Ontologías y Bases de Datos

1. Ontologías y Bases de Datos David Bonilla Turrado

2. Indice • Ontología • Motivación • SUMO • Protégé

3. Ontología – ¿Qué es? • Una Ontología es una especificación explícita de una conceptualización. • Una conceptualización es una visión simplificada y abstracta de el mundo, representada por algún objetivo. • Una Ontología es una descripción (especificación formal)de un cjto de conceptos y relaciones para compartición y reutilización de conocimiento (para realizar compromiso lógico. • Un compromiso de Ontología es un acuerdo para usar un vocabulario de forma que es consistente con respecto a la teoría especificada por la Ontología

4. Motivación • Hay una problemática con las Bases de Datos • Integrar las distintas BDs heterogéneas con los distintos nombres de tabla, de campo... e incluso distinto número de campos. • Se persigue la interoperabilidad entre las distintas Bases de Datos. • La solución es crear una ontología que abarque a todas esas bases de datos, y cuya definición sea general y comprensible por todos.

5. Problemática en web • La Web nos ofrece una enorme cantidad de información tanto estructurada como semiestructurada. • Actualmente existen dos técnicas de búsqueda en la web: - una navegación por parte de los usuarios a través de las representaciones textuales y gráficas siguiendo los enlaces. - los motores de búsqueda basados en palabras clave.

6. Problemática en Web(2) • Una alternativa para realizar consultas más complejas es anotar las páginas web con meta-información en base a una ontología. • Esta meta-información (anotaciones semánticas de la web) se podría almacenar en una base de datos relacional. • Para estudiar como almacenar estos datos debemos saber en que lenguaje de ontologías está definido.

7. Lenguajes para definir Ontologías • Algunos de esos lenguajes son: - SHOE - DAML+OIL - OWL Voy a estudiar como representar SHOE en un sistema gestor de bases de datos relacionales (RDBMS). Utilizo SHOE porque es un lenguaje para definir ontologías sencillo.

8. SHOE a RDBMS • Cada relación n-aria de SHOE se representa por una relación con n atributos en la base de datos. • El lenguaje define que los tipos de las relaciones pueden ser tipos básicos o tipos definidos en la ontología. • Cada categoría se representa por una relación 1-aria.

9. SHOE a RDBMS (2) • Cada aserción de relación y cada aserción de categoría es una tupla en una de las relaciones de la base de datos. Estas aserciones son precisamente las anotaciones que nos vamos a encontrar en nuestras páginas web.

10. SUMO - Motivación • Creación de un estándar en que fijarse a la hora de definir las bases de datos. • Ejemplo: Creación de un “glosario” médico que nos sirva para referenciar los distintos términos sin importar de donde sea cada uno de los especialistas y como se denomina en su zona o pais.

11. SUMO (Suggested Upper Merged Ontology) • Desarrollado dentro del IEEE Standard Upper Ontology Working Group. • La meta de este grupo de funcionamiento es desarrollar una Ontología estándar que promueva interoperabilidad de los datos, búsqueda de la información y recuperación, inferencia automatizada, y procesamiento de lenguaje natural.

12. SUMO • Una ontología consiste en un sistema de conceptos, de axiomas, y de las relaciones que describen un dominio del interés • Una ontología superior (Upper Ontology) se limita a los conceptos que son meta, genérico, abstracto y filosófico, y por lo tanto es bastante general tratar (en un alto nivel) en una amplia gama de las áreas del dominio.

18. Protégé • Protégé es un editor (redactor) de Ontologías y entornos basados en el conocimiento. • Protégé se basa en Java, es extensible y proporciona una fundación para adaptar aplicaciones basadas en el conocimiento. • Es apoyado por una amplia comunidadque están utilizando Protégé para soluciones de conocimiento en áreas tan diversas como la biomedecina, gestion y busqueda inteligente, y modelización corporativa.