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PROTÓTIPO DE FERRAMENTA DE CONSULTA DE INFORMAÇÕES BASEADAS EM ONTOLOGIAS PETER ANTONY RAUSCH JOYCE MARTINS.

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1 PROTÓTIPO DE FERRAMENTA DE CONSULTA DE INFORMAÇÕES BASEADAS EM ONTOLOGIAS PETER ANTONY RAUSCH JOYCE MARTINS

2 ROTEIRO Introdução Objetivos Fundamentação Teórica Especificação Implementação Operacionalidade Resultados e discussão Conclusão Extensões

3 INTRODUÇÃO Internet X Linguagem Natural Web Semântica Metadados Ontologia Descrição e representação de uma área de conhecimento Linguagens W3C: Resource Description Framework (RDF) Web Ontology Language (OWL) Simple Protocol And Rdf Query Language (SPARQL)

4 OBJETIVOS Ferramenta para extrair informações de base de dados baseada em ontologias: Definir uma base de dados de domínio específico baseado em ontologias, fazendo uso das linguagens RDF e OWL, adotadas como padrão pela W3C Processar consultas em língua portuguesa, convertendo em consultas na linguagem SPARQL Gerar como resultado links para informações obtidas como respostas às consultas

5 LINGUAGENS DE DESCRIÇÃO E CONSULTA PARA WEB SEMÂNTICA PROCESSAMENTO DE LINGUAGEM NATURAL TRABALHOS CORRELATOS FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA

6 RDF – Resource Description Language Padrão de uso do XML Grafo dirigido Nós = recursos RECURSO: sobre o que se deseja falar OBJETO: valor dado para a propriedade Aresta = propriedade PROPRIEDADE: relaciona RECURSO x OBJETO Recurso = endereço web

7 RDF – Resource Description Language Peter

8 RDFs – RDF-Schema Definição de vocabulários Orientação a objetos 1. [...] [...]

9 OWL – Web Ontology Language Ontologias Explicitação de fatos sobre determinado domínio Namespaces Cabeçalhos Classes Indivíduos Propriedades Restrições

10 OWL – Web Ontology Language

11 SPARQL – Simple Protocol And Rdf Query Language RDF | RDFS | OWL Consultar Inserir Excluir Alterar

12 SPARQL – Simple Protocol And Rdf Query Language 1. PREFIX rdf: 2. PREFIX an: SELECT ?a ?e 5. WHERE 6. { 7. ?a rdf:Class an:animal; 8. an:carnivoro ?e. 9. } 1. ASK 2. WHERE 3. { 4. ?a rdf:Class an:animal; 5. an:carnivoro ?e. 6. }

13 PROCESSAMENTO DE LINGUAGEM NATURAL Análise morfológica Identifica palavras Análise sintática Estrutura do texto Análise semântica Significado Análise pragmática Contexto

14 TRABALHOS CORRELATOS Jena (APACHE SOFTWARE FOUNDATION, 2011) Framework Java Geração automática de ontologias (BRAVO, 2010) Semantic Lattes (COSTA; YAMATE, 2009) Domínio: Currículos acadêmicos

15 REQUISITOS PERGUNTAS SUPORTADAS DIAGRAMA DE CASOS DE USO DIAGRAMA DE CLASSES ESPECIFICAÇÃO

16 PRINCIPAIS REQUISITOS Requisitos Funcionais permitir cadastrar ontologias no formato OWL; disponibilizar uma interface para entrada de consultas em SPARQL; disponibilizar uma interface para entrada de consultas em língua portuguesa; disponibilizar o resultado de consultas em língua portuguesa; Requisitos Não-Funcionais ter uma base de dados baseada em ontologias; ser implementada em C# e ASP.NET, utilizando o ambiente de desenvolvimento Microsoft Visual Studio 2010;

17 PERGUNTAS SUPORTADAS PerguntaExemplo RECURSOS Quais RECURSOS cadastrados?Quais vulnerabilidades cadastradas? RECURSOOBJETO O RECURSO é um OBJETO ?O atacante externo é uma ameaça? RECURSOPROPRIEDADEOBJETO O RECURSO PROPRIEDADE OBJETO ?A vulnerabilidade é explorada pelo concorrente? OBJETOPROPRIEDADERECURSO Quais OBJETO PROPRIEDADE RECURSO ?Quais vulnerabilidades estão contidas no software ERP? OBJETORECURSOPROPRIEDADE Que OBJETO RECURSO PROPRIEDADE ?Que vulnerabilidade o concorrente explora? PROPRIEDADERECURSO O que PROPRIEDADE RECURSO ?O que está localizado no servidor de arquivos? OBJETOPROPRIEDADERECURSO Em que OBJETO PROPRIEDADE RECURSO ?Em que posição joga o Messi? PROPRIEDADERECURSO Como PROPRIEDADE RECURSO ?Como é explorada a vulnerabilidade? PROPRIEDADERECURSO Quem PROPRIEDADE RECURSO ?Quem mitiga uma vulnerabilidade física? PROPRIEDADERECURSO Onde PROPRIEDADE RECURSO ?Onde está localizada a folha de pagamento?

18 DIAGRAMA DE CASOS DE USO

19 DIAGRAMA DE CLASSES

20

21

22 TÉCNICAS E FERRAMENTAS ONTOLOGIAS GRAMÁTICA ESTUDO DE CASO IMPLEMENTAÇÃO

23 TÉCNICAS E FERRAMENTAS GALS NeOn Toolkit Visual Studio 2010 SQL Server SQL Managment Studio C# ASP.NET MVC Entity Framework Razor dotNetRDF JavaScript JQUERY HTML5

24 ONTOLOGIAS Gestão de Segurança da Informação Ativo de informação Ambiente Físico Software Hardware Vulnerabilidade Vulnerabilidade Lógica Vulnerabilidade Física Controle Controle Lógico Controle Físico Ameaça Malware Atacante Interno Atacante ExternoAlimentos Bebida Suco Ingrediente Prato Doce SalgadoFutebol País Posição Time Campeonato Copa Liga Jogador Continente

25 GRAMÁTICA 1. ::= pontuacao 2. | pontuacao ::= 5. | adverbio # ::= | pronome #1 | artigo 8. ::= | artigo 9. ::= substantivo #2 10. ::= 11. | preposicao #3 12. | artigo_preposicionado #4 13. | artigo 14. |

26 ESTUDO DE CASO Quais ingredientes contém a batata recheada?

27 SUJEITO X RECURSO SUPERIORES rdf:type rdfs:subClassOf 2 OBJETO X RECURSO INFERIORES 3 OBJETOS X PROPRIEDADES 4 (RECURSOS PASSO 4) - !(RECURSOS 2) 5 VERBO X PROPRIEDADE owl:InverseOf 1

28 CÓDIGO SPARQL 1. SELECT ?ehDoTipo 2. WHERE { 3. { 4. recurso a ?ehDoTipo 5. } 6. FILTER(!isBlank(?ehDoTipo) 7. } 1. SELECT ?filho 2. WHERE { 3. ?filho rdfs:subClassOf recurso. 4. FILTER(!isBlank(?filho) 5. }

29 OPERACIONALIDADE

30 OPERACIONALIDADE DA IMPLEMENTAÇÃO

31 OPERACIONALIDADE

32

33 RESULTADOS E DISCUSSÃO FuncionalidadeOnTo BuscaSemantic Lattes PlataformaWeb Domínios de ontologia suportados DiversosEspecífico Reconhecimento de linguagem natural Sim, as perguntas podem ser elaboradas conforme a gramática especificada Não, as perguntas são fixas (no protótipo) Possibilidade de realizar consultas em linguagem natural Sim, as perguntas são traduzidas para consultas SPARQL durante a execução Sim, mas como as perguntas são fixas, as consultas SPARQL também são Possibilidade de realizar consultas em SPARQL SimNão Capacidade de agregar conhecimento à ontologia existente NãoSim

34 CONCLUSÃO Dificuldade em formalizar linguagem natural Limitou Gramática Criação de ontologias Singular Propriedades = verbos Ontologias de domínios distintos GALS Entity Framework dotNetRDF

35 EXTENSÕES Aperfeiçoar a gramática, não restringindo o tipo das perguntas elaboradas Utilizar técnicas de Inteligência Artificial (IA) no reconhecimento das perguntas Permitir a agregação de conhecimento em linguagem SPARQL e em linguagem natural Implementar cadastros de verbos e de sinônimos para substantivos e verbos para melhorar exatidão das consultas Permitir que as consultas em linguagem natural sejam realizadas sem a necessidade de escolha de ontologia

36 APRESENTAÇÃO DO APLICATIVO


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