REPRESENTAÇÃO DO CONHECIMENTO

Apresentação em tema: "REPRESENTAÇÃO DO CONHECIMENTO"— Transcrição da apresentação:

1 REPRESENTAÇÃO DO CONHECIMENTO
Ontology

2 Microworlds Top Down X Bottom Up Single domain Administrative area
Populated places Political areas Cities Countries Capitals

3 Top Down - DFD Dir. Financeira Trabalhador Pagar Gerente
salarios impostos Pagar cheque pagamento-total Gerente horas-trabalhadas info-trabalhador Dep. de Pessoal

4 Top Down - DFD Pagar Calcular Deduzir Emitir Adicionar total-pag
info-trabalhador horas-trabalhadas Calcular salario-bruto salarios salario-líquido cheque impostos Deduzir Emitir pagamento-total Adicionar total-pag Pagar

5 Top Down - DFD Calcular Separar Multiplicar Somar info-trabalhador
horas-trabalhadas horas-extra horas-expediente Multiplicar salarios salario-h-extra salario-bruto salario-normal Somar Calcular

6 Modelo Entidade Relacionamento
Exemplo horário nome N M se inscreve em endereço. dias Curso Aluno N sala número endereço 1 nome leciona Prof. grupo

7 Casos de Uso Operação de Venda Caixeiro Sistema Financeiro
Gestor de Gestão Manual de Estoque Estoque Abertura do Caixa Gerente Fechamento do Caixa

8 Casos de Uso [Cockburn]
Comprar ações na Web Escopo: conselheiro/pacote financeiro(PAF) Nível: objetivo do usuário Interessados e interesses: comprador- quer comprar ações e tê-las adicionadas ao portfólio PAF automaticamente Financeira – quer informação de compra Pré condição: usuário tem o PAF aberto Garantia mínima: informação de log suficiente de modo que o PAF possa detectar erros e solicitar mais detalhes Garantia de sucesso: Site remoto tem conhecimento da compra, dos logs e o portfolio do usuário é atualizado Cenário de Sucesso – Principal: 1. Comprador seleciona ações na internet 2. PAF pega nome do web site a ser utilizado (Schwab, E trade) 3. PAF abre conexão para o site, retendo o controle 4. Comprador navega e compra ação do site 5. PAF intercepta respostas do site da web e atualiza portfolio 6. PAF mostra o novo portfolio Extensões: 2a. Comprador seleciona um site que o PAF não trabalha 2a1. Sistema recebe novas sugestões do comprador, com opção de cancelar o caso de uso

9 Ontologias enfoque Top-down
Cyc upper ontology Base de conhecimento com 3000 termos (termos mais gerais da realidade consensual dos humanos) WordNet Banco de dados léxico para a língua inglesa com mais de termos Software Engineering Lab (LES) – PUC-Rio

10 Ontologias de Topo Ontology Schemas
Abstrações de alto nível que restringem a construção Objetos e Processos (3D versus 4D) Grandes Controvérsias Sumo, Dolce, Onions, GALEN, SBU,… Necessárias quando se trabalha em grupos muito grandes. Software Engineering Lab (LES) – PUC-Rio

11 CYC

12 Open Cyc

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14 Para que serve? Geração e compreensão de linguagem natural,
Integração de bases de dado semânticas, verificação de consistência, e mineração de dados, Recuperação de informações semânticas, Simulação de ontologias restritas, Construção e utilização de modelos de usuário, Compartilhamento de conhecimento por grupos trabalhando de forma independente.

15 Open Cyc

16 SUMO Suggested Upper Merged Ontology
Standard Upper Ontology (SUO)Working Group da IEEE Objetivos Progresso em aplicativos ligados ao comércio eletrônico, Integração de software com base na Internet, Buscas mais precisas baseadas em palavras chave e Fornecer um conjunto de definições precisas para programação de aplicativos de software de ponta.

17 SUMO

18 SUMO - Classes de Topo

19 Word Net

20 Exemplo WordNet WordNet 1.7.1 Search
Search word: Results for "Synonyms, ordered by estimated frequency" search of noun "dessert"  sense of dessert                                                       Sense 1 dessert -- (a dish served as the last course of a meal)        => course --  (part of a meal served at one time; "she prepared a three course meal") Return to overview for dessert Return to WordNet home Software Engineering Lab (LES) – PUC-Rio

21 Exemplo de Tesauro- WordNet
Resultado da busca ao termo “tank” (tanque) no WordNet. Software Engineering Lab (LES) – PUC-Rio

22 KR Ontology categorias foram derivadas a partir de combinações da divisão da categoria superior. Esta categoria, também chamada de categoria universal, representada pelo símbolo T foi subdivida nas seguintes combinações:  Físico e Abstrato (F, A) Independente, Relativo ou Mediação (I,R,M) Contínuo e Ocorrente (C,O)  No fundo está o tipo absurdo ┴ , que representa uma conjunção contraditória de todos as categorias.

23 KR Ontology

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26 Independente (I). Definição: Entidade caracterizada pela sua inerente primazia, independente dos relacionamentos que mantém com outras entidades. Mediação (M). Definição: Entidade caracterizada por agir como um “terceiro”, ou seja, trazer duas outras entidades para um relacionamento. Uma entidade independente não pode ter nenhum relacionamento com outra. Uma entidade relativa, no entanto, pode manter um relacionamento com outras. Neste caso, uma entidade mediadora vai ser responsável pela criação deste relacionamento. Um exemplo é a entidade casamento que media o relacionamento entre marido e mulher.

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28 Tipos de ontologia Software Engineering Lab (LES) – PUC-Rio Ref: Noy

29 Tipos de Ontologia Vocabulários Controlados – Glossários – Tesauros
Lista finita de termos. Um Exemplo:NAICS (North American Industry Classification System) de produtos e serviços Glossários – Lista de termos com significados em linguagem natural. Similar ao de um dicionário - termos são organizados alfabeticamente, Exemplo de glossário: é o NetGlos (The Multilingual Glossary of Internet Terminology) que reúne terminologia relacionada a recursos na Internet. Tesauros lista de termos e suas definições que padroniza a utilização de palavras para indexação. Software Engineering Lab (LES) – PUC-Rio

30 Tipos de ontologia Hierarquias tipo-de informais – Frames
Hierarquias que utilizam o relacionamento de generalização (tipo de) de maneira informal. Exemplo: Yahoo. Não respeitam integralmente o relacionamento de generalização: “aluguel de carro” e “hotel”, não são “tipos-de-viagem” Hierarquias tipo- de formais – Hierarquias que incluem instâncias de um domínio. Nestas hierarquias os relacionamentos de generalização são respeitados integralmente. Um exemplo é a taxonomia dos seres vivos, ilustrada na próxima seção. Frames Representação proposta por Marvin Minsky. Primitivas: classes (ou frames) É largamente utilizado em modelagem de conhecimento. Software Engineering Lab (LES) – PUC-Rio

31 Diferenças: Taxonomia e Ontologia
Taxonomia: “Classificação de entidades de informação no formato de uma hierarquia, de acordo com relacionamentos que estabelecem com entidades do mundo real que representam.” Michael Daconta Servem Para: classificar informação em uma hierarquia (árvore) utilizando APENAS relacionamento pai-filho (generalização ou “tipo-de”) Software Engineering Lab (LES) – PUC-Rio

32 Diferenças: Taxonomia e Ontologia
Generalização: único tipo de relacionamento que existe entre os termos de uma Taxonomia. Não se pode: atribuir características ou propriedades aos termos atributos, exprimir outros tipos de relacionamento: parte-de, causa-efeito, localização, Associação.. Para isto é necessário construir uma ontologia. Software Engineering Lab (LES) – PUC-Rio

33 Diferenças: Tesauro e Ontologia
Tesauro: “um vocabulário controlado organizado segundo uma ordem conhecida e estruturado de modo a disponibilizar claramente os relacionamentos de equivalência, associação, hierárquicos e homônimos existentes entre termos.” ANSI/NISO Monolingual Thesaurus Standard Servem para: Garantir que conceitos sejam descritos consistentemente Permitir com que usuários possam refinar buscas e localizar a informação que necessitam. Contam com uma lista de relacionamentos pré defidos adicionais (além do de generalização) Sinônimo - Similar a, Equivalente, Homônimo – mesma grafia, Mais amplo do que – hierarquia, pai de, super classe, Mais restrito do que - hierarquia – filho de, sub classe, Associado - relacionado a, Software Engineering Lab (LES) – PUC-Rio

34 Diferenças: Tesauro e Ontologia
Relacionamentos Pré Definidos: únicos tipos de relacionamento que podem existir entre os termos de um Tesauro Muitas vezes é necessário relacionar conceitos utilizando relacionamentos do tipo parte-de, membro-conjunto, fase- processo, lugar-região, material-objeto, causa-efeito Não se pode: exprimir outros tipos de relacionamento além dos pré definidos: Para isto é necessário construir uma ontologia. Software Engineering Lab (LES) – PUC-Rio

35 Enfoques Inteligência artificial – Engenharia do conhecimento
Esforços voltados ao mapeamento de domínios, criação de grandes bases de conhecimento para mapear o conhecimento humano Construídas por experts Web semântica Ontologias voltadas para aplicações específicas Construídas por engenheiros de software Software Engineering Lab (LES) – PUC-Rio

36 IA Enfoque top down Tempos antigos “divide et impera”
Sistema e sub-sistema [von Bertalanffy] Dijkstra (programming considered a human activity) Especifica as partes individualmente Satisfeito? O problema está resolvido? Constrói as partes individualmente Se uma das partes ainda é complexa: subdividir Software Engineering Lab (LES) – PUC-Rio

37 CYC Software Engineering Lab (LES) – PUC-Rio

38 Web Semântica Grande número de pequenas ontologias interligadas
Em alguns anos toda empresa, universidade, agência governamental terá seu conteúdo conectado a uma ontologia James Hendler, Agents and the Semantic Web Software Engineering Lab (LES) – PUC-Rio

39 Pequenas ontologias existirão em toda parte
Todos dispositivos possuem ontologia própria Software Engineering Lab (LES) – PUC-Rio Ref: Harry Chen

40 Ontologias de Domínio Conceitos específicos a um campo ou área de conhecimento Animais, Doenças, Comida, Arte, …. Onde começar Enterder ontologias no sentido bottom up ou middle out. Níveis Ontologias de Domínio de Topo – Pontos de partida para aquele domínio ou área de conhecimento Seres Vivos, Região Geográfica… Ontologia de Domínio – conceitos da área Gato, Elefante, Montanha, Rio Instances – the things in the world Garfield, Pico das Agulhas Negras. Software Engineering Lab (LES) – PUC-Rio

41 Ontologias são apenas o começo...
Bases de Dados Declarar estrutura Ontologias Bases de Conhecimento Web Semântica Fornecer descrições de Domínio Aplicações Independentes de Domínio Agentes de Software Métodos para Resolução de Problemas Software Engineering Lab (LES) – PUC-Rio Ref: Rector et al