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Aplicação de métodos de raciocínio baseado em casos de conhecimento intensivo para a web semântica: um estudo sobre o domínio biológico

A literatura tem descrito soluções baseadas em web semântica e ontologias como uma estratégia para a implementação de consultas e integração entre fontes de dados, considerando que ontologias e fontes de dados podem apresentar conteúdo complementar em um mesmo domínio. A estratégia tradicional é bas...

Full description

Main Author: SEGUNDO, Plácido das Chagas Soares
Other Authors: FREITAS, Frederico Luiz Gonçalves de
Format: masterThesis
Language: por
Published: Universidade Federal de Pernambuco 2016
Subjects:
Inteligência artificial
Representação de conhecimento
Web semântica
Framework
Online Access: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/16923
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id ir-123456789-16923
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spelling ir-123456789-169232018-11-14T18:10:07Z Aplicação de métodos de raciocínio baseado em casos de conhecimento intensivo para a web semântica: um estudo sobre o domínio biológico SEGUNDO, Plácido das Chagas Soares FREITAS, Frederico Luiz Gonçalves de SILVIA, Filipe Santana da http://lattes.cnpq.br/0756137704563080 http://lattes.cnpq.br/6195215666638965 Inteligência artificial Representação de conhecimento Web semântica Framework A literatura tem descrito soluções baseadas em web semântica e ontologias como uma estratégia para a implementação de consultas e integração entre fontes de dados, considerando que ontologias e fontes de dados podem apresentar conteúdo complementar em um mesmo domínio. A estratégia tradicional é baseada na execução de consultas em SPARQL (Query Language for RDF) para acesso aos dados de forma integrada a ontologias. Esta estratégia não apresenta expressividade suficiente para derivar novo conteúdo, pois não vai além da álgebra relacional. Uma alternativa à SPARQL é aplicar raciocínio por subsunção disponível para ontologias descritas com Description Logics (DL). No entanto DL por si só não é capaz de determinar o que significa uma instância (dado) sem a existência de uma descrição explícita (axioma). Nesse sentido, há limitações sobre os métodos disponíveis para a web semântica, pois não apresentam uma solução capaz de interpretar de forma automatizada o que significa uma instância (dado) sem a existência de axiomas os quais descrevam o comportamento do domínio. Neste trabalho, é levantada a hipótese de que é possível realizar o aperfeiçoamento nos mecanismos de raciocínio sobre os dados de forma que novos axiomas possam ser gerados segundo a demanda do usuário, e.g. a partir de consultas. Este processo é baseado na utilização da semântica inerente aos registros dos bancos de dados, e dos mapeamentos existentes entre as ontologias e os bancos. Para isso, além das técnicas de web semântica levantadas, são utilizados métodos de Knowledge-intensive Case Based Reasoning (KI-CBR) para a recuperação das informações que representem os melhores resultados. O presente trabalho tem como objetivo apresentar uma proposta de evolução aos métodos de KI-CBR existentes para permitir a recuperação e a geração de casos em ambientes heterogêneos, integrados por meio de várias ontologias e que incluam as restrições disponíveis nas ontologias no processo de definição de solução. O processo de definição de solução é relacionado à extração de novos axiomas a partir do arranjo dos dados e das consultas criadas pelo usuário. Como ponto de partida, será utilizada e modificada a metodologia de KI-CBR incluída na ferramenta jCOLIBRI2. Dados (UniProt/SwissProt, Ensembl e NCBI Taxonomy) e ontologias (Gene Ontology, Chemical Entities of Biological Interest, Protein Ontology e BioTopLite2) do domínio biológico serão utilizados para exemplificação devido a revisão manual, presença de anotações e nível de formalização do conhecimento. A nova ferramenta de CBR derivada do presente trabalho será chamada de IntegrativO CBR e será disponibilizada como um plugin para o editor de ontologias Protégé v.5. A contribuição desta pesquisa se reflete na implementação de uma ferramenta de auxílio para o desenvolvimento de soluções, baseadas em web semântica e ontologias, capaz de recuperar e gerar novos casos em ambientes heterogêneos mediados por ontologias. The literature describes solutions based on semantic web and ontologies as a strategy integration of data sources. The traditional semantic integration strategy relies on running queries with SPARQL to access data, supported by an ontological representation. This strategy bears a limitation: it does not have enough expressiveness to derive new content due to limited expressiveness. An alternative to SPARQL is to apply reasoning subsumption available for ontologies described in Description Logics (DL). Even in this scenario, DL is not able to determine what an instance is (from data), without explicit statements (axioms). In this sense, there are limitations on the methods available for the semantic web, as it does not provide a solution to enable interpreting data from an ontological point of view. In this work, it is hypothesized that it is possible improve the reasoning mechanisms over the data so that new axioms can be generated according to user demand, e.g. from queries. This process is based on the inherent semantics of the databases, according to an ontological background. For this, along with the semantic web techniques, Knowledge-intensive Case Based Reasoning (CBR-KI) are used to support information retrieval based on similarity analysis to extract the most suitable results. In this sense, this study aims at presenting an evolution to existing KI-CBR methods in order to allow retrieval and generation of cases in heterogeneous environments, integrated through multiple ontologies. It also reuses axioms available in ontologies to define a suitable solution. The solution-making process is related to the extraction of new axioms from the data arrangement and user-created queries. The jCOLIBRI2 tool is used as a basis for the development, as it is delivered as a suite for developing new KI-CBR solutions. Data from biomedical databases (UniProt / SwissProt, Ensembl and NCBI Taxonomy) and biomedical ontologies (Gene Ontology, Chemical Entities of Biological Interest, Protein Ontology and BioTopLite2) are used for exemplification due to manual review of data, presence of data annotations, and level of ontological formalization. The new CBR tool derived from this work is called integrative CBR, and is available as a plugin for the ontology editor Protégé v.5. The contribution of this research is reflected in the implementation of a tool to support the development of solutions based on semantic web and ontologies, able to recover and generate new cases in heterogeneous environments mediated by ontologies. 2016-05-13T17:12:35Z 2016-05-13T17:12:35Z 2015-08-27 masterThesis https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/16923 por Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/ Universidade Federal de Pernambuco UFPE Brasil Programa de Pos Graduacao em Ciencia da Computacao
institution REPOSITORIO UFPE
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Aplicação de métodos de raciocínio baseado em casos de conhecimento intensivo para a web semântica: um estudo sobre o domínio biológico
description A literatura tem descrito soluções baseadas em web semântica e ontologias como uma estratégia para a implementação de consultas e integração entre fontes de dados, considerando que ontologias e fontes de dados podem apresentar conteúdo complementar em um mesmo domínio. A estratégia tradicional é baseada na execução de consultas em SPARQL (Query Language for RDF) para acesso aos dados de forma integrada a ontologias. Esta estratégia não apresenta expressividade suficiente para derivar novo conteúdo, pois não vai além da álgebra relacional. Uma alternativa à SPARQL é aplicar raciocínio por subsunção disponível para ontologias descritas com Description Logics (DL). No entanto DL por si só não é capaz de determinar o que significa uma instância (dado) sem a existência de uma descrição explícita (axioma). Nesse sentido, há limitações sobre os métodos disponíveis para a web semântica, pois não apresentam uma solução capaz de interpretar de forma automatizada o que significa uma instância (dado) sem a existência de axiomas os quais descrevam o comportamento do domínio. Neste trabalho, é levantada a hipótese de que é possível realizar o aperfeiçoamento nos mecanismos de raciocínio sobre os dados de forma que novos axiomas possam ser gerados segundo a demanda do usuário, e.g. a partir de consultas. Este processo é baseado na utilização da semântica inerente aos registros dos bancos de dados, e dos mapeamentos existentes entre as ontologias e os bancos. Para isso, além das técnicas de web semântica levantadas, são utilizados métodos de Knowledge-intensive Case Based Reasoning (KI-CBR) para a recuperação das informações que representem os melhores resultados. O presente trabalho tem como objetivo apresentar uma proposta de evolução aos métodos de KI-CBR existentes para permitir a recuperação e a geração de casos em ambientes heterogêneos, integrados por meio de várias ontologias e que incluam as restrições disponíveis nas ontologias no processo de definição de solução. O processo de definição de solução é relacionado à extração de novos axiomas a partir do arranjo dos dados e das consultas criadas pelo usuário. Como ponto de partida, será utilizada e modificada a metodologia de KI-CBR incluída na ferramenta jCOLIBRI2. Dados (UniProt/SwissProt, Ensembl e NCBI Taxonomy) e ontologias (Gene Ontology, Chemical Entities of Biological Interest, Protein Ontology e BioTopLite2) do domínio biológico serão utilizados para exemplificação devido a revisão manual, presença de anotações e nível de formalização do conhecimento. A nova ferramenta de CBR derivada do presente trabalho será chamada de IntegrativO CBR e será disponibilizada como um plugin para o editor de ontologias Protégé v.5. A contribuição desta pesquisa se reflete na implementação de uma ferramenta de auxílio para o desenvolvimento de soluções, baseadas em web semântica e ontologias, capaz de recuperar e gerar novos casos em ambientes heterogêneos mediados por ontologias.
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