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Sistemas Inteligentes Aula: Engenharia de Conhecimento e Ontologias 1.

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Apresentação em tema: "Sistemas Inteligentes Aula: Engenharia de Conhecimento e Ontologias 1."— Transcrição da apresentação:

1 Sistemas Inteligentes Aula: Engenharia de Conhecimento e Ontologias 1

2 2 Plano da aula Engenharia de Conhecimento Conceitos básicos Etapas Ontologias Elementos de uma ontologia Tipos de Ontologias Usos das Ontologias Como projetar/desenvolver uma ontologia

3 3 Um Pouco de História... No início, a IA estava preocupada em desenvolver Formalismos para representar conhecimento Mecanismos de inferência Formas de operacionalizar os SBCs Mas... Como garantir a escalabilidade desses sistemas?

4 4 Engenharia do Conhecimento - EC

5 5 Área de pesquisa preocupada com desenvolver Métodos, Linguagens e Ferramentas adequados para o desenvolvimento de sistemas BC Foco principal: como adquirir e analisar conhecimento como validar e manter uma Base de Conhecimento Construção da Base de Conhecimento Processo de acumular, transferir e transformar alguma fonte de conhecimento para um computador

6 6 EC - Definições Engenheiro de conhecimento Guia a aquisição, a criação da representação do conhecimento especializado, a implementação e o refinamento do SBC Expertise conhecimento especializado adquirido por longo treinamento, leitura e experiência Especialista (Expert ) Quem possui conhecimento especializado, experiência e métodos, e a habilidade de aplicá-los para dar conselhos e resolver problemas

7 7 Desenvolvimento de SBCs

8 Etapas de desenvolvimento de SBCs Linguagens de representação do conhecimento Nível de Conhecimento Nível Lógico Nível de Implementação BC AQUISIÇÃO FORMALIZAÇÃO IMPLEMENTAÇÃO REFINAMENTO Linguagem natural Linguagens de programação

9 9 Etapas do desenvolvimento de SBCs 1. Aquisição (elicitação) do conhecimento Identificação do conhecimento a adquirir Registro do conhecimento em linguagem natural ou usando alguma notação gráfica

10 10 2. Formalização da BC Nível semi-formal via Notação textual estruturada padrão (XML) Notação gráfica padrão (UML) Ontologias Objetivo: validação com especialista Nível formal Via linguagens formais (e.g., LPO) Notação sem ambigüidade com Objetivo: verificação de consistência Etapas do desenvolvimento de SBCs

11 11 3. Implementação da BC Uso (ou criação) de um sistema (máquina de inferência) capaz de ler a BC e realizar dedução usando linguagens de programação Implementação da Interface Teste de protótipo 4. Validação e Refinamento Validação Refinamento Etapas do desenvolvimento de SBCs

12 12 Etapas de desenvolvimento de SBCs Veremos a seguir Aquisição do conhecimento Formalização do conhecimento Ontologias Nível semi-formal

13 13 Aquisição do Conhecimento O gargalo na construção dos SBCs

14 14 Aquisição do Conhecimento Principais fases da aquisição Identificar características do problema Do domínio da aplicação Isolar e representar os conceitos principais e suas relações através de uma Ontologia, por exemplo Identificar inferências sobre estes conceitos (regras) O conhecimento pode originar-se de várias fontes: especialistas, livros e documentos, filmes, etc.

15 15 Gargalo na Aquisição do Conhecimento A maior parte do conhecimento está na cabeça dos especialistas... Especialistas têm muito conhecimento empírico Difícil de ser capturado e representado formalmente são caros mas não sabem de tudo! têm dificuldade de verbalizar sob pressão usam vocabulário próprio (jargão) Podem expressar conhecimento incorreto e incompleto

16 16 Como minimizar o gargalo da Aquisição? Métodos de aquisição Três categorias Manual Semi-automático Automático

17 17 Método de Aquisição Manual Entrevistas estruturadas ou não estruturadas Tracking methods análise de protocolos e observação especialista Base de conhecimento Engenheiro de conhecimento documentação codificação Explicitação

18 18 Métodos de Aquisição Semi-automática Baseado em ferramentas de ajuda ao especialista e ao engenheiro de conhecimento Repertory grid analysis especialistaFerramentas interativas de entrevista Base de conhecimento Engenheiro de conhecimento

19 19 Métodos de Aquisição Automática Aprendizado de máquina Machine learning Casos e exemplosIndução automáticaRegras

20 20 Formalização do conhecimento Ontologias

21 21 Conhecimento Há diferentes tipos de especialistas e de expertise e há vários usos para conhecimentos semelhantes Reusabilidade é a chave! A Base de Conhecimento é a parte mais cara de um SBC Necessidade de reuso em domínios com grande número de conceitos e relações ( ex: Medicina) Solução: Ontologias!

22 Ontologias Em CC e IA Corpo de conhecimento declarativo sobre um dado domínio, assunto ou área de conhecimento Na prática, são hierarquias de conceitos (classes) com suas relações, restrições, axiomas e terminologia associada Servem para estruturar e compartilhar o conhecimento disponível sobre um dado domínio 22

23 Ontologias Exemplo: publicações e eventos científicos 23

24 Relacionamentos na Ontologia sobre pesquisa científica 24

25 25 Definições de Ontologia (cont.) Uma ontologia é uma especificação explícita e formal de uma conceitualização compartilhada [Studer et al 98] Especificação explícita: definições declarativas de conceitos, instâncias, relações, restrições e axiomas Formal: declarativamente definida, sendo compreensível e manipulável para agentes e sistemas Conceitualização: modelo abstrato de uma área de conhecimento ou de um universo limitado de discurso Compartilhada: conhecimento consensual, seja uma terminologia comum da área modelada, ou acordada entre os desenvolvedores dos agentes que se comunicam

26 Afinal, pra que servem as ontologias? Servem para estruturar e compartilhar o conhecimento disponível sobre um dado domínio: Para compartilhar conhecimento comum – conceitos e vocabulário Entre pessoas Entre agentes de software

27 Onde Aplicar Ontologias? Recuperação de informações, Sistemas de Integração de Informação, Gestão de conhecimento, Processamento da linguagem natural, Comércio eletrônico, Sistemas multiagentes...

28 Elementos de uma Ontologia 28

29 Elementos de uma Ontologia Conjunto de conceitos Entidades Relações (que podem ser hierárquicas ou não) Instâncias de Conceitos Restrições Regras

30 Conjunto de Conceitos Entidades Cada entidade tem um nome associado Cada entidade é definida por conjunto de pares atributo-valor E.g., Automóvel (tem-motor=sim; num-rodas=4)

31 Conjunto de Conceitos Relações Podem ser hierárquicas ou não E.g., is-a, part-of, mae-de, etc... Triciclo is-a Ciclo

32 Conjunto de Conceitos Instâncias de Conceitos Definição de entidades e relações específicas (indivíduos) E.g., meu-triciclo (num-rodas=3, cor=rosa) Relação: meu-triciclo is-a triciclo Correspondem aos fatos de uma base de conhecimento

33 Restrições Impõem restrições sobre valores possíveis dos atributos dos conceitos E.g., num-rodas Valor numérico, entre 2 e 4.

34 Regras Permitem inferência automática (dedução) de instâncias de conceitos a partir de outras instâncias E.g., Se veículoTipo=ciclo E num-rodas=3 E motor=não Então veículo=Triciclo Correspondem às regras da base de conhecimento

35 Tipos de Ontologias Ontologias de topo (upper ontologies) Ontologias centrais ou genéricas de domínio (core ontologies) Ontologias de Aplicação (específicas) 35

36 Ontologias de topo (upper ontologies) Modelos dos objetos comuns que são geralmente aplicáveis a uma grande variedade de ontologias de domínio. Tipicamente contém um glossário central que permite descrever termos em vários domínios. Ex.: todas as árvores são plantas Exemplos de upper ontologies padrão são: Dublin Core, GFO, OpenCyc/ResearchCyc, SUMO e DOLCE. Dublin CoreGFOOpenCycResearchCycSUMO DOLCE 36

37 Ontologias centrais ou genéricas de domínio (core ontologies) Definem os ramos de estudo de uma área e/ou conceitos mais genéricos e abstratos desta área Serve de base para a construção de ontologias de ramos mais específicos de um domínio 37

38 Ontologias centrais ou genéricas de domínio (core ontologies) Ex: a ontologia central de direito [Valente & Breuker 96] Conhecimentos meta-legal, definicional, causal, normativo, de responsabilidade, reativos, criativo, de agências legais, reação legal, comportamentos permitidos, etc Servirá para criar ontologias de direito tributário, de família e outras... 38

39 Ontologias de Aplicação Ontologias de ramos mais específicos de um domínio Procuram solucionar um problema específico de um domínio Utilizam termos de uma ontologia de domínio Ex: Ontologia para identificar doenças do coração, a partir de uma ontologia de domínio de cardiologia 39

40 Como projetar uma ontologia Exemplos retirados do tutorial - Ontology Development 101: A Guide to Creating Your First Ontology (Noy and McGuinness) 40

41 Desenvolvimento de Ontologias [Noy &McGuiness 2001] 1. Determinar o Domínio e o Escopo da Ontologia 2. Reutilizar Ontologias Existentes 3. Levantar termos importantes 4. Definir classes e sua hierarquia 5. Definir propriedades das classes 6. Restrições das Propriedades 7. Criação de instâncias

42 1. Determinar o Domínio e o Escopo da Ontologia Qual o domínio que será coberto ? Representação de vinhos e comidas Onde a ontologia será utilizada ? Que perguntas serão respondidas Sugerir boas combinações de vinhos e comidas E.g., Cabernet Sauvignon é adequado com frutos do mar ?

43 2. Reutilizar Ontologias Existentes Verificar se alguém já criou a ontologia É possível refinar ou estender ontologias existentes Muitas fontes disponíveis na Internet – vamos perguntar ao Google? Repositórios: TONES, DAML,... Linguagens para representação de ontologias: RDF, OWL,....

44 3. Levantar termos importantes Quais são os termos que serão abordados na ontologia ? Quais propriedades esses termos possuem ? Enumerar todos esses termos: Vinho; Tipo de Uva; Fabricante; Região de origem; Coloração (branco, tinto, rosé) Tipo de comidas (peixes, grelhados, massas)

45 4. Definir classes e sua hierarquia Termos do passo 03, selecionar somente aqueles que representam entidades (conceitos) Desconsiderar propriedades (por enquanto) Esboçar hierarquia Abordagem Top-Down ou Bottom-up Classes disjuntas (Vinho Branco, Tinto, Rosé)

46 4. Definir classes e sua hierarquia Como detectar erros na hierarquia de classes (cont.): Classes com somente uma subclasse pode ser um problema Classes com muitas subclasses também

47 4. Definir classes e sua hierarquia Quando introduzir uma nova classe ? Propriedades diferentes Restrições diferentes Participa em relações diferentes Nova classe ou nova propriedade ? i.e. Tipo de Vinho Instância ou classe ? Depende da aplicação Tipo de vinho (Sterling Vineyards Merlot) pode ser instância ou classe. Qual o escopo ? Não especializar além do que sua aplicação precisa

48 4. Definir classes e sua hierarquia Como detectar erros na hierarquia de classes: Verificar inclusão de classes singulares e coletivas (vinho como subclasse de vinhos) Distinguir entre classes e seu nomes (sinônimos representam a mesma classe) Ciclos (A subclasse de B e B subclasse de A) Classes irmãs devem estar no mesmo nível (Chardonay e Vinhos Brancos não devem estar no mesmo nível, pois não são irmãs)

49 5. Definir as propriedades das classes – também conhecidas por slots A partir da lista de termos do passo 03, selecionar aqueles que representam propriedades. Propriedades são adicionadas à classe mais genérica

50 6. Definir as restrições das propriedades Tipo da propriedade String, número, boleano, instancias, etc... Domínio classes em que a propriedade está presente Valores permitidos classes permitidas na propriedade Cardinalidade

51 7. Criar as instâncias! É necessário escolher uma classe, criar uma instância e preencher os valores das propriedades Enfim se tem a Base de Conhecimento

52 Cuidado com os nomes... Evitar erros e confusões Maiúsculas ou Minúsculas ? Classes (maiúsculas) Propriedades (minúsculas) Plural ou singular ? Padronizar prefixos e sufixos has- (has-maker) e -of (producer-of) Evitar abreviações

53 Exercicio Definir domínio e construir uma ontologia Editor: Protege 53


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