consor-
tium) tendo sido concebida para viabilizar a utiliza¸c˜ao de ontologias pela Web Semˆantica.
OWL permite a deriva¸c˜ao de conseq¨uˆencias l´ogicas, ou seja, fatos n˜ao explicitamente pre-
sentes na ontologia podem ser deduzidos das rela¸c˜oes semˆanticas expl´ıcitas e impl´ıcitas
existentes. Alguns tipos de inferˆencia, como classifica¸c˜ao e verifica¸c˜ao de consistˆencia, po-
dem s˜ao realizadas com o uso de raciocinadores (reasoners), como RACER [26] e FaCT
[30].
As principais bases de OWL s˜ao as L´ogicas de Descri¸c˜ao (Description Logics) e a
linguagem RDF (Resource Description Framework) [34]. OWL herda de RDF uma sintaxe
semelhante `a de XML (eXtensible Markup Language). RDF foi criada inicialmente para
descrever significados de conte´udos de documentos ou recursos web identificados por URIs
(Universal Resource Identifiers). Atrav´es da explicita¸c˜ao de propriedades (rela¸c˜oes ou
caracter´ısticas) dos recursos e de valores para tais propriedades. Uma varia¸c˜ao de RDF,
RDF Schema, fornece primitivas para padronizar a cria¸c˜ao dos esquemas de descri¸c˜ao,
visando facilitar, a aplica¸c˜oes web, a localiza¸c˜ao e interpreta¸c˜ao do conhecimento descrito.
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Das L´ogicas de Descri¸c˜ao, OWL herdou a estrutura semˆantica que permite a utiliza¸c˜ao de
mecanismos de inferˆencia. Tal estrutura semˆantica, fundamentada na Teoria de Modelos e
na L´ogica de Primeira Ordem, ´e formada por conceitos, propriedades e indiv´ıduos. Desta
forma, uma ontologia em OWL p ode ser entendida como uma base de conhecimento em
DL na qual poss´ıvel descrever recursos dispon´ıveis na Web.
Uma ontologia OWL ´e constitu´ıda de classes, propriedades e indiv´ıduos. Classes repre-
sentam conceitos e podem ser organizadas em hierarquias de classes. Indiv´ıduos represen-
tam instˆancias de classes. Propriedades representam rela¸c˜oes, ou pares ordenados, entre
indiv´ıduos de classes.
´
E poss´ıvel determinar para cada propriedade as classes de dom´ınio e
de contradom´ınio, que definem as classes dos indiv´ıduos que participam, respectivamente,
como origem e destino das rela¸c˜oes. Propriedades podem tamb´em ser organizadas em
hierarquias e ainda serem definidas como funcionais (cada indiv´ıduo da classe de dom´ınio
relaciona-se somente com um indiv´ıduo correspondente no contradom´ınio), transitivas,
sim´etricas e reflexivas. Para cada propriedade pode ser tamb´em definida uma propriedade
inversa, que ocorre entre as mesmas classes, mas na dire¸c˜ao oposta (do contradom´ınio para
o dom´ınio da propriedade original).
Al´em disso, ´e poss´ıvel criar res tri¸c˜oes sobre classes. Restri¸c˜oes s˜ao compostas por uma
classe, uma propriedade e um quantificador, descrevendo o conjunto de indiv´ıduos que
possuem rela¸c˜oes atrav´es desta propriedade com os indiv´ıduos desta classe da maneira
descrita pelo quantificador. Dois quantificadores s˜ao especialmente importantes para este
trabalho. O quantificador existencial (∃)´e usado para definir que cada indiv´ıduo p ertinente
`a classe deve possuir pelo menos uma rela¸c˜ao atrav´es da propriedade utilizada na restri¸c˜ao
com indiv´ıduos da classe utilizada na defini¸c˜ao da restri¸c˜ao. O uantificador universal (∀) ´e
usado para definir que todas as rela¸c˜oes dos indiv´ıduos da classe em quest˜ao estabelecidas
atrav´es da propriedade devem ser com indiv´ıduos da classe utilizada na restri¸c˜ao. Por
exemplo, a restri¸c˜ao existencial ∃ temAtividade Caminhada sobre a classe ParqueFlorestal
indica que todo parque florestal deve possuir pelo menos uma atividade do tipo caminhada.
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A mesma restri¸c˜ao, com quantificador universal, significaria que todas as atividades de
parque florestal devem ser do tipo caminhada. Existem ainda outros tipos de restri¸c˜oes que
podem ser estabelecidas, como as de cardinalidade, que determinam quantos indiv´ıduos
de uma classe relacionam-se com os da outra classe atrav´es da propriedade especificada,
ou de valor, que define valores expl´ıcitos em vez de uma classe no contra-dom´ınio da
rela¸c˜ao.
Restri¸c˜oes s˜ao, em outras palavras, classes anˆonimas de indiv´ıduos da classe que s at-
isfazem a condi¸c˜ao especificada, sendo que a classe onde as restri¸c˜oes s˜ao definidas ´e
formada pelos indiv´ıduos que atendem a to das as restri¸c˜oes ou `a interse¸c˜ao destas classes
anˆonimas.
2.2.3 Integra¸c˜ao de Ontologias
A integra¸c˜ao de ontologias ´e um problema previsto engenheiros do conhecimento que
come¸cou a ser tratado antes mesmo que ocorresse: conforme fossem sendo criadas especi-
fica¸c˜oes ontol´ogicas para diferentes aplica¸c˜oes, seriam produzidas diversas representa¸c˜oes
formais para para sistemas que operam sobre o mesmo dom´ınio mas utilizam diferentes
vocabul´arios por se tratarem de diferentes contextos.
Deste cen´ario, resulta a necessidade de integrar ontologias, permitindo que sistemas
cujos dom´ınios se sobrep˜oem ou estejam relacionados possam trocar informa¸c˜oes, ou que
se obtenha uma especifica¸c˜ao mais completa e abrangente de um dado dom´ınio. De acordo
com [27], a tendˆencia natural ´e a de que ontologias se proliferem e divirjam e ntre si, em vez
de convergirem para um grupo de ontologias padr˜ao de alto n´ıvel. Ainda que esta ´ultima
hip´otese se confirmasse, ainda assim seria necess´ario fazer o alinhamento do conhecimento
contido nas diversas vers˜oes destas ontologias, conforme as mesmas fossem evoluindo e
novas vers˜oes fossem criadas.
Existem dois principais paradigmas quando se trata de integra¸c˜ao de ontologias, de
acordo com o resultado que se deseja obter: alinhamento e mesclagem. O alinhamento ´e
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utilizado normalmente quando duas ontologias representam dom´ınios complementares ou
fazem parte de sistemas baseados em conhecimento que eventualmente precisam trocar
informa¸c˜oes [41]. Durante o alinhamento, ´e feita uma especifica¸c˜ao se mˆantica, atrav´es
de axiomas, de como conceitos em ontologias diferentes est˜ao relacionados. Exemplos
de tipos de rela¸c˜oes s˜ao equivalˆencia e similaridade entre classes e rela¸c˜oes de classe-
subclasse. Neste tipo de integra¸c˜ao, as ontologias originais permanecem inalteradas, e
apenas conceitos com correspondˆencias em ambas as ontologias fazem parte do mapea-
mento. Na mesclagem, p or outro lado, duas (ou mais) ontologias s˜ao unificadas em uma
ontologia resultante [38]. As ontologias originais podem se tornar indispon´ıveis, sendo
substitu´ıdas pela ontologia mesclada, ou podem continuar sendo utilizadas, por quest˜oes
de compatibilidade, s endo neste ´ultimo caso estabelecidos mapeamentos entre os con-
ceitos das ontologias originais e seus correspondentes na ontologia mesclada. No caso em
que uma ´unica ontologia ´e obtida, ´e esperado que algumas modifica¸c˜oes na mesma sejam
necess´arias [41].
Tanto no alinhamento quanto na mesclagem, a primeira quest˜ao a ser resolvida por
ferramentas de integra¸c˜ao ´e a identifica¸c˜ao de conceitos similares nas ontologias, o que
envolve a resolu¸c˜ao de problemas terminol´ogicos como, por exemplo, o uso de diferentes
termos para representar o mesmo conceito. Na mesclagem, onde as ontologias origi-
nais s˜ao substitu´ıdas pela ontologia mesclada, novos problemas devem ser tratados, entre
os quais a mesclagem de instˆancias, hierarquias e axiomas de restri¸c˜ao, bem como pro-
priedades reconhecidas como equivalentes. As hierarquias mescladas podem ainda possuir
diferentes n´ıveis de granularidade e a ontologia resultante pode conter ambig¨uidades ou
inconsistˆencias, que devem ser identificadas e resolvidas.
As correspondˆencias entre conceitos em ambas as representa¸c˜oes e o tipo e grau de
relacionamento entre os mesmos serve para guiar o processo de mesclagem ou para ser
transformada em mapeamento durante o alinhamento. Tal atividade pode ser dividida
em outras duas: encontrar similaridades e, dentre estas, decidir quais ser˜ao espec ificadas
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atrav´es de map e amentos, uma vez que o processo de encontrar classes semelhantes pode
conter pares de classes que n˜ao s˜ao realmente equivalentes.
2.2.3.1 M´etodos para identifica¸c˜ao de similaridade
Diversas t´ecnicas tˆem sido utilizadas para encontrar correspondˆencias entre conceitos entre
ontologias, que v˜ao desde a simples compara¸c˜ao de caracteres at´e a verifica¸c˜ao semˆantica
dos conceitos. Sua aplica¸c˜ao depende dos objetos, do contexto em que se encontram e
algumas vezes, de sua semˆantica externa.
A seguir, s˜ao apresentados os principais m´etodos existentes para solucionar o problema
de estabelecer rela¸c˜oes de similaridade entre conceitos. Os mesmos se dividem em quatro
tipos: terminol´ogicos, estruturais, extensivos e semˆanticos.
M´etodos terminol´ogicos
Os m´etodos terminol´ogicos baseiam-se na compara¸c˜ao de caracteres [17], sendo aplica-
dos ao nome ou aos coment´arios de um objeto. Existem dois tipos principais de m´etodos
terminol´ogicos: o baseado em caracteres e o baseado em linguagem. O primeiro deles
utiliza t´ecnicas de compara¸c˜ao direta de caracteres para estabe lecer rela¸c˜oes de simi-
laridade. Esta t´ecnica identificaria, por exemplo, Aeronave e aeronave como conceitos
semelhantes, mas n˜ao Aeronave e Avi˜ao. Os m´etodos baseados em caracteres realizam
uma etapa antes da compara¸c˜ao de caracteres, que ´e a etapa de normaliza¸c˜ao. Esta
etapa serve para preparar as cadeias de caracteres que ser˜ao comparadas e consiste da
elimina¸c˜ao de diferen¸cas irrelevantes que possam atrapalhar a compara¸c˜ao, como por
exemplo, transforma¸c˜ao dos caracteres para letras min´usculas, a supress˜ao de sinais ou
d´ıgitos, a normaliza¸c˜ao de caracteres brancos, supress˜ao de d´ıgitos, pontua¸c˜ao e palavras
de liga¸c˜ao. As formas de compara¸c˜ao de caracteres mais utilizadas s˜ao as seguintes:
• Igualdade de cadeias de caracteres, que simplesmente compara duas cadeias de car-
acteres, sem verificar o quanto as cadeias s˜ao diferentes.
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Tipo de Varia¸c˜ao Exemplo
Morfol´ogica Atividades enzim´aticas
Sint´atica Atividade de enzima, atividade bactericida e enzim´atica
Morfossint´atica Atividade de enzimas
Morfol´ogica Atividades enzim´aticas
Semˆantica Fermenta¸c˜ao
Multi-linguagem Enzime activity
Tabela 2.1: Varia¸c˜oes do termo atividade enzim´atica (adaptado de [17])
• Teste de substrings, onde se estabelece uma grau de similaridade entre as cadeias
de caracteres, quando uma cadeia est´a contida na outra.
• Distˆancia de edi¸c˜ao, t´ecnica que mede o grau de similaridade entre dois objetos pelo
n´umero de edi¸c˜oes (inser¸c˜oes, remo¸c˜oes e trocas de caracteres) necess´arias em uma
cadeia de caracteres para transform´a-la na outra. A cada opera¸c˜ao ´e associado um
custo, que implica na redu¸c˜ao do grau de similaridade resultante.
• Compara¸c˜ao de caminhos, que al´em de comparar conceitos diretamente, esta t´ecnica
faz uma composi¸c˜ao do nome de um conceito com o nome da sua super classe.
O segundo m´etodo terminol´ogico ´e o baseado em linguagem, que usa t´ecnicas de pro-
cessamento de linguagem natural para encontrar associa¸c˜oes entre instˆancias de conceitos
e classes [17]. Esta t´ecnica baseia-se na varia¸c˜ao de termos, considerando que os mesmos
podem ser expressos de diferentes maneiras. Na Tabela 2.1 s˜ao apresentados exemplos de
varia¸c˜oes do termo atividade enzim´atica.
Os m´etodos baseados em linguagem se dividem em intr´ınsecos e extr´ınsecos. M´etodos
intr´ınsecos fazem uso de an´alise sint´atica e morfol´ogica para normalizar termos. Este
m´etodo ´e normalmente utilizado em recupera¸c˜ao de informa¸c˜ao e funciona removendo
varia¸c˜oes de sufixos e prefixos de palavras, reduzindo-as ao radical durante a normaliza¸c˜ao.
M´etodos extr´ınsecos fazem uso de dicion´arios externos, como WordNet [36], para encontrar
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Pessoa Humano
Nome Nome
Endere¸co Gˆenero
Estado civil Peso
Peso Altura
Altura Idade
Tabela 2.2: Classes similares segundo o m´etodo estrutural
termos sinˆonimos. Uma varia¸c˜ao desse m´etodo ´e o de m´e todos multi-linguagem, que fazem
uso de dicion´arios multi-linguagem para comparar termos em diferentes idiomas.
M´etodos estruturais
Os m´etodos estruturais comparam a estrutura dos conceitos, em vez de simplesmente
seus nomes [17]. Dividem-se em m´eto dos internos e externos. Os m´etodos internos com-
param a estrutura interna de conceitos, como propriedades e restri¸c˜oes. Uma abordagem
mais completa destes m´etodos utiliza tamb´em outras caracter´ısticas associadas aos con-
ceitos, como cardinalidade, unicidade e restri¸c˜oes de integridade semˆantica. Na Tabe la
2.2, o grau de s imilaridade entre os conceitos Pessoa e Humano seria dado p e la quantidade
dos atributos comuns `as duas classes (Nome, Peso e Altura).
M´etodos estruturais internos s˜ao usados normalmente em combina¸c˜ao com m´etodos
terminol´ogicos, extensivos ou semˆanticos, para reduzir o n´umero de sugest˜oes.
Os m´etodos externos verificam a similaridade de conceitos pelas rela¸c˜oes taxonˆomicas
que os mesmos possuem com os outros conceitos em sua ontologia, ou seja, pela posi¸c˜ao
que ocupam em suas respectivas hierarquias de conceitos. Os crit´erios adotados por esta
abordagem consideram conceitos pais, irm˜aos, filhos e conceitos ascendentes ou desc en-
dentes indiretos para estabelecer graus de similaridade. Estes m´etodos se tornam inad-
equados quando as duas ontologias possuem diferentes sub-classifica¸c˜oes para o mesmo
conceito. Por exemplo, em uma ontologia tem-se o conceito Humano, com subclasses
Homem e Mulher. Na segunda, tem-se novamente o conceito Humano, por´em com as
subclasses Jovem e Adulto. Utilizando a compara¸c˜ao de conceitos filhos, n˜ao ser´a estab-
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Primeira Ontologia Segunda Ontologia
´eUma(jornal, publica¸c˜aoPeriodica) ´eUma(jornal, publica¸c˜ao)
Tabela 2.3: Compara¸c˜ao de senten¸cas geradas a partir de diferentes ontologias
elecido um grau de similaridade entre os conceitos Humano, visto que seus filhos n˜ao s˜ao
similares.
M´etodos extensivos
Os m´etodos extensivos comparam as instˆancias dos conceitos, verificando se dois con-
ceitos compartilham a mesma instˆancia [17]. Por exemplo, considerando duas ontologias,
onde na primeira possu´ımos a classe Avi˜ao, que tem como instˆancias os objetos Boe-
ing 747 e Fokker 100. Na segunda ontologia, temos a classe Aeronave, que possui as
instˆancias Airbus A320 e Boeing 747. Comparando as instˆancias de ambos os conceitos,
pode-se obter uma medida de similaridade entre Avi˜ao e Aeronave, que por m´etodos ter-
minol´ogicos n˜ao seria poss´ıvel estabelecer. Al´em de comparar diretamente as instˆancias,
podem ser usadas t´ecnicas terminol´ogicas baseadas em linguagem na compara¸c˜ao entre
os valores de instˆancias, para calcular o grau de similaridade de acordo com a distˆancia
entre os termos (sufixo, prefixos ou substrings, por exemplo).
M´etodos semˆanticos
M´etodos semˆanticos transformam as ontologias em senten¸cas e m l´ogica de primeira
ordem, mapeando pares de conceitos e rela¸c˜oes em asser¸c˜oes l´ogicas [17], como no exemplo
Jornal - ´e uma - Publica¸c˜ao, que ´e traduzido como eUma(jornal, publicacao).
´
E ent˜ao feita uma avalia¸c˜ao de senten¸cas geradas, para verificar sua validade. As
rela¸c˜oes entre conceitos s˜ao comparadas entre as diferentes ontologias, e uma vez que
um conceito possui a mesma interpreta¸c˜ao em ambas, o mesmo ´e alinhado. Entretanto,
a simples compara¸c˜ao de rela¸c˜oes n˜ao ´e suficiente para permitir o estabelecimento de
similaridade entre conceitos, como visto no exemplo da Tabela 2.3.
Se n˜ao for indicado anteriormente que os termos publica¸c˜ao e publica¸c˜aoPeri´odica s˜ao
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equivalentes nas duas ontologias, a aplica¸c˜ao do m´etodo semˆantico por si s´o n˜ao seria
capaz de identificar sua equivalˆencia. Por este motivo, m´etodos semˆanticos necessitam,
antes de serem executados, de uma fase de prepara¸c˜ao, na qual conceitos s˜ao indica-
dos como equivalentes, atrav´es da interferˆencia do usu´ario ou da aplica¸c˜ao de m´etodos
terminol´ogicos.
2.3 Trabalhos Relacionados
Em [23] ´e utilizada uma abordagem semelhante de aproveitamento de mapas conceituais
para contornar o gargalo de aquisi¸c˜ao de conhecimento. O mesmo trata de um sistema
de inferˆencias baseadas em caso (Case-Based Reasoning), paradigma no qual experiˆencias
anteriores s˜ao utilizadas para resolver problemas correntes. Para que as experiˆencias ante-
riores possam ser utilizadas, estas devem primeiramente ser formalizadas, neste trabalho,
em L´ogicas de Descri¸c˜ao (Description Logics). Os usu´arios do sistema, entretanto, evi-
taram seu uso devido `a complexidade enfrentada na conceitua¸c˜ao e formaliza¸c˜ao de casos,
caracterizando uma situa¸c˜ao onde ocorre o gargalo de aquisi¸c˜ao de conhecimento. Mapas
conceituais foram ent˜ao introduzidos como um passo intermedi´ario que antecede a especi-
fica¸c˜ao de casos em l´ogicas de descri¸c˜ao. [
21] tamb´em utilizou mapas conceituais para
facilitar o desenvolvimento de ontologias feito por usu´arios dispersos geograficamente sem
no entanto oferecer uma solu¸c˜ao em software capaz de transformar uma representa¸c˜ao na
outra.
Em contraposi¸c˜ao, [13] argumenta que mapas c onceituais foram concebidos para serem
constru´ıdos e entendidos por humanos, e que qualquer tentativa de formaliza¸c˜ao de seu
conte´udo ou de limitar as frases de liga¸c˜ao ou conceitos utilizados em sua constru¸c˜ao, ´e
uma maneira de transformar mapas conceituais em algo que eles n˜ao s˜ao. Entretanto, s˜ao
apresentadas diversas ferramentas que fazem uso de t´ecnicas de inteligˆencia artificial para
auxiliar na elabora¸c˜ao de mapas conceituais. Uma destas f erramentas, Soup [12], permite
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que um participante visualize proposi¸c˜oes de mapas conceituais elaboradas e publicadas
por outros participantes de um grupo, com base nas proposi¸c˜oes publicadas de seu pr´oprio
mapa conceitual, de modo que este s´o tenha acesso `as proposi¸c˜oes de outros mapas que
tenham semelhan¸ca com as proposi¸c˜oes que o mesmo publicou. Esta sele¸c˜ao ´e feita atrav´es
do uso de heur´ısticas.
A medi¸c˜ao de aprendizagem significativa ´e uma outra ´area na qual ontologias e mapas
conceituais podem ser combinados na resolu¸c˜ao de problemas. Em [43], ´e apresentada
uma ferramenta de medi¸c˜ao de aprendizagem significativa, atrav´es da qual uma ontologia
´e constru´ıda pelo educador contendo conceitos e frases de liga¸c˜ao relativos a um dom´ınio
e que ser˜ao potencialmente descritos por seus alunos. A ontologia cont´em tamb´em as
distˆancias semˆanticas entre as diferentes frases de liga¸c˜ao que podem ser utilizadas na
constru¸c˜ao do mapa do aluno. Um algoritmo gen´etico ´e respons´avel por gerar um conjunto
de todos os poss´ıveis mapas conceituais que descrevem o dom´ınio especificado. Sendo
assim, tendo como entrada o mapa de um aluno, outro algoritmo verifica se o mesmo
equivale a alguma das solu¸c˜oes geradas.
Vˆe-se aqui algumas poss´ıveis aplica¸c˜oes para a obten¸c˜ao de ontologias a partir de ma-
pas conceituais na ´area de aprendizagem. Primeiramente, a formaliza¸c˜ao do conhecimento
de um grupo em uma ontologia de dom´ınio p e rmite verificar o grau de conhecimento deste
grupo e identificar poss´ıveis inconsistˆencias ao serem unificadas diferentes representa¸c˜oes
do dom´ınio. Diferentes ontologias poderiam tamb´em ser geradas em momentos distintos
de tempo, para avaliar o progresso do conhecimento adquirido pelo grupo.
Uma abordagem de duas camadas, partindo de grafos semˆanticos e utilizando on-
tologias na gera¸c˜ao de apresenta¸c˜oes multim´ıdia [22] inspirou o processo em duas etapas
adotado neste trabalho (Se¸c˜ao 3.1) que segmenta o problema em detrimento de uma
abordagem de transforma¸c˜ao direta de mapas conceituais em uma ontologia de dom´ınio.
COE [28] ´e uma ferramenta integrada em Java que permite realizar busca de conceitos,
composi¸c˜ao, edi¸c˜ao e reutiliza¸c˜ao c olaborativa de ontologias em um ambiente gr´afico,
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baseado no CMapTools. Utiliza mapas conceituais por considerar que os mesmos ofer-
ecem uma forma natural de mostrar e examinar a estrutura de uma ontologia em um
ambiente colaborativo. Entretanto, para evitar a polui¸c˜ao visual durante a exibi¸c˜ao de
uma ontologia obtida atrav´es de um mapa conceitual, exibe a mesma de maneira simpli-
ficada, evidenciando rela¸c˜oes relevantes e escondendo outros tipos de informa¸c˜oes, como
notas e coment´arios. Para possibilitar a constru¸c˜ao de ontologias usando apenas os recur-
sos oferecidos na defini¸c˜ao de mapas, e, ainda assim, agilizar o processo, faz uso tanto de
conven¸c˜oes baseadas nos nomes das rela¸c˜oes, como de ontologias-template, que direcionam
o usu´ario a utilizar, na constru¸c˜ao de sua ontologia, as rela¸c˜oes especiais pr´e-definidas,
como rela¸c˜oes de subclasse e restri¸c˜oes. Em constraste `a abordagem apresentada, neste
trabalho ´e utilizado o banco de dados l´exico WordNet nas frases de liga¸c˜ao para iden-
tificar rela¸c˜oes especiais, mantendo-se liberdade na defini¸c˜ao de conceitos e rela¸c˜oes no
mapa conceitual.
Cap´ıtulo 3
De Mapas Conceituais a Ontologias
No Cap´ıtulo 1 foi defendido que mapas conceituais podem ser utilizados como um p onto
de partida no processo de constru¸c˜ao de ontologias de dom´ınio. Este cap´ıtulo come¸ca com
a apresenta¸c˜ao do processo de transcri¸c˜ao de ontologias a partir de mapas conceituais. Em
seguida, s˜ao apresentadas as heur´ısticas constru´ıdas para identificar proposi¸c˜oes relevantes
nos mapas conceituais e mapear as mesmas em elementos de ontologias. Finalmente, s˜ao
apresentadas as ferramentas de mesclagem pr´e-selecionadas e a utilizada para realizar a
fun¸c˜ao de m´odulo de Mesclagem.
3.1 Processo de Transcri¸c˜ao
Como visto no Cap´ıtulo 2, mapas conceituais oferecem grande flexibilidade na descri¸c˜ao
de conceitos e proposi¸c˜oes e, por este motivo, mapas constru´ıdos por pessoas diferentes
mesmo que retratando o mesmo dom´ınio, s˜ao necessariamente diferentes. Desta forma, e
tamb´em por representar a estrutura cognitiva de um ´unico indiv´ıduo, um mapa conceitual
n˜ao pode ser adotado como correto ou definitivo na representa¸c˜ao de um dom´ınio de
conhecimento. Este ´e o motivo pelo qual, no processo aqui apresentado, parte-se de um
conjunto de mapas conceituais sobre o mesmo dom´ınio para a obten¸c˜ao de uma ontologia
de consenso.
28
3. De Mapas Conceituais a Ontologias 29
Figura 3.1: Processo de constru¸c˜ao de ontologia de dom´ınio a partir de mapas conceituais
Assim, dado um dom´ınio sobre o qual deseja-se obter uma especifica¸c˜ao formal, cada
um dos especialistas do dom´ınio elabora seu pr´oprio mapa conceitual, representando sua
estrutura cognitiva sobre o dom´ınio abordado. Es ta atividade tem como resultado um
conjunto de mapas conceituais sobre o mesmo dom´ınio, mas com diferentes conceitos e
relacionamentos entre os mesmos. Sendo assim, a transforma¸c˜ao de mapas conceituais
em ontologias corrobora para a unifica¸c˜ao do conhecimento representado em cada mapa
em uma representa¸c˜ao ontol´ogica ´unica.
Primeiramente, cada mapa conceitual ´e submetido a um m´odulo de tradu¸c˜ao, que
o transcreve em uma linguagem de representa¸c˜ao de ontologias, sendo ent˜ao obtido um
conjunto de ontologias individuais intermedi´arias. Em uma segunda etapa do processo,
s˜ao aplicadas t´ecnicas de mesclagem a estas ontologias, gerando-se assim uma ontologia
do dom´ınio. O processo completo ´e apresentado na Figura 3.1. Os m´odulos de tradu¸c˜ao e
mesclagem est˜ao descritos, respectivamente, no Cap´ıtulo 4 e na Se¸c˜ao 3.3 deste cap´ıtulo.
´
E importante salientar que nenhuma restri¸c˜ao ´e imposta sobre a defini¸c˜ao de con-
ceitos e rela¸c˜oes durante a elabora¸c˜ao dos mapas conceituais, visto que uma de suas
caracter´ısticas mais importantes como ferramenta de elicita¸c˜ao de conhecimento ´e justa-
mente a flexibilidade oferecida na defini¸c˜ao de seus elementos. Em vez disso, s˜ao adotadas
as diretivas de mapas conceituais bem constru´ıdos na constru¸c˜ao dos mapas conceituais.
3. De Mapas Conceituais a Ontologias 30
3.2 Heur´ısticas de Tradu¸c˜ao
A primeira etapa do processo apresentado na Se¸c˜ao 3.1 consiste na transcri¸c˜ao de cada um
dos mapas conceituais individuais em ontologias em OWL, esta ´ultima uma recomenda¸c˜ao
da W3C. Para que isso pudesse feito, foi necess´ario considerar mapeamentos de conceitos
e rela¸c˜oes em mapas conceituais em elementos de ontologias em OWL. Como crit´erios
de sele¸c˜ao de mapas dos servidores CMapTools para realizar os experimentos manuais de
transcri¸c˜ao, foram escolhidos mapas bem constru´ıdos (ou facilmente adapt´aveis a bem-
constru´ıdos), de tamanho m´edio (cerca de 15 conceitos), em inglˆes e que abordassem
somente um dom´ınio de conhecimento. A restri¸c˜ao a mapas em inglˆes se deve ao fato
de que algumas heur´ısticas fazem uso do banco de dados l´exico WordNet [36], constru´ıdo
neste idioma, para identificar tipos especiais de rela¸c˜ao. Ap´os a realiza¸c˜ao de experiˆencias
de transcri¸c˜ao manual de mapas conceituais em ontologias, algumas caracter´ısticas rel-
evantes foram percebidas nos mapas conceituais, no que diz respeito `a organiza¸c˜ao dos
conceitos e suas rela¸c˜oes s˜ao mapeadas. Nesta se¸c˜ao, estas c aracter´ısticas identificadas
s˜ao apresentadas, como tamb´em o modo como as mesmas s˜ao mapeadas para OWL,
compondo assim ontologias individuais correspondentes cada uma a um mapa conceitual.
Tais mapeamentos s˜ao descritos como um conjunto de heur´ısticas [10], uma vez que foram
criadas atrav´es da observa¸c˜ao das caracter´ıscas das rela¸c˜oes, tendo sido formuladas como
regras em l´ogica de predicados de primeira ordem, que se baseiam nas caracter´ısticas ter-
minol´ogicas das rela¸c˜oes entre conceitos nos mapas conceituais.
´
E poss´ıvel que o mesmo
elemento de um mapa possua mais de um mapeamento corresp ondente em OWL. Isto pode
acontecer especificamente nos casos onde s˜ao identificadas instˆancias de um conceito no
mapa conceitual, que podem ser mapeados na ontologia como rela¸c˜oes classe-subclasse ou
como indiv´ıduos de uma classe. Estas solu¸c˜oes s˜ao tratadas na fase de tradu¸c˜ao.
As heur´ısticas se beneficiam do fato de que as rela¸c˜oes, nos mapas conceituais, s˜ao
bin´arias e direcionadas, caracter´ısticas que tornam poss´ıvel a defini¸c˜ao de predicados em
l´ogica de primeira ordem. Para as regras que definem as heur´ısticas, assume-se um sis-
3. De Mapas Conceituais a Ontologias 31
Figura 3.2: Rela¸c˜ao que de nota os conceitos Public, Private e Package como instˆancias
de Qualifiers
tema de prova baseado no m´etodo de resolu¸c˜ao [44]. Todas as vari´aveis s˜ao universalmente
quantificadas. As abrevia¸c˜oes MC e OWL s˜ao utilizadas para distinguir predicados rela-
tivos `a representa¸c˜ao em mapa conceitual ou OWL, respectivamente.
3.2.1 Instˆancias de Conceitos
N˜ao h´a uma distin¸c˜ao em mapas conceituais entre a representa¸c˜ao de conceitos e de
instˆancias de conceitos. Entretanto, certas frases de liga¸c˜ao podem indicar uma rela¸c˜ao
entre conceito e instˆancia, como, por exemplo, o r´otulo for example para a rela¸c˜ao entre
o conceito Qualifiers e os conceitos Public, Private e Package na Figura 3.2.
Para identificar instˆancias de conceitos nos mapas conceituais, s˜ao utilizadas duas
heur´ısticas. A primeira, possui um conjunto de termos usualmente utilizados para rela-
cionar conceitos `as suas instˆancias. A segunda, procura verificar se o conceito p ode ser
identificado com algum tipo de dado (valores num´ericos e caracteres entre aspas), o que
caracteriza o conceito como uma instˆancia. O conceito em si estar´a representado como
um n´o do mapa conceitual relacionado ao conceito que for identificado como instˆancia.
Em OWL, um conceito instanciado, C, torna-se uma classe, e uma das maneiras
de representar suas instˆancias ´e atrav´es de indiv´ıduos. Como ser´a mostrado na Se¸c˜ao
3.2.3, as instˆancias podem tamb´em ser mapeadas como subclasses da classe C. Tal
mapeamento, de um conceito instanciado no mapa conceitual como uma classe com
indiv´ıduos na ontologia OWL, ´e formulado como a heur´ıstica apresentada a seguir.
3. De Mapas Conceituais a Ontologias 32
C
to
´e um indiv´ıduo de C
from
na especifica¸c˜ao em OWL de um dado mapa conceitual, se R ´e
uma rela¸c˜ao no mapa do conceito C
from
para o conceito C
to
e R ´e um membro de um conjunto
de frases de liga¸c˜ao que relacionam conceitos com suas instˆancias:
indivOW L(C
to
, C
from
) ← relationCM (R, C
from
, C
to
) ∧ R ∈ InstP hraseSet (3.1)
Onde indiv´ıduos OWL pertencem a classes OWL:
classOW L(C) ← indivOW L(I, C) (3.2)
Conceitos num´ericos ou representados entre aspas tamb´em s˜ao indiv´ıduos:
C
to
´e um indiv´ıduo de C
from
na especifica¸c˜ao em OWL de um dado mapa conceitual, se R
´e uma rela¸c˜ao no mapa do conceito C
from
para o conceito C
to
e C
to
´e um n´umero, ent˜ao R ´e
uma rela¸c˜ao de instˆancias:
indivOW L(C
to
, C
from
) ← relationCM (R, C
from
, C
to
) ∧ numericalV alue(C
to
) (3.3)
C
to
´e um indiv´ıduo de C
from
na especifica¸c˜ao em OWL de um dado mapa conceitual, se R ´e
uma rela¸c˜ao no mapa do conceito C
from
para o conceito C
to
e C
to
´e uma cadeia de caracteres,
ent˜ao R ´e uma rela¸c˜ao de instˆancias:
indivOW L(C
to
, C
from
) ← relationCM (R, C
from
, C
to
) ∧ qu oted(C
to
) (3.4)
3.2.2 Conceitos
Conceitos de mapas conceituais s˜ao diretamente mapeados em classes em OWL.
3. De Mapas Conceituais a Ontologias 33
C ´e uma classe OWL na especifica¸c˜ao OWL de um dado mapa conceitual, se C ´e um conceito
no mapa:
classOW L(C) ← conceptCM (C) (3.5)
Onde,
C
from
e C
to
s˜ao conceitos em um mapa conceitual se estiverem relacionados no mapa:
(conceptCM (C
from
) ∧ conceptCM(C
to
)) ← relationCM (R, C
from
, C
to
) (3.6)
3.2.3 Rela¸c˜oes de Classifica¸c˜ao
Em [6], ´e feita uma distin¸c˜ao entre mapas conceituais associativos e classificat´orios. Os
primeiros s˜ao aqueles que descrevem rela¸c˜oes gerais entre conceitos. Os segundos s˜ao aque-
les onde as rela¸c˜oes entre conceitos s˜ao principalmente hier´arquicas. Rela¸c˜oes hier´arquicas
em mapas conceituais estruturam os mesmos de forma que conceitos em um certo n´ıvel
do mapa s˜ao mais espec´ıficos quando comparados a conceitos em n´ıveis superiores.
Uma rela¸c˜ao hier´arquica em um mapa conceitual ´e mapeada como uma rela¸c˜ao da
mesma natureza na ontologia em OWL, ocorrendo entre as classes correspondentes aos
conceitos do mapa. As regras 3.24 e 3.10 identificam rela¸c˜oes hier´arquicas entre os nomes
de dois conceitos relacionados em um mapa conceitual atrav´es de um conjunto de frases
de liga¸c˜ao, como em is a, can be, type of, e.g., etc. e de rela¸c˜oes semˆanticas definidas no
banco de dados l´exico Wordnet [36].
Frases de liga¸c˜ao que denotam rela¸c˜oes de classifica¸c˜ao s˜ao separadas em dois grupos:
um conjunto de frases comumente usadas para denotar rela¸c˜oes hier´arquicas descendentes,
como em can be na Figura 3.3, e um conjunto de frases de liga¸c˜ao que denotam rela¸c˜oes
hier´arquicas ascendentes, como em is a em Tree–is a–Plant.
Hiperˆonimos e hipˆonimos s˜ao rela¸c˜oes l´exicas que se aplicam a termos cujos significados
3. De Mapas Conceituais a Ontologias 34
Figura 3.3: Rela¸c˜ao hier´arquica entre conceitos identificada pela e xpress˜ao can be.
est˜ao subordinados uns aos outros: dados dois termos T e T
, T ´e um hiperˆonimo de T
se T generaliza T
; similarmente, T ´e um hipˆonimo de T
se T especializa T
. Rela¸c˜oes de
hiperon´ımia ou hipon´ımia no WordNet entre os nomes dos conceitos no mapa conceitual
refor¸ca a rela¸c˜ao de subclasse entre as classes correspondentes aos conceitos na ontologia.
C
to
´e uma subclasse de C
from
na especifica¸c˜ao OWL de um dado mapa conceitual, se R ´e
uma rela¸c˜ao do conceito C
from
para o conceito C
to
no mapa, e R ´e membro de um conjunto de
frases de liga¸c˜ao que indicam que C
to
´e um subconceito de C
from
, e C
from
´e um hiperˆonimo de
C
to
:
subclassOW L(C
to
, C
from
) ← (3.7)
relationCM(R, C
from
, C
to
) ∧ R ∈ DescHierP hraseSet ∧ hypernym(C
from
, C
to
)
Onde,
C e C
s˜ao classes OWL se uma rela¸c˜ao de subclasse OWL ocorre entre elas:
(classOW L(C) ∧ classOW L(C
)) ← subclassO W L(C, C
) (3.8)
Similarmente,
C
from
´e uma subclasse de C
to
na especifica¸c˜ao OWL de um dado mapa conceitual, se R ´e
uma rela¸c˜ao do conceito C
from
para o conceito C
to
no mapa, e R ´e membro de um conjunto de
3. De Mapas Conceituais a Ontologias 35
frases de liga¸c˜ao que indicam que C
from
´e um subconceito de C
to
, e C
from
´e um hipˆonimo de
C
to
:
subclassOW L(C
from
, C
to
) ← (3.9)
relationCM(R, C
from
, C
to
) ∧ R ∈ AscHierP hraseSet ∧ hyponym(C
from
, C
to
)
O uso de frases de liga¸c˜ao de rela¸c˜oes de classifica¸c˜ao entre conceitos pode in-
dicar poss´ıveis rela¸c˜oes deste tipo, mesmo que n˜ao exista uma rela¸c˜ao de hipon´ımia ou
hiperon´ımia correspondente no WordNet entre estes conceitos. O inverso tamb´em pode
ocorrer quando estes tipos de rela¸c˜ao entre os conceitos ocorrerem, mas o r´otulo da rela¸c˜ao
no mapa n˜ao pertence ao conjunto de frases de liga¸c˜ao.
Sendo assim, a heur´ıstica seguinte ´e capaz de identificar rela¸c˜oes onde esta situa¸c˜ao
ocorre, tornando poss´ıvel trat´a-las.
C
to
´e uma subclasse de C
from
em potencial na especifica¸c˜ao OWL de um dado mapa con-
ceitual, se R ´e uma rela¸c˜ao que utiliza frase de liga¸c˜ao hier´arquica, e R n˜ao ´e uma rela¸c˜ao
hier´arquica de C
from
para C
to
no WordNet:
potentialSubclassOW L(Subclass, Superclass) ← (3.10)
hierP hraseRelation(C
from
, C
to
) ∧ ¬ hierW ordN etRel ation(Subclass, Superclass)
C
to
´e uma subclasse de C
from
em potencial na especifica¸c˜ao OWL de um dado mapa con-
ceitual, se R ´e uma rela¸c˜ao hier´arquica de C
from
para C
to
no WordNet, e R n˜ao ´e uma rela¸c˜ao
que utiliza frase de liga¸c˜ao hier´arquica:
potentialSubclassOW L(Subclass, Superclass) ← (3.11)
hierW ordNetRelation(Subclass, Superclass) ∧ ¬ hierP hraseRelation(C
from
, C
to
)
Onde,
3. De Mapas Conceituais a Ontologias 36
R ´e uma rela¸c˜ao que utiliza frase de liga¸c˜ao hier´arquica, se R ´e uma rela¸c˜ao do conceito
C
from
para o conceito C
to
no mapa, e R ´e membro de um conjunto de frases de liga¸c˜ao que
indicam que C
from
´e um subconceito de C
to
:
hierP hraseRelation(R, C
from
, C
to
) ← (3.12)
relationCM(R, C
from
, C
to
) ∧ R ∈ AscHierP hraseSet
R ´e uma rela¸c˜ao que utiliza frase de liga¸c˜ao hier´arquica, se R ´e uma rela¸c˜ao do conceito
C
from
para o conceito C
to
no mapa, e R ´e membro de um conjunto de frases de liga¸c˜ao que
indicam que C
to
´e um subconceito de C
from
:
hierP hraseRelation(R, C
to
, C
from
) ← (3.13)
relationCM(R, C
from
, C
to
) ∧ R ∈ DescHierP hraseSet
e, R ´e uma rela¸c˜ao hier´arquica de C
from
para C
to
no WordNet, se R ´e uma rela¸c˜ao do
conceito C
from
para o conceito C
to
no mapa, e C
from
´e um hipˆonimo de C
to
:
hierW ordNetRelation(R, C
from
, C
to
) ← (3.14)
relationCM(R, C
from
, C
to
) ∧ hyponym(C
from
, C
to
)
R ´e uma rela¸c˜ao hier´arquica de C
from
para C
to
no WordNet, se R ´e uma rela¸c˜ao do conceito
C
from
para o conceito C
to
no mapa, e C
from
´e um hiperˆonimo de C
to
:
hierW ordNetRelation(R, C
to
, C
from
) ← (3.15)
relationCM(R, C
from
, C
to
) ∧ hypernym(C
from
, C
to
)
3. De Mapas Conceituais a Ontologias 37
Figura 3.4: Composi¸c˜ao entre conceitos identificada pela express˜ao are composed of.
3.2.4 Rela¸c˜oes de Composi¸c˜ao
Uma rela¸c˜ao de composi¸c˜ao, tamb´em conhecida como rela¸c˜ao todo-parte, ocorre entre
dois conceitos quando um ´e uma parte, ou componente, do outro. No trecho de mapa
conceitual da Figura 3.4, por exemplo, este tipo de rela¸c˜ao est´a representado: Objects s˜ao
compostos de Methods e Attributes.
Tais rela¸c˜oes s˜ao mapeadas em OWL atrav´es de heur´ısticas cujas condi¸c˜oes s˜ao simi-
lares `as de rela¸c˜oes de classifica¸c˜ao (Se¸c˜ao 3.2.3), com a diferen¸ca de que, neste caso, as
rela¸c˜oes l´exicas consultadas no WordNet s˜ao as de meron´ımia (por exemplo, Attributes ´e
um meron´ımio de Objects) e holon´ımia (Objects ´e um holon´ımio de Attributes). As regras
s˜ao mostradas a seguir.
R ´e uma subpropriedade de hasPart, e restri¸c˜oes existenciais e universais s˜ao estabeleci-
das sobre a propriedade R como condi¸c˜oes necess´arias na descri¸c˜ao de C
from
com rela¸c˜ao aos
indiv´ıduos de C
to
, se existe uma rela¸c˜ao R no mapa de C
from
para C
to
, R ´e membro de um
conjunto de frases de liga¸c˜ao que indicam que C
to
´e uma parte de C
from
, e existe uma rela¸c˜ao
de holon´ımia de C
from
em rela¸c˜ao a C
to
:
subP ropOfOW L(R, hasP art) ∧
necesCondOW L(C
from
, rest(∃, ∀, R, C
to
))
← (3.16)
relationCM(R, C
from
, C
to
) ∧ R ∈ DescCompP hraseSet ∧ holonym(C
from
, C
to
)
Onde,
3. De Mapas Conceituais a Ontologias 38
C e C
s˜ao classes OWL e R ´e uma propriedade OWL, se uma condi¸c˜ao necess´aria da forma
rest(∃, ∀, R, C
) ´e estabelecida na descri¸c˜ao de C:
classOW L(C) ∧ classOW L(C
) ∧
propOW L(R)
← necesCondOW L(C, rest(∃, ∀, R, C
)) (3.17)
Do mesmo modo,
R ´e uma subpropriedade de isPartOf, e restri¸c˜oes existenciais e universais s˜ao estabeleci-
das sobre a propriedade R como condi¸c˜oes necess´arias na descri¸c˜ao de C
from
com rela¸c˜ao aos
indiv´ıduos de C
to
, se existe uma rela¸c˜ao R no mapa de C
from
para C
to
, R ´e membro de um
conjunto de frases de liga¸c˜ao que indicam que C
from
´e uma parte de C
to
, e existe uma rela¸c˜ao
de meron´ımia de C
from
em rela¸c˜ao a C
to
:
subP ropOfOW L(R, isP artOf ) ∧
necesCondOW L(C
from
, rest(∃, ∀, R, C
to
))
← (3.18)
relationCM(R, C
from
, C
to
) ∧ R ∈ AscCompP hraseSet ∧ meronym(C
from
, C
to
)
A regra 1.16 diz que uma rela¸c˜ao R em um mapa conceitual, de um todo para uma
de suas partes, ´e estabelecida como subpropriedade de hasPart. O mesmo est´a espec i-
ficado de forma similar na regra 1.18 com a propriedade isP artOf. OWL n˜ao provˆe
constru¸c˜oes embutidas para hierarquias parte-todo, como o faz para as rela¸c˜oes de sub-
classe (´e-um). Existem, entretanto, padr˜oes de projeto de ontologias em uso
1
onde uma
propriedade nomeada isP artOf e sua inversa hasP art s˜ao empregadas como padr˜ao na
representa¸c˜ao de rela¸c˜oes parte-todo. A regra 1.16 tem o efeito de estabelecer a rela¸c˜ao
na ontologia como uma especializa¸c˜ao da rela¸c˜ao parte-todo gen´erica hasP art, ao mesmo
tempo em que preserva seu nome conforme foi especificado no mapa conceitual. Al´em
1
Veja, por exemplo, Simple part-whole relations in OWL Ontologies,
http://www.w3.org/2001/sw/BestPracticesOEP/SimplePartWhole/simple-part-whole-relations-
v1.5.html.
3. De Mapas Conceituais a Ontologias 39
disso, uma rela¸c˜ao de composi¸c˜ao entre dois conceitos em um mapa conceitual d´a origem
na ontologia a condi¸c˜oes necess´arias, formuladas como restri¸c˜oes sobre propriedades, na
descri¸c˜ao da classe que corresponder´a ao conceito de origem. Para a rela¸c˜ao entre Ob-
jects e Attributes no mapa da Figura 3.4, por exemplo, seriam resultantes as seguintes
condi¸c˜oes necess´arias na descri¸c˜ao da classe Objects: ∃ areComposedOf Attributes e
∀ areComposedOf Attributes, significando que a classe Objects ´e uma subclasse de uma
outra, anˆonima, de indiv´ıduos que se relacionam, atrav´es da propriedade areComposedOf,
com pelo menos um indiv´ıduo da classe Attributes, e somente se relacionam atrav´es da
propriedade areComposedOf com indiv´ıduos da classe Attributes.
A restri¸c˜ao existencial significa, em outras palavras, que, para que algo seja um objeto,
o mes mo deve ter pelo menos um atributo o que, ontologicalmente falando, n˜ao ´e verdade.
Entretanto, a classe Objects, nesta ontologia, n˜ao tem a pretens˜ao de descrever objetos
reais, mas sim a no¸c˜ao conceitual de objetos, expressa neste mapa em particular, como
algo que tem atributos.
Ap´os todas as rela¸c˜oes bin´arias de composi¸c˜ao de uma classe origem serem estab-
elecidas, um axioma de fechamento (closure axiom) sobre a propriedade da composi¸c˜ao
´e especificada como uma condi¸c˜ao necess´aria na descri¸c˜ao da classe de origem. Para o
conceito Objects e a rela¸c˜ao are composed of da Figura 3.4, por exemplo, a condi¸c˜ao
necess´aria ´e ∀ is composed of (Attributes M ethods) na descri¸c˜ao da classe Objects, sig-
nificando que, de acordo com o escopo do mapa conceitual do qual se originou a ontologia,
as ´unicas partes de Objects capturadas pela propriedade isComposedOf s˜ao Attributes
e Methods. Devido `a semˆantica da restri¸c˜ao universal (∀x, y <x, y>∈ isComposedOf →
y ∈ Attributes ∪ Methods), esta restri¸c˜ao, sozinha, poderia incluir indiv´ıduos que n˜ao se
relacionam atrav´es da propriedade isComposedOf com nenhum indiv´ıduo. As restri¸c˜oes
existenciais em isComposedOf em rela¸c˜ao a Attributes e Methods, que tamb´em fazem
parte da descri¸c˜ao de Objects, garantem que esta interpreta¸c˜ao n˜ao se aplica `a classe.
Rela¸c˜oes de composi¸c˜ao s˜ao transitivas por defini¸c˜ao. Ainda de acordo com boas
3. De Mapas Conceituais a Ontologias 40
pr´aticas de representa¸c˜ao de rela¸c˜oes parte-todo em OWL, o estabelecimento de R como
uma subpropriedade de isP artOf leva `a caracteriza¸c˜ao de ambas na ontologia como
transitivas e de hasP art como inversa de isP artOf.
hasP art e R s˜ao propriedades transitivas e hasP art ´e a inversa de isP artOf , se R ´e uma
subpropriedade de hasP art:
transP ropO W L(hasP art) ∧
inverseOW L(hasP art, isP artOf)
← subP ropOW L(R, hasP art) (3.19)
A regra 3.20 abaixo ´e correspondente `a 3.19 para rela¸c˜oes de composi¸c˜ao da parte para
o todo.
transP ropO W L(isP artOf ) ∧
inverseOW L(hasP art, isP artOf)
← subP ropOW L(R, isP artOf) (3.20)
Sendo que propriedades transitivas OWL s˜ao propriedades OWL:
propOW L(R) ← transP ropOW L(R) (3.21)
´
E importante notar que as propriedades hasPart e isPartOf, como permitido em OWL,
s˜ao estabelecidas como propriedades sem dom´ınio e contra-dom´ınio e specificados, porque
as restri¸c˜oes criadas j´a restringem os indiv´ıduos `as classes estabelecidas nas rela¸c˜oes.
Assim como nas rela¸c˜oes de classifica¸c˜ao, o uso de frases de liga¸c˜ao de rela¸c˜oes de
composi¸c˜ao entre conceitos pode indicar poss´ıveis rela¸c˜oes deste tipo, mesmo que n˜ao
exista uma rela¸c˜ao de meron´ımia ou holon´ımia correspondente no WordNet entre estes
conceitos. O mesmo pode ocorrer no sentido inverso, quando estes tipos de rela¸c˜ao entre
os conceitos ocorrerem, mas o r´otulo da rela¸c˜ao no mapa n˜ao pertence ao conjunto de
frases de liga¸c˜ao de composi¸c˜ao.
3. De Mapas Conceituais a Ontologias 41
Sendo assim, a heur´ıstica seguinte ´e capaz de identificar rela¸c˜oes onde esta situa¸c˜ao
ocorre, tornando poss´ıvel trat´a-las.
C
to
´e uma parte de C
from
em potencial na especifica¸c˜ao OWL de um dado mapa conceitual,
se R ´e uma rela¸c˜ao que utiliza frase de liga¸c˜ao de composi¸c˜ao, e R n˜ao ´e uma rela¸c˜ao de
composi¸c˜ao de C
from
para C
to
no WordNet:
potentialCompositionOW L(P art, W hole) ← (3.22)
compP hraseRelation(C
from
, C
to
) ∧ ¬ compW ordNetRelation(P art, W hole)
C
to
´e uma composi¸c˜ao de C
from
em potencial na especifica¸c˜ao OWL de um dado mapa
conceitual, se R ´e uma rela¸c˜ao de composi¸c˜ao de C
from
para C
to
no WordNet, e R n˜ao ´e uma
rela¸c˜ao que utiliza frase de liga¸c˜ao de composi¸c˜ao:
potentialCompositionOW L(P art, W hole) ← (3.23)
compW ordNetRelation(P art, W hole) ∧ ¬ compP hraseRelation(C
from
, C
to
)
Onde,
R ´e uma rela¸c˜ao que utiliza frase de liga¸c˜ao de composi¸c˜ao, se R ´e uma rela¸c˜ao do conceito
C
from
para o conceito C
to
no mapa, e R ´e membro de um conjunto de frases de liga¸c˜ao que
indicam que C
from
´e uma parte de C
to
:
compP hraseRelation(R, C
from
, C
to
) ← (3.24)
relationCM(R, C
from
, C
to
) ∧ R ∈ AscCompP hraseSet
R ´e uma rela¸c˜ao que utiliza frase de liga¸c˜ao de composi¸c˜ao, se R ´e uma rela¸c˜ao do conceito
C
from
para o conceito C
to
no mapa, e R ´e membro de um conjunto de frases de liga¸c˜ao que
indicam que C
to
´e uma parte de C
from
:
3. De Mapas Conceituais a Ontologias 42
compP hraseRelation(R, C
to
, C
from
) ← (3.25)
relationCM(R, C
from
, C
to
) ∧ R ∈ DescCompP hraseSet
e,
R ´e uma rela¸c˜ao de composi¸c˜ao de C
from
para C
to
no WordNet, se R ´e uma rela¸c˜ao do
conceito C
from
para o conceito C
to
no mapa, e existe uma rela¸c˜ao de meron´ımia de C
from
para
C
to
:
compW ordNetRelation(R, C
from
, C
to
) ← (3.26)
relationCM(R, C
from
, C
to
) ∧ meronym(C
from
, C
to
)
R ´e uma rela¸c˜ao de composi¸c˜ao de C
from
para C
to
no WordNet, se R ´e uma rela¸c˜ao do
conceito C
from
para o conceito C
to
no mapa, e existe uma rela¸c˜ao de holon´ımia de C
from
para
C
to
:
compW ordNetRelation(R, C
to
, C
from
) ← (3.27)
relationCM(R, C
from
, C
to
) ∧ holonym(C
from
, C
to
)
3.2.5 Rela¸c˜oes bidirecionais
Rela¸c˜oes bidirecionais em mapas conceituais s˜ao aquelas que ocorrem em ambas as
dire¸c˜oes entre dois conceitos. Por exemplo, a rela¸c˜ao de casamento entre os conceitos de
Marido e Esposa. Tais rela¸c˜oes s˜ao mapeadas como propriedades sim´etricas em OWL,
como formulado em 3.28.
3. De Mapas Conceituais a Ontologias 43
Uma propriedade sim´etrica OWL R ´e estabelecida entre indiv´ıduos de C
from
e C
to
na especi-
fica¸c˜ao em OWL de um dado mapa conceitual, se R ´e uma rela¸c˜ao de C
from
para C
to
e tamb´em
de C
to
para C
from
no mapa:
symP ropOW L(R, C
from
, C
to
) ← relationCM (R, C
from
, C
to
) ∧ relationCM (R, C
to
, C
from
) (3.28)
Propriedades sim´etricas OWL s˜ao tamb´em propriedades OWL:
propOW L(P , C, C
) ← symP ropOW L(P, C, C
) (3.29)
3.2.6 Demais Rela¸c˜oes
Al´em das rela¸c˜oes entre conceitos e suas instˆancias e rela¸c˜oes de classifica¸c˜ao e composi¸c˜ao,
mapas conceituais possuem diversas rela¸c˜oes associativas regulares [6] como em Leaves–
produce–Sugar and Roots–grow in–Soil na Figura 2.1. Tais rela¸c˜oes s˜ao mapeadas como
propriedades de objeto na representa¸c˜ao em OWL, como formulado em 3.31.
Uma propriedade OWL R ´e estabelecida de indiv´ıduos de C
from
para indiv´ıduos de C
to
na
especifica¸c˜ao OWL de um dado mapa conceitual, se R ´e uma rela¸c˜ao do conceito C
from
para
o conceito C
to
no mapa, e C
to
n˜ao ´e um indiv´ıduo de C
from
na ontologia, e n˜ao existe uma
rela¸c˜ao OWL de subclasses entre C
from
e C
to
, e R n˜ao ´e uma propriedade de composi¸c˜ao:
propOW L(R, C
from
, C
to
) ← (3.30)
relationCM(R, C
from
, C
to
) ∧ ¬ indivOW L(C
to
, C
from
) ∧
¬ (subclassOW L(C
from
, C
to
) ∨ subclassOW L(C
to
, C
from
)) ∧ ¬ compP ropOW L(R)
Onde,
R ´e uma rela¸c˜ao de composi¸c˜ao se R for uma subpropriedade de hasP art ou de isP artOf :
compP ropOW L(R) ← (subP ropOW L(R, hasP art) ∨ subP ropOW L(R , isP artOf )) (3.31)
3. De Mapas Conceituais a Ontologias 44
Finalmente, propriedades OWL ocorrem entre indiv´ıduos de classes OWL:
(classOW L(C) ∧ classOW L(C
)) ← propOW L(P, C, C
) (3.32)
3.3 Mesclagem de Ontologias intermedi´arias
O processo de alinhar e mesclar ontologias, quando feito manualmente, ´e tedioso e demor-
ado, principalmente quando existem mais de duas ontologias a serem mescladas. No caso
de ontologias constru´ıdas de maneira distribu´ıda, ´e necess ´ario tamb´em um extensivo pro-
cesso de negocia¸c˜ao entre seus autores, de forma a atingir um consenso de representa¸c˜ao
na ontologia resultante. A ontologia resultante precisa ainda ser verificada, de forma
que sejam encontrados problemas de inconsistˆencia, incompletude ou duplicidade de ele-
mentos. Entretanto, o uso de ferramentas de mesclagem agiliza este processo e facilita a
identifica¸c˜ao de poss´ıveis inconsistˆencias na ontologia resultante.
A segunda etapa do processo de obten¸c˜ao de uma ontologia a partir de mapas conceitu-
ais consiste em mesclar as ontologias individuais, oriundas de mapas, gerando assim uma
ontologia de dom´ınio. Para realizar esta etapa, foram avaliadas diversas ferramentas de
mesclagem existentes, de forma a se lecionar a que melhor se adequasse a mesclar ontolo-
gias obtidas a partir de mapas conceituais. Esta atividade foi necess´aria uma vez que os
m´etodos de mesclagem utilizados em algumas implementa¸c˜oes fazem uso de caracter´ısticas
espec´ıficas que as ontologias individuais obtidas na primeira etapa do processo n˜ao nec-
essariamente possuem, como, por exemplo, a especifica¸c˜ao de instˆancias. Primeiramente,
foram pr´e-selecionadas as ferramentas que aceitassem OWL como linguagem de entrada
e sa´ıda e, dentre as mesmas, a mais adequada `as ontologias resultantes do experimento
de transcri¸c˜ao realizado. As ferramentas pr´e-selecionadas foram Chimaera, OntoMerge e
PROMPT, tendo esta ´ultima sido escolhida por motivos apresentados a seguir, juntamente
3. De Mapas Conceituais a Ontologias 45
com as caracter´ısticas mais relevantes de cada uma destas ferramentas.
3.3.1 Chimaera
O Chimaera [35] ´e um ambiente Web interativo para mesclagem e teste de ontologias,
desenvolvido pelo Laborat´orio de Sistemas de Conhecimento da Universidade de Stan-
ford. Foi inicialmente concebido para permitir a mesc lagem de bases de conhecimento
desenvolvidas por difentes autores, sendo posteriormente adaptada para dar suporte `a
cria¸c˜ao, edi¸c˜ao, navega¸c˜ao e teste de ontologias. Utiliza m´etodos terminol´ogicos para en-
contrar termos equivalentes e complementar hierarquias e instˆancias de classes. Permite
que os usu´arios interfiram, a qualquer momento, no proces so de mesclagem, indicando
semelhan¸cas entre significados de termos.
O Chimaera possui tamb´em uma ferramenta de diagn´ostico embutida. Entretanto, tal
ferramenta somente avalia ontologias parcialmente quanto `a corretude e completude, n˜ao
verificando inconsistˆencias. Al´em disso, o acesso via Web, mais adequado ao desenvolvi-
mento de ontologias de maneira distribu´ıda, se torna um empecilho por n˜ao estar sempre
dispon´ıvel.
3.3.2 OntoMerge
O OntoMerge [16] apresenta abordagem diferenciada para mesclagem de ontologias,A
ferramenta faz a uni˜ao de todos os elementos das duas ontologias em uma s´o, utilizando-
se namespaces para diferenciar estes elementos. A mesclagem ´e realizada, de fato, atrav´es
do uso de axiomas de liga¸c˜ao (bridging axioms) que estabelecem rela¸c˜oes entre termos
equivalentes.
O uso de namespaces torna confuso o uso da ontologia por seus usu´arios, caso a
mesma tenha sido mesclada com o prop´osito de permitir a comunica¸c˜ao de sistemas cu-
jos dom´ınios se sobrep˜oem, e n˜ao para a obten¸c˜ao de uma representa¸c˜ao ´unica e mais
completa do dom´ınio representado, substituindo as ontologias originais. Al´em disso, a
3. De Mapas Conceituais a Ontologias 46
Figura 3.5: Plug-in PROMPT durante processo de mesclagem de ontologias
ontologia mesclada ´e polu´ıda por termos com diferentes namespaces, axiomas de liga¸c˜ao
e termos equivalentes duplicados, o que dificulta a usabilidade, compartilhamento e reuso
da ontologia por outras aplica¸c˜oes. O autor sugere, entretanto, que a ferramenta aplica-se
a situa¸c˜oes em que ´e necess´aria apenas a tradu¸c˜ao de termos entre ontologias, chamada
por alguns autores de media¸c˜ao em tempo de execu¸c˜ao [15].
Utiliza uma internamente uma linguagem de representa¸c˜ao de ontologias (Web-
PDDL), mas permite a importa¸c˜ao e exporta¸c˜ao em linguagem OWL.
3.3.3 PROMPT
O PROMPT [40], assim como suas extens˜oes (AnchorPROMPT, PROMPTDiff), s˜ao
baseados no ambiente Prot´eg´e de edi¸c˜ao de ontologias, aceitando como entrada, por este
motivo, ontologias nos formatos permitidos pelo ambiente, inclusive OWL.
´
E uma ferra-
menta de mesclagem e alinhamento com mecanismos sofisticados de perguntas ao usu´ario
para confirma¸c ˜ao de poss´ıveis termos equivalentes.
A ferramenta recebe como entrada um par de ontologias, a partir das quais ´e elaborado
3. De Mapas Conceituais a Ontologias 47
um conjunto de pares de termos equivalentes pertencentes `as mesmas, que s˜ao identificados
com o aux´ılio de t´ecnicas terminol´ogicas, como as apresentadas na Se¸c˜ao 2.2.3.1. A
partir disto, PROMPT constr´oi um grafo direcionado e rotulado representando a ontologia
atrav´es da hierarquia de conceitos e rela¸c˜oes, onde n´os no grafo s˜ao conceitos e arcos
s˜ao rela¸c˜oes denotando relacionamentos entre conceitos (sendo os r´otulos os nomes das
rela¸c˜oes). AnchorPROMPT analisa ent˜ao os caminhos do sub-grafo e determina quais
conceitos freq¨uentemente aparecem em posi¸c˜oes ou caminhos similares. Baseado nessas
freq¨uˆencias, o algoritmo decide se tais conceitos s˜ao semanticamente similares. A Figura
3.5 apresenta a lista inicial de sugest˜oes apresentada pela ferramenta ap´os realizadas as
etapas descritas em um ontologia intermedi´aria.
Figura 3.6: Algoritmo PROMPT
O elemento central do PROMPT ´e o algoritmo que define um conjunto de passos
para o processo de mesclagem interativo e iterativo, mostrado na figura 3.6. No primeiro
passo do algoritmo s˜ao identificados candidatos `a mesclagem em potencial, baseando-se
em similaridades dos nomes das classes. O resultado ´e apresentado ao usu´ario como uma
lista de opera¸c˜oes de mesclagem em potencial. O segundo passo ´e iniciado pelo usu´ario
quando o mesmo escolhe uma das opera¸c˜oes sugeridas na lista ou especifica diretamente
3. De Mapas Conceituais a Ontologias 48
a opera¸c˜ao. O sistema executa a a¸c˜ao e automaticamente executa mudan¸cas adicionais
derivadas da a¸c˜ao, sendo ent˜ao reconstru´ıda a lista de sugest˜oes, com base na nova es-
trutura da ontologia resultante, ap´os determinar conflitos introduzidos pela ´ultima a¸c˜ao
e encontrar poss´ıveis solu¸c˜oes para estes conflitos.
O processo iterativo caracter´ıstico desta ferramenta torna poss´ıvel visualizar a¸c˜oes
realizadas durante a mesclagem, al´em de permitir que sejam feitas interven¸c˜oes nestas
a¸c˜oes. Al´em disso, o ambiente Prot´eg´e suporta ontologias escritas em OWL diretamente,
sem necessidade de importa¸c˜ao e exporta¸c˜ao. Tamb´em por ser integrada ao ambiente
Prot´eg´e, a ferramenta est´a sempre em cont´ınuo aprimoramento. Por este motivos, a
mesma foi escolhida para a realizar a segunda etapa do processo de transcri¸c˜ao.
Cap´ıtulo 4
Ferramenta de Tradu¸c˜ao
As duas etapas que comp˜oem o processo de transcri¸c˜ao de mapas conceituais em uma
ontologia de consenso, apresentado na Se¸c˜ao 3.1, s˜ao realizadas atrav´es dos m´odulos de
software de Tradu¸c˜ao e Mesclagem. Como m´odulo Tradutor, foi desenvolvida uma fer-
ramenta em linguagem Java, que utiliza as heur´ısticas apresentadas para ide ntificar ele-
mentos da ontologia nos mapas conceituais, e gera uma especifica¸c˜ao em linguagem OWL
do mesmo. O tradutor recebe como entrada um mapa conceitual e, atrav´es da aplica¸c˜ao
das heur´ısticas apresentadas na Se¸c˜ao 3.2, implementadas na linguagem Prolog, retorna
uma ontologia individual especificada em linguagem OWL cujo conte´udo heuristicamente
corresponde aos conceitos e rela¸c˜oes apresentados no mapa. A Figura 4.1 apresenta a
interface de usu´ario da ferramenta, onde ´e poss´ıvel informar a localiza¸c˜ao do mapa con-
ceitual e o nome e localiza¸c˜ao do arquivo OWL a ser gerado. Na parte inferior, s˜ao
apresentadas mensagens informativas ao usu´ario `a medida que o processo de tradu¸c˜ao ´e
realizado.
A Figura 4.2 ilustra a estrutura interna do m´odulo Tradutor, formado por trˆes com-
ponentes: o Parser, o Mapeador e o Gerador OWL. Cada um destes componentes s˜ao
apresentados em maior detalhe nas se¸c˜oes seguintes.
49
4. Ferramenta de Traduc¸
˜
ao 50
Figura 4.1: Interface de usu´ario da ferramenta de tradu¸c˜ao
Figura 4.2: Arquitetura do m´odulo de tradu¸c˜ao
4.1 Componente Parser
O Parser ´e o componente respons´avel por analisar sintaticamente o conte´udo do mapa
conceitual informado e gerar uma representa¸c˜ao deste conte´udo atrav´es fatos na linguagem
4. Ferramenta de Traduc¸
˜
ao 51
Prolog. Para que mapas conceituais, que consistem de uma representa¸c˜ao gr´afica, possam
ser analisados pelo Parser, os mesmos s˜ao primeiramente convertidos em um formato
no qual seu conte´udo possa ser c apturado. Isto ´e feito atrav´es da funcionalidade de
exporta¸c˜ao do CMapTools, ambiente onde os mapas s˜ao constru´ıdos, que permite obter
vers˜oes dos mapas nos formatos texto ou XML.
Primeiramente, foi desenvolvido um parser para analisar os arquivos de mapas con-
ceituais em formato texto. Este arquivo ´e formado por proposi¸c˜oes, uma em cada linha,
sendo que cada tripla conceito - frase de liga¸c˜ao - conceito possui estes ele mentos separa-
dos por tabula¸c˜oes. A Figura 4.3 ilustra um exemplo de mapa conceitual exportado para
formato texto.
Figura 4.3: Mapa conceitual em formato Proposi¸c˜oes como Texto
Com o intuito de oferecer maior flexibilidade no uso da ferramenta, foi desenvolvida
posteriormente uma extens˜ao do parser que analisa arquivos de mapas conceituais ex-
portados para o formato XML. Para tanto, foi utilizada a API JDom [31], constru´ıda
para cria¸c˜ao e atualiza¸c˜ao de documentos XML, permitindo tamb´em a busca por tags
espec´ıficas em documentos.
O arquivo em formato XML, diferentemente da representa¸c˜ao em texto, possui tamb´em
4. Ferramenta de Traduc¸
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ao 52
informa¸c˜oes gr´aficas sobre o mapa conceitual, como disposi¸c˜ao, tamanho e forma dos con-
ceitos e rela¸c˜oes, cores e fontes utilizadas. Ambos os tipos de informa¸c˜ao est˜ao igualmente
armazenados em tags rotuladas storableObject. Desta forma, ´e tarefa do parser selecionar
somente os itens correspondentes a informa¸c˜oes sobre conceitos e frases de liga¸c˜ao contidos
no mapa, ignorando dados de apresenta¸c˜ao.
No arquivo XML, de maneira simplificada, as proposi¸c˜oes s˜ao formadas por um par
ordenado de conex˜oes, onde cada conex˜ao, por sua vez, ´e formada por um par de n´os
(firstNode e SecondNode), que apontam para conceitos ou frases de liga¸c˜ao. Para ilustrar
esta estrutura, a proposi¸c˜ao Tree - is a - Plant seria formada por um par de conex˜oes,
Con1 e Con2, onde, em Con1, o valor de FirstNode seria Tree e de SecondNode seria is a
e, em Con2, o valor de FirstNode seria is a e o de SecondNode seria Plant.
Apesar de mais complexo, este formato ´e mais pr´oximo ao que ´e representado no
mapa, por representar proposi¸c˜oes onde v´arios conceitos participam e, al´em disso, evita
a redefini¸c˜ao de um conceito ou frase de liga¸c˜ao cada vez que os mesmos reaparecem em
diferentes proposi¸c˜oes.
Em ambas as implementa¸c˜oes, ap´os identificadas as proposi¸c˜oes, as mesmas s˜ao tran-
scritas em fatos na linguagem Prolog, da forma relationCM(R, Cfrom, Cto), onde R ´e a
frase de liga¸c˜ao, Cfrom ´e o conceito de origem da proposi¸c˜ao e Cto ´e o conceito destino.
O arquivo de fatos gerado ´e utilizado como entrada para as regras heur´ısticas. A Figura
4.4 apresenta o arquivo de fatos correspondente ao mapa convertido para texto da Figura
4.3.
´
E importante salientar que, no caso de frases de liga¸c˜ao ou de conceitos rotulados
com mais de uma palavra, s˜ao criados ´atomos correspondentes subs tituindo-se o espa¸co
entre as palavras pelo caracter de sublinha. Esta nota¸c˜ao foi adotada para manter a
compatibilidade com o padr˜ao adotado na base de dados l´exica WordNet, que ´e utilizada
por algumas regras heur´ısticas, para representar termos com mais de uma palavra. Al´em
disso, ´e feita a elimina¸c˜ao de caracteres como o ponto e substitui¸c˜ao de aspas, que possuem
4. Ferramenta de Traduc¸
˜
ao 53
Figura 4.4: Fatos em linguagem Prolog gerados pelo componente Parser
significado especial para a m´aquina de inferˆencia Prolog, pelo predicado quoted/1.
4.2 Componente Mapeador
Uma vez gerados os fatos em Prolog contendo as proposi¸c˜oes especificadas no mapa con-
ceitual, o componente Mapeador submete `a m´aquina de inferˆencia Prolog os fatos gerados,
as heur´ısticas previamente concebidas e especifica¸c˜ao em Prolog da base de dados l´exica
do WordNet, de forma a obter como resposta constru¸c˜oes OWL.
A comunica¸c˜ao entre a implementa¸c˜ao em Java e a m´aquina de inferˆencia Sicstus
Prolog ´e realizada atrav´es da interface Jasper [3]. Na Figura 4.5 ´e mostrada a especifica¸c˜ao
em linguagem Prolog de uma das heur´ısticas, a de identifica¸c˜ao de hierarquia.
O componente Mapeador, primeiramente, recupera as classes e propriedades de objeto
inferidas de consultas `a base de dados em Prolog. Para cada uma das classes obtidas s˜ao
ent˜ao inferidas a sua superclasse (atrav´es de rela¸c˜oes de classifica¸c˜ao), os indiv´ıduos e as
restri¸c˜oes sobre propriedades que descrever˜ao a classe na ontologia (originadas de rela¸c˜oes
de composi¸c˜ao). Finalmente, s˜ao estabelecidos os dom´ınios e contra-dom´ınios as pro-
4. Ferramenta de Traduc¸
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ao 54
Figura 4.5: Especifica¸c˜ao em Prolog da heur´ıstica de identifica¸c˜ao de hierarquia
priedades inferidas, bem como as caracter´ısticas de simetria, transitividade e propriedade
inversa (no caso de rela¸c˜oes de composi¸c˜ao para as propriedades hasPart e isPartOf).
As classes de dom´ınio e contra-dom´ınio, originadas de conceitos origem e destino nas
rela¸c˜oes dos mapas conceituais, n˜ao s˜ao especificadas quando uma propriedade ´e resul-
tado da utiliza¸c˜ao da mesma frase de liga¸c˜ao entre diferentes pares de conceitos no mapa
conceitual. Como exemplo pode ser citada a propriedade known as, que tem origem nas
rela¸c˜oes Combination - known as - Multiple inheritance e Operations - known as - Meth-
ods do mapa conceitual da Figura 5.5. Neste caso, o dom´ınio seria formado pela uni˜ao
indiv´ıduos das classes Combination e Operations, e o contradom´ınio pela uni˜ao dos in-
div´ıduos das classes Multiple Inheritance e Methods, o que especifica que indiv´ıduos das
classes Operations e Multiple Inheritance se relacionam por meio da propriedade known
as, embora n˜ao estejam relacionados no mapa conceitual.
4.2.1 Composi¸c˜ao de Heur´ısticas
Nas heur´ısticas de identifica¸c˜ao de rela¸c˜oes hier´arquicas ´e poss´ıvel observar que somente
s˜ao s˜ao assim classificadas as rela¸c˜oes cujo r´otulo pertence ao conjunto frases de liga¸c˜ao
utilizadas para identificar este tipo de rela¸c˜ao e cujos conceitos est˜ao relacionados no
base de fatos WordNet atrav´es de rela¸c˜oes de hipon´ımia e hiperon´ımia. De forma similar,
rela¸c˜oes de composi¸c˜ao somente s˜ao assim consideradas se, tanto atrav´es do conjunto de
4. Ferramenta de Traduc¸
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ao 55
frases de liga¸c˜ao para rela¸c˜oes de composi¸c˜ao, quanto por meio da existˆencia de uma
rela¸c˜ao de meron´ımia ou holon´ımia no WordNet, as mesmas forem inferidas.
Entretanto, nos casos onde deseja-se representar no mapa tais rela¸c˜oes mas os con-
ceitos utilizados na proposi¸c˜ao n˜ao existem no WordNet ou n˜ao est˜ao ligados por meio
das rela¸c˜oes especiais acima citadas, as mesmas seriam representadas apenas como pro-
priedades de objeto. De outro lado, o mesmo aconteceria quando existissem tais rela¸c˜oes
no WordNet mas a frase de liga¸c˜ao utilizada na proposi¸c˜ao n˜ao pertencer ao conjunto de
frases de liga¸c˜ao correspondente.
Por outro lado, a decis˜ao de mapear rela¸c˜oes hier´arquicas (ou de composi¸c˜ao) quando
qualquer uma das duas condi¸c˜oes fosse atendida poderia resultar em representa¸c˜oes impre-
cisas na ontologia gerada, n˜ao correspondendo ao que foi representado no mapa conceitual.
No caso de hierarquias identificadas somente pela frase de liga¸c˜ao, por exemplo, um termo
amb´ıguo, como “is-a”, pode identificar igualmente uma subtipo de um conceito ou uma
caracter´ıstica de um conceito. Por outro lado, o fato de existirem rela¸c˜oes de hipon´ımia
ou hip e ron´ımia no WordNet entre um par de conceitos relacionados no mapa conceitual
n˜ao implica que a rela¸c˜ao ali representada seja hier´arquica: como o mapa conceitual ´e
dependente de contexto, outro tipo de rela¸c˜ao entre os conceitos pode estar sendo repre-
sentada.
Al´em disso, consideramos que os resultados das heur´ısticas para identifica¸c˜ao de
instˆancias n˜ao s˜ao suficientes para determinar quando este tipo de rela¸c˜ao deve ser ma-
peado como uma hierarquia subclasse/classe ou como um indiv´ıduo da classe. Isto ocorre
porque as frases de liga¸c˜ao utilizadas na heur´ıstica de instˆancias servem tanto para deno-
tar instˆancias de um conceito quanto tipos do mesmo, como ´e o caso da frase de liga¸c˜ao
such as.
Por este motivo, ap´os extrair os elementos OWL, o componente Mapeador identifica
as situa¸c˜oes acima ilustradas e, com base nos elementos OWL inf eridos, oferece ao usu´ario
a op¸c˜ao de decidir sobre poss´ıveis rela¸c˜oes de classifica¸c˜ao e composi¸c˜ao, bem como sobre
4. Ferramenta de Traduc¸
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ao 56
Figura 4.6: Resolu¸c˜ao de poss´ıveis rela¸c˜oes de composi¸c˜ao e decis ˜ao entre subclasses e
indiv´ıduos
rela¸c˜oes com instˆancias. A Figura 4.6 ilustra um processo de tradu¸c˜ao onde foi encon-
trada no mapa conceitual, entre outras rela¸c˜oes, uma rela¸c˜ao entre conceito (minerals) e
instˆancia (magnesium). Neste caso, ´e perguntado ao usu´ario se a mesma deve ser mapeada
como uma hierarquia classe/subclasse ou como uma classe com indiv´ıduos.
4.3 Componente Gerador de OWL
O terceiro componente da arquitetura interna do m´odulo Tradutor ´e o Gerador OWL. O
mesmo ´e respons´avel por escrever os elementos de ontologia retornados pelo Mapeador
4. Ferramenta de Traduc¸
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ao 57
Figura 4.7: Trecho de especifica¸c˜ao em OWL da classe Flowers
como constru¸c˜oes corretas da linguagem OWL.
Um arquivo OWL ´e inicialmente formado por um cabe¸calho, no qual s˜ao definidas
a localiza¸c˜ao da meta-linguagem OWL e do arquivo criado. Em seguida, s˜ao definidas
as classes que comp˜oem as ontologias e, dentro da especifica¸c˜ao das mesmas, a defini¸c˜ao
de suas superclasses e de duas restri¸c˜oes sobre propriedades. Tanto a especifica¸c˜ao de
superclasse quanto as das restri¸c˜oes s˜ao feitas mediante a defini¸c˜ao do elemento SubClas-
sOf. Isso acontece porque, de fato, uma restri¸c˜ao sobre propriedade significa dizer que
os membros de uma dada classe s˜ao subclasses de uma outra, anˆonima, formada pelos
indiv´ıduos que atendem aos crit´erios especificados na restri¸c˜ao. A Figura 4.7 mostra a
especifica¸c˜ao da classe Flowers obtida da transcri¸c˜ao do mapa conceitual sobre plantas,
onde foi identificada uma rela¸c˜ao de comp osi¸c˜ao entre Flowers (todo) e Nectar (parte).
Conforme apresentado nas heur´ısticas, este tipo de rela¸c˜ao d´a origem a duas restri¸c˜oes
sobre a propriedade have, uma existencial (∃), a outra, universal (∀).
Ainda na tradu¸c˜ao das restri¸c˜oes em constru¸c˜oes OWL, ´e feito um tratamento para
identificar restri¸c˜oes universais, na mesma classe, sobre a mesma propriedade, de forma
a montar adequadamente o axioma de fecho (closure axiom), pelos motivos apresentados
na Se¸c˜ao 3.2.4. Na Figura 4.8, que apresenta a especifica¸c˜ao em OWL da classe Plants, ´e
4. Ferramenta de Traduc¸
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ao 58
Figura 4.8: Trecho de especifica¸c˜ao em OWL da classe P lants
poss´ıvel verificar que foi definida uma subclasse anˆonima para cada restri¸c˜ao existencial
(Stems, Leaf e Roots), e que as restri¸c˜oes universais foram agrupadas em uma ´unica
defini¸c˜ao de subclasse anˆonima.
No arquivo OWL, seguindo a defini¸c˜ao de classes, s˜ao definidas as propriedades de
objeto, nas quais s˜ao ajustados os atributos que definem se a propriedade ´e simetrica,
inversa, transitiva ou subpropriedade de outra. Finalmente, os indiv´ıduos das classe s˜ao
montados.
A especifica¸c˜ao em OWL da ontologia obtida do mapa conceitual informado pode,
ent˜ao, ser aberta diretamente no ambiente de edi¸c˜ao de ontologias Prot´eg´e [39, 42]. A
4. Ferramenta de Traduc¸
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ao 59
Figura 4.9: Ontologia obtida do mapa conceitual sobre Plantas aberta no Prot´eg´e
Figura 4.9 mostra partes do mapa conceitual sobre Plantas da Figura 2.1 tranformado
em uma ontologia ap´os ser submetido ao m´odulo Tradutor e aberto no Prot´eg´e.
Cap´ıtulo 5
Estudo de Caso
Com o intuito de obter um conjunto de mapas conceituais descrevendo o mesmo dom´ınio
de conhecimento, foi realizado uma atividade para elabora¸c˜ao de mapas conceituais, em
um ambiente acadˆemico, com a turma da disciplina de Inova¸c˜oes Tecnol´ogicas do curso de
Tecnologia em Processamento de Dados do Centro Federal de Tecnologia do Amazonas
(CEFET-AM), ocorrida durante o segundo semestre de 2005. Tal atividade teve por ob-
jetivo possibilitar a realiza¸c˜ao de experimentos de verifica¸c˜ao do processo de gera¸c˜ao de
ontologias de consenso a partir de mapas conceituais. O experimento foi realizado em
cinco etapas: prepara¸c˜ao e realiza¸c˜ao das aulas, prepara¸c˜ao dos mapas para submiss˜ao
ao processo, tradu¸c˜ao de cada um dos mapas para OWL, mesclagem das ontologias in-
dividuais e avalia¸c˜ao do processo. Cada uma destas etapas est´a descrita nas se¸c˜oes a
seguir.
5.1 Prepara¸c˜ao e Realiza¸c˜ao de Atividades de
Constru¸c˜ao de Mapas Conceituais
No decorrer da disciplina, foram ministradas 7 aulas abordando os temas Orienta¸c˜ao a
Objetos e Padr˜oes de Projeto, constantes da ementa da disciplina. Em cada aula, foi
60
5. Estudo de Caso 61
solicitado aos alunos que elaborassem Mapas Conceituais, valendo pontos na dis ciplina,
o que serviu para estimular os alunos a constru´ırem os mapas dentro do prazo estab-
elecido. Cada novo mapa constru´ıdo tinha como condi¸c˜ao ser uma complementa¸c˜ao do
mapa anteriormente elaborado, agregando os novos conceitos aprendidos. A cada nova
vers˜ao, conceitos e rela¸c˜oes definidos no mapa anterior podiam tamb´em ser mo dificados.
Os mapas constru´ıdos em cada aula foram avaliados pelo professor segundo as direti-
vas de mapas conceituais bem constru´ıdos, sendo feitas sugest˜oes e recomenda¸c˜oes para
constru¸c˜ao do mapa seguinte.
A edi¸c˜ao dos mapas conceituais foi feita utilizando o software CMAP Tools v. 3.10.
Os mapas foram e nviados para o e-mail da disciplina at´e 2 dias ap´os a aula, no for-
mato de arquivo da ferramenta CMapTools (.cmap). Esta limita¸c˜ao de prazo serviu para
garantir que cada vers˜ao de mapa contivesse somente os conceitos aprendidos na aula
correspondente.
A turma era composta por 12 alunos. Na primeira aula, foi apresentada a teoria
sobre mapas conceituais e a ferramenta CMapTools, a ser utilizada no experimento. Em
seguida, foi apresentada a teoria de orienta¸c˜ao a objetos [19]. A segunda aula foi relativa a
Padr˜oes de Projeto [20] e, nas aulas subseq¨uentes, foram apresentados os padr˜oes Factory,
Abstract Factory, Adapter, Composite, Template e Observer. Para o experimento de
tradu¸c˜ao de mapas conceituais em ontologias de dom´ınio, foi selecionado o grupo de
mapas conceituais sobre Orienta¸c˜ao a Objetos por possu´ırem uma menor quantidade de
conceitos: os mapas seguintes foram vers˜oes mais completas do mapa inicial. Como
alguns alunos faltaram aulas e entregaram mapas com atraso, foram selecionados apenas
4 mapas conceituais deste grupo, sendo estes de alunos que assistiram a todas as aulas,
entregaram os mapas com p ontualidade e cujo conte´udo estava de acordo com as diretivas
de mapas conceituais bem constru´ıdos. Nas Figuras 5.1, 5.2, 5.3 e 5.4, s˜ao apresentados
os mapas selecionados, que correspondem respectivamente aos alunos C´ıcero Nascimento,
Reginaldo Sena, Marcelle Braga e Miriam Brito.
5. Estudo de Caso 62
Figura 5.1: Mapa original do aluno C´ıcero
5.2 Prepara¸c˜ao dos Mapas para Submiss˜ao ao
Processo de Transcri¸c˜ao
Como visto na Se¸c˜ao 3.2, algumas das heur´ısticas constru´ıdas para viabilizar o processo de
tradu¸c˜ao de mapas conceituais e m ontologias de dom´ınio utilizam o banco de dados l´exico
WordNet, constru´ıdo no idioma inglˆes. Por este motivo, tornou-se necess´ario que os mapas
conceituais obtidos atrav´es deste experimento fossem traduzidos para este idioma. Alguns
5. Estudo de Caso 63
Figura 5.2: Mapa original do aluno Reginaldo
ajustes durante a tradu¸c˜ao de express˜oes em portuguˆes para o inglˆes foram necess´arios,
visto que, nesta ´ultima linguagem, a ordem de sintagmas adotada na constru¸c˜ao de ora¸c˜oes
´e diferente.
Como exemplo disso, podemos citar o uso de adjetivos, que ocorrem antes de substan-
tivos na l´ıngua inglesa. O mapa conceitual da Figura 5.4 ilustra uma situa¸c˜ao onde este
problema ocorre na proposi¸c˜ao objetos - representam coisas - reais / abstratas, ondeuma
tradu¸c˜ao literal levaria a Objects - represent things - real / abstract.
Entretanto, este tipo de tradu¸c˜ao n˜ao respeita a ordem de sintagmas do inglˆes, onde
o adjetivo ou qualidade deve vir antes do nome. Sendo assim, a prop osi¸c˜ao teve de ser
ajustada durante a tradu¸c˜ao para o inglˆes, como pode ser visto na Figura 5.8, onde a
palavra things foi incorporada em ambos os conceitos, real e abstract.
Al´em dos ajustes inerentes `a tradu¸c˜ao de portuguˆes para inglˆes, foram necess´arios
ajustes em proposi¸c˜oes mal-formadas, ou seja, que n˜ao possu´ıam a forma conceito - frase
de liga¸c˜ao - conceito. Tais proposi¸c˜oes foram reescritas, como pode ser visto nas Figura
5.4, na proposi¸c˜ao Padr˜ao de projeto - nomeia, explica e avalia projetos que utilizam -
5. Estudo de Caso 64
Figura 5.3: Mapa original da aluna Marcelle
Orienta¸c˜ao a objetos. A frase de liga¸c˜ao desta proposi¸c˜ao foi dividida em outras trˆes,
sendo decomposta novamente para gerar o conceito projetos e a nova frase de liga¸c˜ao que
utilizam, conforme visto na Figura 5.8. Outra situa¸c˜ao semelhante ocorre na Figura 5.6,
onde a seguinte proposi¸c˜ao foi adaptada durante a tradu¸c˜ao para inglˆes, incorporando-se
um verbo `a frase de liga¸c˜ao e modificando o conceito prote¸c˜ao em tornou mecanismo de
prote¸c˜ao:
encapsulamento - mecanismo de - prote¸c˜ao
encapsulamento - ´e um - mecanismo de prote¸c˜ao
encapsulation - is a - protection mechanism
Nesta outro caso, especificamente, trata-se de uma ´unica proposi¸c˜ao, com um verbo
transitivo direto e indireto, resultando em um conceito destino formado por dois outros.
abstra¸c˜ao - mapeia - objetos reais em objetos abstratos
5. Estudo de Caso 65
Figura 5.4: Mapa original da aluna Miriam
Para resolver este problema, a proposi¸c˜ao foi decomposta em outras duas:
abstra¸c˜ao - mapeia - objetos reais
objetos reais - s˜ao mapeados em - objetos abstratos
Um outro problema ocorreu com nomes de conceitos que utilizam caracteres especiais,
como ´e o caso do conceito C++ e das proposi¸c˜oes nas quais o mesmo est´a envolvido,
ilustradas pela Figura 5.1. Tal representa¸c˜ao resultaria em erro de interpreta¸c˜ao das
proposi¸c˜oes geradas em Prolog, visto que, para es ta linguagem, ´atomos n˜ao podem conter
caracteres que n˜ao sejam letras mai´usculas, min´usculas e n´umeros, sempre come¸cando
com uma letra min´usc ula. Tal conceito foi, ent˜ao, transcrito para o inglˆes como C plus
plus, como ilustrado na Figura 5.5.
Por fim, foi realizada uma corre¸c˜ao semˆantica na proposi¸c˜ao Superclasse - especializa
- subclasse, do mapa conceitual da Figura 5.2, invertendo-se a dire¸c˜ao em que a rela¸c˜ao
5. Estudo de Caso 66
ocorre.
Figura 5.5: Mapa do aluno C´ıcero em inglˆes
5. Estudo de Caso 67
Figura 5.6: Mapa do aluno Reginaldo em inglˆes
5.3 Tradu¸c˜ao
De forma a executar a primeira etapa do processo de transcri¸c˜ao de mapas conceituais em
ontologias de dom´ınio, cada um dos quatro mapas selecionados foi submetido `a ferramenta
de tradu¸c˜ao. Durante a tradu¸c˜ao dos mapas, nenhuma rela¸c˜ao hier´arquica ou de com-
posi¸c˜ao foi identificada completamente, por frases de liga¸c˜ao e por rela¸c˜oes semˆanticas no
WordNet. Foram, entretanto, encontrados diversos casos de rela¸c˜oes deste tipo somente
pela heur´ıstica de uso de frases de liga¸c˜ao.
Durante a tradu¸c˜ao do mapa na Figura 5.5, foram apresentadas ao usu´ario 14 poss´ıveis
rela¸c˜oes hier´arquicas, conforme apresentado na Tabela 5.1. Dentre as sugest˜oes apresen-
tadas, apenas duas n˜ao correspondiam realmente a hierarquias de conceitos: as originadas
das proposi¸c˜oes return types - can be - data types e parameters - can be - data types. Am-
bas indicam apenas que tanto parˆametros quanto tipos de retorno de um m´etodo s˜ao tipos
de dados, mas n˜ao indicam necessariamente uma classifica¸c˜ao dos conceitos parameters e
return types.
5. Estudo de Caso 68
Figura 5.7: Mapa da aluna Marcelle em inglˆes
Na tradu¸c˜ao deste mapa foram apresentadas tamb´em duas poss´ıveis rela¸c˜oes de com-
posi¸c˜ao, conforme mostra a Tabela 5.2. Ambas as sugest˜oes foram aceitas. Desta forma,
a frase de liga¸c˜ao is part of, da proposi¸c˜ao alu - is part of - cpu, tornou-se subpropriedade
da propriedade isPartOf. Similarmente, a frase de liga¸c˜ao are composed of da proposi¸c˜ao
compound - are composed of - objects tornou-se uma subpropriedade de hasPart. Ainda,
de acordo com as heur´ısticas apresentadas na Se¸c˜ao 3.2, as propriedades hasPart e is-
PartOf s˜ao inversas entre si e transitivas. A ontologia intermedi´aria obtida da tradu¸c˜ao
deste mapa ´e apresentada na Figura 5.9.
O mapa da Figura 5.5 foi ainda o ´unico onde foram identificadas rela¸c˜oes entre objetos
e instˆancias, perguntando ao usu´ario quais rela¸c˜oes deveriam ser representadas atrav´es de
indiv´ıduos e quais rela¸c˜oes deveriam ser representadas atrav´es de hierarquias de classes.
Tais rela¸c˜oes s˜ao apresentadas na Tabela 5.3.
5. Estudo de Caso 69
Figura 5.8: Mapa da aluna Miriam em inglˆes
Conforme a interpreta¸c˜ao pessoal do usu´ario do experimento, apenas as rela¸c˜oes entre a
classe Programming languages e as demais Java, C plus plus e Smalltalk representava uma
rela¸c˜ao entre classe e indiv´ıduos, sendo as demais rela¸c˜oes identificadas como hierarquias
de classes.
O mapa da Figura 5.5 cont´em o mesmo conceito espcificado duas vezes, um iniciando
com letra mai´uscula (Double), o outro n˜ao (double). A inten¸c˜ao do autor, durante a
constru¸c˜ao do mapa, era a de fazer distin¸c˜ao entre o tipo primitivo de dados do Java,
double, e a classe que o representa, Double. Entretanto, como na linguagem OWL n˜ao h´a
distin¸c˜ao de mai´usculas e min´usculas, apenas uma classe foi criada, durante a tradu¸c˜ao
do mapa, para representar ambos os conceitos.
No mapa da Figura 5.6, das duas rela¸c˜oes hier´arquicas apresentadas para decis˜ao do
usu´ario, uma n˜ao correspondia a este tipo de rela¸c˜ao. A proposi¸c˜ao, encapsulation - is a -
protection mechanism, descreve uma caracter´ıstica do conceito encapsulamento e n˜ao que
5. Estudo de Caso 70
Hierarquias parcialmente identificadas
Superclasse Subclasse Decis˜ao
Data types Object types sim
Primitive types sim
Classes Interface sim
Concrete sim
Abstract sim
Inheritance Specialization sim
Extension sim
Combination sim
Limitation sim
Specification sim
Objects Simple sim
Compound sim
Return types Data types n˜ao
Parameters Data types n˜ao
Tabela 5.1: Poss´ıveis hierarquias identificadas na ontologia do aluno C´ıcero
encapsulamento ´e um tipo especial de mecanismo de prote¸c˜ao. As rela¸c˜oes hier´arquicas
identificadas parcialmente s˜ao apresentadas nas Tabelas 5.4 e 5.5.
Nas poss´ıveis rela¸c˜oes de composi¸c˜ao identificadas, foi apresentada uma proposi¸c˜ao que
tamb´em n˜ao corresponde a uma rela¸c˜ao Todo - Parte. A mesma foi identificada pelo uso da
frase de liga¸c˜ao groups, na proposi¸c˜ao classes - groups - Objects with the same properties
do mapa conceitual da Figura 5.6.
Como ocorre com rela¸c˜oes do tipo composi¸c˜ao, a propriedade are composed of, da
rela¸c˜ao entre o conceito objects com os conceitos methods e attributes, foi transcrita como
uma subpropriedade de hasPart.
A ontologia intermedi´aria obtida da tradu¸c˜ao do mapa da Figura 5.6 ´e apresentada
na Figura 5.10.
A ferramenta de tradu¸c˜ao apresentou dez poss´ıveis rela¸c˜oes hier´arquicas e duas com-
posi¸c˜oes ao traduzir o mapa na Figura 5.8. As sugest˜oes s˜ao mostradas nas Tabelas 5.6
e 5.7. Das sugest˜oes de rela¸c˜oes hier´arquicas apresentadas, ape nas uma n˜ao correspondia
realmente a uma hierarquia de conceitos, origin´aria da proposi¸c˜ao methods - can be - en-
5. Estudo de Caso 71
Figura 5.9: Ontologia intermedi´aria obtida do mapa do aluno C´ıcero: hierarquia (a),
propriedades (b), composi¸c˜oes (c) e instˆancias (d)
5. Estudo de Caso 72
Composi¸c˜oes parcialmente identificadas
Todo Parte Decis˜ao
Compound Objects sim
Cpu Alu sim
Tabela 5.2: Poss´ıveis composi¸c˜oes identificadas na ontologia do aluno C´ıcero
Subclasses e Instˆancias
Indiv´ıduo / Subclasse Da Classe Decis˜ao
Primitive types int subclasse
double subclasse
Object types Integer subclasse
Double subclasse
Qualifiers Public subclasse
Package subclasse
Private subclasse
Programming languages C plus plus indiv´ıduo
Java indiv´ıduo
Smalltalk indiv´ıduo
Tabela 5.3: Diferencia¸c˜ao entre subclasses e instˆancias da ontologia do aluno C´ıcero
Hierarquias parcialmente identificadas
Superclasse Subclasse Decis˜ao
Superclasses Subclasses sim
Encapsulation Protection mechanism n˜ao
Tabela 5.4: Poss´ıveis hierarquias identificadas na ontologia do aluno Reginaldo
Composi¸c˜oes parcialmente identificadas
Todo Parte Decis˜ao
Objects Methods sim
Attributes sim
Classes Objects with the same properties n˜ao
Tabela 5.5: Poss´ıveis composi¸c˜oes identificadas na ontologia do aluno Reginaldo
5. Estudo de Caso 73
Figura 5.10: Ontologia intermedi´aria obtida do mapa do aluno Reginaldo: hierarquia (a),
propriedades (b) e composi¸c˜ao (c)
capsulated. Esta rela¸c˜ao demonstra apenas uma caracter´ıstica do conceito methods, n˜ao
significando uma classifica¸c˜ao deste conceito.
Uma vez identificada como rela¸c˜ao de composi¸c˜ao, a frase de liga¸c˜ao have, das
proposi¸c˜oes objects - have - attributes e objects - have - methods, tornou-se subpropriedade
da propriedade hasPart. Foi tamb´em definida sua propriedade inversa, isPartOf, e ambas
foram marcadas como transitivas.
A Figura 5.11 apresenta os elementos da ontologia intermedi´aria obtida da tradu¸c˜ao
do mapa da Figura 5.8.
Ao ser traduzido, o mapa da Figura 5.7 apresentou seis poss´ıveis rela¸c˜oes hier´arquicas
e duas de composi¸c˜ao, tendo todas sido aceitas. Tais rela¸c˜oes est˜ao elencadas nas Tabelas
5.8 e 5.9.
5. Estudo de Caso 74
Hierarquias parcialmente identificadas
Superclasse Subclasse Decis˜ao
Methods Constructor sim
Destructor sim
Encapsulated n˜ao
Class Concrete sim
Abstract sim
Inheritance Specialization sim
Extension sim
Combination sim
Limitation sim
Specification sim
Tabela 5.6: Poss´ıveis hierarquias identificadas na ontologia da aluna Miriam
Composi¸c˜oes parcialmente identificadas
Todo Parte Decis˜ao
Objects Methods sim
Attributes sim
Tabela 5.7: Poss´ıveis composi¸c˜oes identificadas na ontologia da aluna Miriam
Como conseq¨uˆencia da rela¸c˜ao de composi¸c˜ao identificada, a frase de liga¸c˜ao group,
das proposi¸c˜oes classes - group - attributes e classes - group - methods, tornou-se sub-
propriedade da propriedade hasPart. Novamente, foi tamb´em definida sua propriedade
inversa isPartOf e ambas foram marcadas como transitivas.
Na Figura 5.12 s˜ao apresentados os elementos da ontologia intermedi´aria obtida da
tradu¸c˜ao do mapa da Figura 5.7.
Todas as quatro ontologias foram verificadas quanto `a consistˆencia com o uso do
reasoner Racer [26].
5. Estudo de Caso 75
Figura 5.11: Ontologia intermedi´aria obtida do mapa da aluna Miriam: hierarquia (a),
propriedades (b) e composi¸c˜ao (c)
Hierarquias parcialmente identificadas
Superclasse Subclasse Decis˜ao
Methods Constructor sim
Destructor sim
Objects Real sim
Abstract sim
Inheritance Multiple sim
Simple sim
Tabela 5.8: Poss´ıveis hierarquias identificadas na ontologia da aluna Marcelle
5. Estudo de Caso 76
Composi¸c˜oes parcialmente identificadas
Todo Parte Decis˜ao
Classes Methods sim
Attributes sim
Tabela 5.9: Poss´ıveis composi¸c˜oes identificadas na ontologia da aluna Marcelle
Figura 5.12: Ontologia intermedi´aria obtida do mapa da aluna Marcelle: hierarquia (a),
propriedades (b) e composi¸c˜ao (c)
5. Estudo de Caso 77
Figura 5.13: Ordem de mesclagem das ontologias intermedi´arias
5.4 Mesclagem
Por uma limita¸c˜ao da ferramenta de mesclagem escolhida PROMPT [40], que mescla on-
tologias em pares, a segunda fase do processo de transcri¸c˜ao, que corresponde `a mesclagem
das ontologias traduzidas, foi realizada mesclando-se duas ontologias de cada vez. O resul-
tado da mesclagem de um par de ontologias foi sendo mesclado sucessivamente `a ontologia
seguinte, conforme ilustra a Figura 5.13. As ontologias foram mescladas come¸cando-se
pela mais complexa e indo at´e a mais simples, tendo sido seguida esta ordem como prior-
idade na escolha de r´otulos de termos mesclados. A complexidade de cada ontologia foi
medida pela quantidade de conceitos e de propriedades contida em cada uma.
Na primeira mesclagem realizada, entre as ontologias dos alunos C´ıcero 5.9 e Regi-
naldo 5.10, foram mes cladas 10 classes e 3 propriedades de objeto. As classes e pro-
priedades equivalentes destas duas ontologias que foram mescladas s˜ao apresentadas na
Tabela 5.10. Na mesclagem de classes, foram acumuladas na ontologia resultante as
caracter´ısticas das classes originais. A classe Inheritance, por exemplo, ´e dom´ınio da pro-
priedade is the concept of, conforme a ontologia do aluno Reginaldo, e que possui como
subclasses Combination, Extension, Limitation, Specialization e Specification, conforme a
5. Estudo de Caso 78
Elementos Mesclados - Ontologia CiRe
Classes Propriedades
Inheritance are composed
o
f
Methods hasPart
Attributes isPartOf
Object types
Reusability
encapsulation
Classes
Objects
Abstract
Object orientation
Tabela 5.10: Classes e propriedades mescladas entre as ontologias C´ıcero e Reginaldo
ontologia do aluno C´ıcero.
Al´em desta, as principais contribui¸c˜oes da ontologia do aluno Reginaldo foram a com-
posi¸c˜ao representada na classe Objects, atrav´es da propriedade are composed of com as
classes Methods e Attributes, e a rela¸c˜ao hier´arquica entre Superclasses e Subclasses.
Na segunda mesclagem, realizada entre a ontologia mesclada CiRe e a da aluna Miriam
5.11, foram encontradas 14 classes e 3 propriedades de objeto equivalentes. Estas classes e
propriedades, que foram sobrepostas na ontologia mesclada, est˜ao listadas na Tabela 5.11.
As subclasses da classe Inheritance eram equivalentes em ambas as ontologias, enquanto a
classe Class possu´ıa apenas duas das trˆes subclasses definidas na ontologia mesclada CiRe.
A ontologia da aluna Miriam contribuiu tamb´em com a hierarquia da classe Methods, que
tem como subclasses Constructor e Destructor.
Durante a mesclagem das classes Objects, verificou-se que a propriedade utilizada para
representar a c omposi¸c˜ao desta classe com as partes Methods e Attributes era diferente
nas duas ontologias: na ontologia mesclada CiRe, foi utilizada are composed of ; na on-
tologia da aluna Miriam, a propriedade are. Sendo assim, A propriedade utilizada para
representar a composi¸c˜ao, neste caso, foi are composed of, em virtude da prioridade dada
`a ontologia mais completa. A propriedade have, entretanto, foi mantida na ontologia
5. Estudo de Caso 79
Elementos Mesclados - Ontologia CiReMi
Classes Propriedades
Attributes can be
Methods hasPart
Object orientation isPartOf
Uml
Class
Abstract
Concrete
Inheritance
Combination
Extension
Limitation
Specialization
Specification
Objects
Tabela 5.11: Classes e propriedades mescladas entre as ontologias CiRe e Miriam
mesclada, como subpropriedade de hasPart.
Na mesclagem de propriedades, foi seguida a mesma conven¸c˜ao utilizada na tradu¸c˜ao
para a defini¸c˜ao de dom´ınios e contradom´ınios: nos casos em que ambos estavam especifi-
cados nas duas ontologias e as classes de dom´ınio e contra-dom´ınio n˜ao eram coincidentes,
a propriedade na ontologia resultante foi definida sem a especifica¸c˜ao de nenhuma das
classes. Isto ocorreu durante a mesclagem da propriedade can be que, na ontologia CiRe,
possu´ıa Return types e Data types como dom´ınio e contra-dom´ınio, respectivamente, e,
na ontologia da aluna Miriam, as classes Methods e Encapsulated. Nota-se que tratam-se
de rela¸c˜oes entre elementos de diferentes classes que, caso mantidas na defini¸c˜ao desta
propriedade, poderiam especificar a existˆencia de rela¸c˜oes entre elementos de classes que,
na representa¸c˜ao original, n˜ao se relacionam de fato, como Return
types - can be - En-
capsulated ou Methods - can be - Data types.
Na terceira e ´ultima mesclagem, realizada entre a ontologia resultante CiReMi e a da
aluna Marcelle, mais 14 classes foram mescladas, al´em de 8 propriedades. As classes e
propriedades equivalentes que foram sobrepostas nesta mesclagem est˜ao listadas na Tabela
5. Estudo de Caso 80
Elementos Mesclados - Ontologia Resultante
Classes Propriedades
Attributes are
Characteristics are instances of
Classes represent
abstract models
Encapsulation allows
Inheritance groups
Simple isPartOf
Methods hasPart
Constructor
Destructor
Object orientation
Polimorfism
Real
Reusability
Tabela 5.12: Classes e propriedades mescladas entre as ontologias CiReMi e Marcelle
5.12.
5.4.1 Ontologia Re sultante
A ontologia resultante, que pode ser vista nas Figuras 5.14, 5.15 e 5.16, re´une todos
os elementos contidos nas ontologias intermedi´arias e est´a consistente de acordo com a
verifica¸c˜ao de consistˆencia realizada com o uso do racioc inador Racer [26]. Entretanto, a
mesclagem de alguns conceitos resultou na mesclagem de taxonomias distintas. O primeiro
caso onde isto ocorre ´e na mesclagem da clase Inheritance apresentada na Figura 5.14,
onde as subclasses da classe Inheritance da ontologia da aluna Marcelle descrevem os
poss´ıveis tipos de heran¸ca a n´ıvel de classe, Simple ou Multiple, e a da ontologia CiReMi,
que descreve os tipos de heran¸ca com respeito a m´etodos (Combination, Extension, Lim-
itation, Specialization e Specification.
A mesclagem da classe Objects tamb´em resultou na mistura de taxonomias diferentes:
de objetos s imples e compostos e de objetos reais e abstratos, conforme mostrado na
5. Estudo de Caso 81
Figura 5.14: Hierarquia de classes da ontologia resultante
Figura 5.16. Al´em disso, caracterizou-se uma redundˆancia entre as taxonomias das classes
Objects, com subclasses Real e Abstract, e Classes, com subclasses Concrete e Abstract. A
composi¸c˜ao em atributos e m´etodos tamb´em ficou duplicada nas classes Objects e Classes.
Ao obter-se a ontologia resultante, nota-se tamb´em a existˆencia de classes e pro-
priedades de objeto com nomes semelhantes, como Protection e Protection mechanism,
ou semanticamente equivalentes, como Methods e Operations, que poderiam ser mapeados
em um ´unico conceito ou propriedade.
5.4.2 Ontologia Alvo
Resultados como os comentados na se¸c˜ao s˜ao ind´ıcios da ausˆencia de consenso, entre
representa¸c˜oes ou nomes adotados para representar conceitos, que n˜ao puderam ser unifi-
cados pela ferramenta de mesclagem utilizada. Para eliminar estes conflitos e obter uma
5. Estudo de Caso 82
Figura 5.15: Propriedades de objeto da ontologia resultante
ontologia sem inconsistˆencias que melhor represente o dom´ınio modelado, foi realizada
uma nova etapa, manual, de refinamento da ontologia resultante, onde foi produzida uma
ontologia melhorada que chamados de ontologia alvo.
5.4.2.1 Mesclagem Adicional de Classes e Propriedades
Na cria¸c˜ao da ontologia em alvo, que poderia ser obtida das ontologias intermedi´arias,
primeiramente foi feita a mesclagem de classes e propriedades cuja equivalˆencia n˜ao
foi identificada pela a ferramenta de mesclagem adotada. Esta se¸c˜ao re´une classes e
propriedades com nomes ou significados semelhantes que foram considerados durante a
mesclagem manual.
Classes Protection e Protection mechanism
As classes Protection e Protection mechanism, s˜ao contradom´ınio de
duas propriedades, ambas com a classe Encapsulation no contra-dom´ınio:
is
a
, eprovides, resu ltadodasrela
¸
c˜oesEncapsulation - is a - protection mechanismeEncapsulation - provides - protectionnosmapasconceituaisqueasoriginaram.Semanticamente, ambasasrela
¸
c˜oess˜aoequivalenteseoptou−
5. Estudo de Caso 83
Figura 5.16: Restri¸c˜oes (a) e instˆancias (b) da ontologia resultante
sepormesclarestasclasses.P orrepresentarumconceitomaisespec´ıfico, Protection mechanismfoimantida, enquantoProtectionfoiremovida.Apropriedadeprovides´eutilizadatamb´emnarela
¸
c˜aoPolimorfism - provides - Methods overload.P orestemotivo, talpropriedadefoimantida.
Classes Methods e Operations
Conceitualmente, um m´etodo ´e uma implementa¸c˜ao de uma opera¸c˜ao em uma classe
que representa um tipo abstrato de dados. No contexto apresentado, o conceito Methods
´e mais adequado do que o conceito Operations, visto que o dom´ınio modelado trata de
classes, e n˜ao de tipos abstratos de dados. Sendo assim, a classe Operations foi removida;
Methods foi colocada como contradom´ınio das propriedades describe, can qualify e al-
lows reformulation e como dom´ınio da propriedade operate on, em substitui¸c˜ao `a classe
removida.
Classes Abstract e Abstract objects
5. Estudo de Caso 84
Figura 5.17: Hierarquia de classes da ontologia alvo
Embora os conceitos tenham nome semelhantes, os mesmos possuem significados dis-
tintos na ontologia. O primeiro deles, Abstract, representa um tipo e special de classe,
que ´e implementada por uma (ou mais) classes concretas. Isto pode ser visto pela
taxonomia do conceito Classes na Figura 5.14 e pelas propriedades Abstract/Interface
- are implemented by - Concrete, Objects - represent - Real objects/Abstract objects e
Real objects - are mapped into - Abstract objects.
Ainda assim, para facilitar a diferencia¸c˜ao destas c lasses, a primeira delas (Abstract)
teve seu nome modificado para Abstract class e a classe Concrete, para seguir o padr˜ao
de nomenclatura e por se referir a classes, foi tamb´em modificada para Concrete class.
Classes Real objects e Real things
Neste caso, mais uma vez, foram analisadas as propriedades em que ambos os conceitos
5. Estudo de Caso 85
Figura 5.18: Propriedades de objeto da ontologia alvo
participam como dom´ınio ou contra-dom´ınio. Real objects aparece nas propriedades ab-
straction - maps - real objects e Real objects are mapped into Abstract objects, enquanto
Real things aparece em Objects - represent - Real things/Abstract things. A rela¸c˜ao de
indiv´ıduos destas classes com indiv´ıduos da classe Objects sugere que trata-se do mesmo
conceito. Por ser mais representativa, a classe Real objects foi mantida e colocada como
contradom´ınio da propriedade represent, enquanto a classe Real things foi removida.
Classes Abstract objects e Abstract things
Similarmente ao caso anterior, a classe Abstract objects foi mantida e colocada como
contradom´ınio da propriedade represent, enquanto a classe Abstract things foi removida.
Classes Real e Real objects
A classe Real aparece como subclasse de Objects, o que sugere que a mesma tem
o mesmo significado que Real objects. Por ter um nome mais significativo, a classe
Real objects foi mantida, sendo colocada como subclasse de Objects, e a classe Real foi
removida.
Propriedades describe e describes
5. Estudo de Caso 86
Figura 5.19: Restri¸c˜oes (a) e instˆancias (b) da ontologia alvo
As propriedades describe e describes possuem dom´ınios e contra-dom´ınios distintos:
Classes - describe - Attributes/Methods e Encapsulation - describes - Qualifiers. Por este
motivo, considerou-se serem propriedades diferentes.
Propriedades modeled by e models
Aqui tamb´em as propriedades possuem dom´ınio e contra-dom´ınio distintos, tendo sido
mantidas.
Classes/Objects - modelled by - UML
Object orientation - models - Objects
Propriedades alter e modify
As propriedades alter e modify, al´em de possuir o mesmo significado, possuem as
mesmas classes como dom´ınio e contra-dom´ınio: Methods e Attributes, respectivamente.
Por este motivo, a propriedade modify foi removida.
5. Estudo de Caso 87
5.4.2.2 Ajuste d e Rela¸c˜oes Hier´arquicas e de Composi¸c˜ao
Ap´os a mesclagem de classes e propriedades, as hierarquias da ontologia resultante foram
avaliadas e ajustadas na ontologia alvo de forma a tratar situa¸c˜oes como a mistura de
taxonomias diferentes na defini¸c ˜ao de um conceito e duplica¸c˜ao da mesma taxonomia, ou
composi¸c˜ao, em conceitos diferentes.
Hierarquia da classe Inheritance
Como visto na Figura 5.14, a classe Inheritance, ao ser mesclada, acumulou como sub-
classes duas taxonomias diferentes: as relativas ao tipo de heran¸ca de classe, Simple e Mul-
tiple, e as relativas ao tipo de heran¸ca de m´etodos, Combination, Extension, Limitation,
Specialization e Specification. Para separar estas duas taxonomias, a classe Inheritance
foi renomeada para Methods inheritance, e foi criada uma nova classe, Class inheritance,
para onde foram movidas as subclasses Simple e Multiple, tamb´em renomeadas para Sim-
ple inheritance e Multiple inheritance, como pode ser visto na Figura 5.17.
Hierarquia da classe Objects
A classe Ojects tamb´em acumulou duas hierarquias distintas ap´os a mesclagem de
ontologias intermedi´arias: Simple e Compound, contra Real e Abstract. Estas duas ´ultimas
tamb´em s˜ao subclasses do conceito Classes, o que indica uma ausˆencia de consenso sobre
os significados de Classes e Objects. Decidiu-se por manter Simple e Compound como
subclasses de Objects e Real e Abstract como tipos de Classes, mais uma vez priorizando
o que foi definido na ontologia intermedi´aria mais completa.
Composi¸c˜ao em Attributes e Methods
A c omposi¸c˜ao com as classes Attributes e Methods aparece na defini¸c˜ao tanto da classe
Objects como na da classe Classes. Mais uma vez, seguindo a ordem de ontologia mais
complexa, foi adotada esta composi¸c˜ao na classe Objects, sendo removida da defini¸c˜ao de
Classes.
5. Estudo de Caso 88
5.5 Avalia¸c˜ao
A avalia¸c˜ao de ontologias tem por objetivo realizar um julgamento do conte´udo da mesma,
analisando os termos definidos, os n˜ao definidos e os definidos inc orretamente. Esta an´alise
´e realizada nas classes, restri¸c˜oes, propriedades e indiv´ıduos da ontologia, sob dois aspec-
tos: verifica¸c˜ao, feita para avaliar se ontologia foi constru´ıda corretamente de acordo com
os requisitos e quest˜oes de competˆencia, e valida¸c˜ao, que julga se a ontologia realmente
modela o dominio para o qual foi criada [24]. Entretanto, para efeito deste trabalho,
o conhecimento do dom´ınio abordado considerado se limita `as informa¸c˜oes contidas nos
mapas, n˜ao sendo avaliado o conte´udo do mapa em rela¸c˜ao a representa¸c˜oes externas do
mesmo dom´ınio.
A avalia¸c˜ao da ontologia resultante foi realizada de acordo com os crit´erios identificados
em [24]: consistˆencia, completude e concis˜ao.
5.5.1 Consistˆencia
O aspecto de verifica¸c˜ao de consistˆencia de ontologias tem como objetivo verificar se n˜ao
existem contradi¸c˜oes entre defini¸c˜oes existentes, resultando na inferˆencia de informa¸c˜oes
contradit´orias.
A consistˆencia das ontologias individuais e da ontologia resultante foi verificada com
o uso do reasoner RACER [26]. Os arquivos OWL gerados foram abertos e analisados no
protege para verificar sua corretude e completude de acordo com as regras heur´ısticas es-
tabelecidas. De acordo com a verifica¸c˜ao realizada, todas as ontologias est˜ao consistentes.
Entretanto,foram identificadas algumas inconsistˆencias semˆanticas na representa¸c˜ao de
hieraquias de classes, j´a mencionadas nas se¸c˜oes 5.4.2 e 5.4.2.
5. Estudo de Caso 89
5.5.2 Concis˜ao
A concis˜ao de uma ontologia ´e verificada quando n˜ao s˜ao identificadas defini¸c˜oes
desnecess´arias ou redundˆancias entre especifica¸c˜oes de termos [24].
Na ontologia resultante, foram localizadas redundˆancias de classes, propriedades e
restri¸c˜oes, resultado de termos que n˜ao foram identificados como equivalentes durante a
mesclagem das ontologias intermedi´arias, relatadas em maiores detalhes nas se¸c˜oes 5.4.2
e 5.4.2. Tal equivalˆencia foi identificada ao se comparar nomes de classes e propriedades,
restri¸c˜oes e significado de propriedades.
5.5.3 Completude
A verifica¸c˜ao de completude de uma ontologia tem o prop´osito de verificar se todos os
conceitos e defini¸c˜oes relativos ao dom´ınio foram especificados. Para avaliar a ontolo-
gia resultante sob este crit´erio, considerou-se que a completude da ontologia seria feita
verificando-se se todos os conceitos e rela¸c˜oes modelados nos mapas conceituais est˜ao
est˜ao de alguma forma representados na ontologia resultante.
Todos os conceitos e rela¸c˜oes modelados nos mapas conceituais est˜ao representados
em classes, propriedades, restri¸c˜oes e indiv´ıduos na ontologia resultante.
5.5.4 Requisitos para Ferramenta de Mesclagem
Como resultado da avalia¸c˜ao da ontologia resultante, foram identificados requisitos de
uma ferramenta de mesclagem para ontologias obtidas a partir de mapas conceituais. Tal
ferramenta teria como requisitos:
• Permitir sele¸c˜ao de um conjunto de ontologias para mesclagem.
• Verificar a equivalˆencia de classes e propriedades utilizando-se tamb´em de m´etodos
terminol´ogicos extr´ınsecos, identificando assim termos sinˆonimos.
5. Estudo de Caso 90
• Verificar a equivalˆencia de classes e propriedades utilizando-se tamb´em de m´etodos
estruturais, de forma a comparar as restri¸c˜oes, as propriedades das quais participa
e as hierarquias `as quais pertence uma classe.
• Possuir uma pol´ıtica de mesclagem de classes que, ao identificar subclasses na classe
mesclada, decida, de acordo com as subclasses coincidentes, se trata-se da mesma
classe ou se s˜ao classes diferentes (uso de m´etodos estruturais externos).
• Ao mesclar classes, mesclar as restri¸c˜oes contidas na mesma, de forma que, se as
restri¸c˜oes forem com as mesmas classes em ambas as ontologias, manter propriedade
da ontologia preferida; se forem com classes diferentes, adicionar restri¸c˜oes.
• Ao mesclar individuos de classes, sobrepor repetidos e adicionar os demais
• Ao mesclar propriedades, se uma das propriedades n˜ao possuir nem dom´ınio nem
contra-dom´ınio, n˜ao especificar estes atributos na propriedade mesclada. Caso
contr´ario, os dom´ınios e contra-dom´ınios devem ser unidos, respeitando a regra
de transcri¸c˜ao, onde, caso a propriedade possua mais de um dom´ınio e mais de um
contra-dom´ınio, os mesmos n˜ao devem ser especificados.
Cap´ıtulo 6
Discuss˜ao e Conclus˜oes
Ontologias de dom´ınio s˜ao uma pe¸ca fundamental em sistemas inteligentes baseados em
conhecimento, possibilitando a inferˆencia de informa¸c˜oes n˜ao explicitamente especificadas
e a interoperabilidade entre sistemas.
No contexto educacional, a gera¸c˜ao de uma ontologia a partir de mapas conceituais
produzidos por alunos torna-se interessante quando aplicada com objetivos como:
• Verifica¸c˜ao de aprendizagem de um grupo s obre um dado dom´ınio;
• Verifica¸c˜ao da evolu¸c˜ao da aprendizagem de um grupo, em instantes de tempo dis-
tintos (compara¸c˜ao entre ontologias geradas a partir de mapas conceituais, em difer-
entes momentos);
• Compara¸c˜ao entre ontologias geradas de mapas conceituais, de grupos diferentes,
por´em sobre o mesmo dom´ınio.
Alguns trabalhos tˆem sido desenvolvidos utilizando mapas conceituais como parte do
processo de constru¸c˜ao de ontologias. Tais trabalhos, entretanto, tendem a limitar a forma
como mapas conceituais s˜ao constru´ıdos, sugerindo frases de liga¸c˜ao pr´e-determinadas.
Neste trabalho, foi apresentado um processo de gera¸c˜ao de ontologias de dom´ınio a
partir de mapas conceituais, onde os mesmos s˜ao primeiramente traduzidos individual-
91
6. Discuss
˜
ao e Conclus
˜
oes 92
mente em uma linguagem de representa¸c˜ao de ontologias, para que possam ser em seguida
mesclados em uma ´unica ontologia de dom´ınio.
A tradu¸c˜ao de cada mapa conceitual em uma ontologia intermedi´aria ´e realizada
atrav´es da utiliza¸c˜ao de heur´ısticas baseadas principalmente nos nomes de conceitos e
frases de liga¸c˜ao, com suporte banco de dados l´exico WordNet na identifica¸c˜ao de rela¸c˜oes
semˆanticas entre os conceitos.
Foi desenvolvido um artefato de software para realizar a primeira etapa do proces so,
de tradu¸c ˜ao de mapas conceituais em ontologias individuais, utilizando as heur´ısticas
especificadas. A segunda etapa foi realizada mediante a utiliza¸c˜ao de uma ferramenta
de mesclagem existente, que foi selecionada segundo condi¸c˜oes impostas por ontologias
obtidas de mapas conceituais.
Para avaliar o processo proposto, foi realizado uma atividade de produ¸c˜ao de mapas
conceituais. Tal experimento teve por objetivo obter um conjunto de mapas conceituais
descrevendo um mesmo dom´ınio de conhecimento, de forma que pudessem ser traduzidos
em ontologias individuais e estas, por sua vez, posteriormente mescladas.
Nas se¸c˜oes seguintes, s˜ao discutidos os pontos relevantes sobre cada uma das etapas
envolvidas no desenvolvimento deste trabalho. Em seguida, s˜ao apresentadas sugest˜oes
para trabalhos futuros.
6.1 Heur´ısticas
A tradu¸c˜ao de cada um dos mapas utilizou-se de heur´ısticas baseadas principalmente na
terminologia adotada na nomenclatura de frases de liga¸c˜ao.
Inicialmente, a especifica¸c˜ao das heur´ısticas foi implementada de forma procedimental
no c´odigo do m´odulo Tradutor. Entretanto, conforme novas heur´ısticas f oram sendo
incorporadas ao m´odulo, o c´odigo do mesmo foi se tornando muito complexo, aumentando
assim a dificuldade de manuten¸c˜ao e teste da aplica¸c˜ao. A especifica¸c˜ao das heur´ısticas
6. Discuss
˜
ao e Conclus
˜
oes 93
foi ent˜ao migrada para Prolog, um recurso mais adequado `a implementa¸c˜ao de regras
heur´ısticas, que facilitou as atividades de manuten¸c˜ao e testes ao isolar a parte l´ogica e a
realiza¸c˜ao de inferˆencias da parte funcional do componente.
Os conjuntos de frases de liga¸c˜ao, utilizados nas heur´ısticas de identifica¸c˜ao de rela¸c˜oes
hier´arquicas, de composi¸c˜ao e de instˆancias, podem variar drasticamente de acordo com o
vocabul´ario do dom´ınio representado, e tende a crescer conforme a ferramenta for sendo
utilizada em diferentes aplica¸c˜oes. Fornecer um ambiente de manuten¸c˜ao de forma a
possibilitar a atualiza¸c˜ao destes conjuntos com seguran¸ca, pois atualmente s e encontram
especificados no mesmo arquivo que as heur´ısticas.
6.2 Tradu¸c˜ao e Tradutor
Na tradu¸c˜ao de mapas conceituais em ontologias intermedi´arias, a grande maioria ( mais
de 90%) das sugest˜oes de hierarquias e rela¸c˜oes de composi¸c˜ao foram aceitas. Isto demon-
stra duas coisas: primeiro, que uma grande quantidade de rela¸c˜oes especiais poderia ter
sido mapeada de maneira inadequada caso n˜ao fosse oferecido ao usu´ario a op¸c˜ao de de-
cidir sobre hierarquias e composi¸c˜oes parcialmente identificadas. Por outro lado, confirma
que a heur´ıstica de frases de liga¸c˜ao, por si s´o, n˜ao ´e suficiente para identificar estes dois
tipos de rela¸c˜oes, visto que houveram casos em que as sugest˜oes n˜ao foram aceitas.
Na sele¸c˜ao de instˆancias ou sub classes durante a tradu¸c˜ao, tamb´em n˜ao houve unan-
imidade: em alguns casos, os conceitos foram identificados como instˆancias de classes; em
outros, como rela¸c˜oes entre classes e subclasses. Isto evidencia, novamente, que as frases
de liga¸c˜ao utilizadas podem caracterizar rela¸c˜oes de ambos os tipos.
A utiliza¸c˜ao da linguagem OWL facilitou o trabalho de gera¸c˜ao de hierarquias de
classes, pois as defini¸c˜oes de cada classe s˜ao independentes, pois n˜ao precisam estar en-
cadeadas umas `as outras quanto participam de hierarquias.
6. Discuss
˜
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6.3 Mesclagem
A ontologia resultante, obtida ap´os a mesclagem de ontologias intermedi´arias, possui
muitas classes que, na aplica¸c˜ao da ontologia em um sistema real, n˜ao teriam aplicabili-
dade. Estas classes, apesar de serem conceitos bem definidos, fazem parte da teoria sobre
Orienta¸c˜ao a Objetos, como encapsulamento e abstra¸c˜ao.
´
E necess´ario conhecimento
sobre o dom´ınio para corrigir inconsistˆencias na ontologia.
Al´em disso, como visto nas se¸c˜oes 5.4.2 e 5.4.2 do Cap´ıtulo 5, foram encontrados prob-
lemas de inconsistˆencia e duplicidade na defini¸c˜ao de classes e propriedades. Estes con-
flitos, entretanto, foram resolvidos ap´os a realiza¸c˜ao de uma etapa manual de mes clagem
de propriedades e classes, al´em do ajuste de hierarquias e restri¸c˜oes. Isto mostra que a
ontologia resultante ´e uma vers˜ao preliminar do dom´ınio modelado, e n˜ao uma vers˜ao
definitiva. Tal ontologia pode ainda ser aproveitada para facilitar negocia¸c˜ao de conceitos
em atividades de negocia¸c˜ao de ontologias, pois re´une, em uma ´unica representa¸c˜ao, uma
transcri¸c˜ao formalizada estrutura cognitiva de um grupo de indiv´ıduos.
6.4 Trabalhos Futuros
O processo de transcri¸c˜ao aqui apresentado possui espa¸co para que novos trabalhos sejam
desenvolvidos, dentre os quais destacam-se:
• a avalia¸c˜ao mais profunda de outras ferramentas de mesclagem dispon´ıveis;
• o desenvolvimento de uma ferramenta de mesclagem que atenda aos requisitos iden-
tificados na Se¸c˜ao 5.5.4 do Cap´ıtulo 5, mais adequada `a mesclagem de ontologias
obtidas a partir de mapas conceituais;
• a revis˜ao e complementa¸c˜ao da heur´ısticas de tradu¸c˜ao, de modo a mapear carac-
ter´ısticas diferenciadas das rela¸c˜oes nos mapas conceituais ainda n˜ao mapeadas em
elementos espec´ıficos em linguagem OWL;
6. Discuss
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ao e Conclus
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oes 95
• a realiza¸c˜ao de um novo experimento de transcri¸c˜ao utilizando mapas obtidos de
especialistas de dom´ınio. com o objetivo de comparar a ontologia resultante do
conhecimento de especialistas, possivelmente mais heterogˆeneo, com a ontologia
obtida de mapas conceituais de alunos, cujo conhecimento sobre o dom´ınio tende a
ser mais homogˆeneo;
• a investiga¸c˜ao de bancos de dados l´exicos mais espec´ıficos sobre o dom´ınio represen-
tado, uma vez que, neste experimento esp ec ificamente, nenhuma rela¸c˜ao hier´arquica
ou de composi¸c˜ao dos mapas foi encontrada na base do WordNet.
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