Ontologias e Restrições OCL Fábio Moura Franklin Ramalho Jacques Robin CIn-UFPE.

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1 Ontologias e Restrições OCL Fábio Moura Franklin Ramalho Jacques Robin CIn-UFPE

2 Roteiro  Ontologias  O que é uma ontologia?  Elementos de uma ontologia  Origem e motivação das ontologias  Tipologias das ontologias  Exemplo de ontologia conceitual especialista  Exemplo de ontologia conceitual geral  Exemplo de ontologia lingüística geral  Problemática geral e questões sobre ontologias  OCL  MDA e o uso de OCL  OCL 1.4  OCL 2  Usando OCL para MDA

3 Ontologias

4 O que é uma ontologia? formal explícita concepção compartilhada  Definição: especificação (semi-)formal explícita de uma concepção compartilhada  Concepção:  Concepção: modelo das entidades, relações, axiomas e regras de algum domínio  Formal: processável por máquina permitindo raciocínio automático com semântica lógica formal  Compartilhada:  Compartilhada: por uma comunidade, permitindo entendimento  Conceitos de computação relacionados:  Base de conhecimento reutilizável  Esquema de banco de dados

5 Elementos de uma ontologia  Hierarquia de conceitos:  entidades cada entidade definida por conjunto de pares atributo-valor correspondem:  as classes dos modelos orientado a objetos  as entidades do modelo relacional  aos termos do modelo lógico atributos propriedades x atributos relações  preenchidos por valores atômicas (tipos primitivos) x por outros conceitos Status epistemológico do valor  Exatamente conhecida, default, probabilista  relações sem hierarquia x em hierarquia paralela a hierarquia de entidades correspondem:  associações, agregações e atributos dos modelos OO cujos valores são objetos  as relações do modelo relacional  aos predicados do modelo lógico

6 Elementos de uma ontologia  Restrições:  sobre valores possíveis dos atributos dos conceitos  correspondem: as assinaturas de classes em modelos OO as axiomas universalmente quantificados em modelos lógicos as restrições de integridade nos esquema de BD  Regras dedutivas:  sobre atributos de (conjunto de) conceitos  permitem inferência automática da existência de instâncias de conceitos a partir da existência de outras instâncias  correspondem: as regras dos sistemas especialistas e programação em lógica aos métodos dos modelos OO as visões em BD

7 Elementos de uma ontologia  Instâncias de conceitos:  definição de entidade e relações específicos (indivíduos)  correspondem: aos fatos de sistemas especialistas e programação em lógica aos objetos dos modelos OO aos dados dos BD

8 Serviços suportados por uma ontologia  Consultas e manipulação:  correspondem: métodos de acesso a valor e de reflexão em linguagens OO consultas de interrogação e manipulação em BD ask, tell e retract das bases de conhecimento  sobre conceitos: Quais são as entidades E relacionadas a entidade 0 via relações r1, r2? Quais são as relações R mais gerais que r1? Definição d de entidade E é consistente com o resto da ontologia?  sobre instâncias um indivíduo I com propriedades P1,..., Pn é instância de quais conceitos?  Raciocínio automático  geralmente dedutivo

9 Origem e motivação para ontologias Gerenciamento do Conhecimento em Organizações desde 90 Integração de Dados desde 95 Sistemas Multi-agentes desde 95 Recuperação de Informação na Web desde 00 Psicologia Cognitiva desde 60 Lingüística desde 60 Sistemas Especialistas desde 80 Processamento de Linguagem Natural desde 80 Ontologias Filosofia desde 350 A.C. Engenharia de Software: requisitos e reuso desde 90

10 Tipologia das ontologias  Especialista:  Especialista: modela um domínio particular restrito  Geral:  modela o conhecimento de senso comum compartilhado por todos os seres humanos  parte de mais alto nível, reutilizável em vários domínios  Conceitual:  Conceitual: fundamentada na capacidade de raciocinar  Lingüística:  Lingüística: fundamenta no vocabulário de uma(s) língua(s)  De meta-dados:  De meta-dados: “especializada” na descrição de recursos on-line, no entanto sobre qualquer domínio  De tarefas e métodos:  De tarefas e métodos: modela procedimentos e comportamentos abstratos no lugar de entidades ou relações

11 Exemplo de ontologia especialista: fragmentos de uma ontologia acadêmica em UML

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15 Exemplo de ontologia conceitual geral: fragmentos da ontologia de senso comum de Russell e Norvig em UML

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17 Sub-problemas de modelagem de uma ontologia geral  Categorias e conjuntos  Medidas  Objetos compostos  Tempo  Espaço  Mudanças  Eventos e processos  Objetos físicos  Substâncias  Objetos mentais e crenças

18 Ontologias Genéricas: Categorias  Também chamadas de classes, relações, tipos...  conjuntos de objetos com propriedades comuns  organiza e simplifica a base de conhecimento.  Exemplos de simplificação:  comprar(Maçã 123 ) x comprar(Maçã) - classe-instância  Todo mamífero bebe leite - herança  Taxonomia:  tipo particular de ontologia: relações hierárquicas entre classe e sub-classes em forma de árvores  propriedades discriminantes ex. biologia sistemática  Relações  Disjunção  Decomposição exaustiva  Partição: decomposição exaustiva disjunta

19 Ontologias Genéricas: também podem representar  Medidas  Valores atribuídos às propriedades dos objetos do mundo real: peso, comprimento, altura, etc...  Objetos compostos  formados por partes que também são objetos: relação “parte- de”.  Mudanças com eventos  Cálculo de eventos: um fato é verdade em um intervalo de tempo.

20 Medidas  Valores atribuídos aos objetos do mundo real: servem para descrever objetos  ex. peso, comprimento, altura, diâmetro,...  Medidas quantitativas são fáceis de representar  ex. Tamanho(L 1 ) = Polegadas(1,5) = Centímetros (3,81)  Medidas qualitativas são mais complicadas  ex. beleza de um poema, dificuldade de um exercício  O importante é ordenar  e 1, e 2 e 1  Exercícios  e 2  Exercícios  Elabora(João,e 1 )  Elabora(Pedro,e 2 )  Dificuldade(e 1 ) < Dificuldade(e 2 )

21 Objetos Compostos  Objetos formados por partes que também são objetos  São caracterizados pela estrutura dos objetos que os compõem  ex. massa de um carro é a soma das massas de suas partes(carroceria, motor, pneu,...)  Para representá-los, usamos a relação ParteDe  e.g., ParteDe(motor, Carro), ParteDe(pneu, Carro)  Exemplo:  a Bipede(a)   l1, l2, b Perna(l1)  Perna(l2)  Corpo(b)  ParteDe(l1,a)  ParteDe(l2,a)  ParteDe(b,a)  Ligado(l1,b)  Ligado(l2,b)  l1  l2   l3 Perna(l3)  ParteDe(l3,a)  (l3 = l1  l3 = l2)

22 Objetos Compostos  ParteDe também serve para descrever estrutura de eventos: Script ou Schema  ex. comer no restaurante  Quando se está interessado apenas nas características do conjunto: BunchOf  ex. peso do saco de Maçãs  BunchOf(Maçãs) define um objeto composto formado pelas Maçãs do saco.

23 Representando Mudanças com Eventos  Cálculo de situações:  adequado quando temos um único agente realizando ações discretas e instantâneas (uma ação por situação).  inadequado quando: existem vários agentes no mundo. o mundo pode mudar espontaneamente. mudanças ocorrem continuamente.  Cálculo de eventos: versão contínua do calculo de situações  No cálculo de situações, um fato é verdade em uma situação  No cálculo de eventos, uma coisa é verdade num intervalo de tempo ex. SubEvento(BatalhaDaNormandia,SegundaGuerraMundial) SubEvento(SegundaGuerraMundial, SéculoXX)

24 Exemplo de ontologia lingüística geral: fragmentos de WordNet em UML

25 Wordnet Princeton WordNet: redes semântica de 125.784 significados de 203.145 palavras (141.690 substantivos) do inglês organizados em 4 categorias sintática: substantivos, verbos, adjetivos e advérbios, são agrupados em conjuntos de sinônimos disponível online: http://www.cogsci.princeton.edu/~wn/http://www.cogsci.princeton.edu/~wn/ resulta de 15 anos de desenvolvimento manual por time de psico-lingüistas EuroWordNet: http://www.hum.uva.nl/~ewn/ http://www.hum.uva.nl/~ewn/ Resultado de um grande projeto da comunidade européia Versão multi-língua adicionando e inter-ligando WordNets do Espanhol, Francês, Italiano, Alemão, Holandês, Tcheco e Estoniano ao do Inglês

26 Wordnet antonímia meronímia (parte-de) family, household, menage Person, individual, someone, human sister, sis arm relative, relation unit, social unit Brother, blood brother body,organic structure leg hipernímia (generalização) Legenda: sinonímia

27 WordNet Online

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29 Aplicações com o WordNet  Extração e recuperação de informação  Classificação de texto  Ensino de linguagens  Construção de redes semânticas em outras linguagens (EuroWordnet)  Chatterbots (Geração e interpretação de texto)

30 Web Semântica  Extensão da Web atual  Visa adicionar informações sobre o conteúdo das páginas HTML, que sejam computacionalmente manipuláveis, de forma a proporcionar automação, compartilhamento, integração e reuso de informação em vários níveis e a várias aplicações  Desenvolvimento do RDF (Resource Description Framework)  Um modelo de metadados para representação de informações na web  Tem como o seu principal veículo de transporte o XML, combinação esta conhecida como RDF/XML  Tem como origem as idéias da Semantic Net, fazendo uso de relacionamentos como classes e instâncias com significados já bem conhecidos

31 Web Semântica – Arquitetura Dados Web Semântica Engenho de Busca Ontologia Camada de Estrutura Camada de Esquema Regras de Inferência Camada Lógica …E-commerce

32 Web Semântica – Arquitetura  Camada de Estrutura  Responsável por estruturar os dados e definir seu significado  Camada de Esquema  Responsável por definir relações entre os dados  Uso de ontologias em páginas web torna mais simples a resolução de indefinição ou conflito de terminologia  Camada Lógica  Responsável por definir mecanismos para fazer inferência sobre os dados  Composta por um conjunto de regras de inferência  Regras de inferência fornecem aos agentes computacionais o poder de raciocinar sobre as estruturas de dados

33 Problemática geral e questões sobre ontologias  Divisão:  como delimito as classes e os atributos?  quais são as distinções que trazem valor agregado?  Escopo:  qual conhecimento incluir?  qual a fronteira do meu domínio?  Granularidade:  até que nível de detalhe modelar os domínio?  problema da ramificação?  Validação:  como avalio a qualidade do modelo?  como escolho entre várias modelagem alternativas (as vezes propostas por pessoas diferentes)?]  como identificar aspectos importantes que estão faltando?

34 Problemática geral e questões sobre ontologias  Muito difícil responder a essas perguntas porque:  Almejados reuso e relativa independência de aplicação impedem ser guiado completamente pelos requisitos de uma aplicação restrita  Para ontologias gerais de senso comum pior devido a imensidão em largura e profundidade do conhecimento a modelar  Metodologias ainda incipientes  Methontology:  Sensus: http://www.isi.edu/natural-language/resources/sensus.html http://www.isi.edu/natural-language/resources/sensus.html  No entanto, já existe tentativa de padronização: http://suo.ieee.org/ http://suo.ieee.org/ http://www.fipa.org/

35 OCL Object Constraint Language

36 MDA (Model Driven Architecture)  Desenvolvida pelo OMG (Object Management Group)  Princípios  Aplicações podem ser criadas de maneira independente das infra-estruturas que elas usam  Desenvolvido para ajudar organizações a rapidamente adotarem novas tecnologias e conceitos sem a necessidade de reescreverem completamente os seus sistemas  Tem por base em um conjunto de padrões (UML2, OCL2, QVT, MOF,...)  impõe disciplina no processo de desenvolvimento  Seu coração: UML  usa diagramas – “modelos” – para projetar e descrever software  Model Driven Development (MDD) – o uso de modelos é uma parte essencial do processo de desenvolvimento  Model-to-model transformation – habilidade de gerar uma aplicação inteira sem escrever uma única linha de código

37 MDA  Desafios  Maturidade dos padrões Adotados: UML2 e OCL2 Não finalizados: JMI (Java Metadata Inteface) e QVT (Query, Views, Transformations)  Complexidade de UML Necessidade de um especialista em modelagem Pode afetar o time-to-market Aumento do rigor e treinamento  MDA não pode fazer tudo Geração de 100% do código para todos os problemas computacionais  “MDA is touted as the biggest shift in software development since the move from assembler machine code to the first high-level languages” Borland

38 MDA  PIM (Platform Independent Model), PSM (Platform Specific Model) e Código PIM PSM Código primeira transformação primeira transformação segunda transformação segunda transformação

39 MDA e o Uso de OCL

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41  Para aplicar o processo MDA:  Modelos no nível de maturidade 4 são necessários  Melhor escolha: UML  Mas, apenas UML não é suficiente context Flight inv: passengers->size() <= plane.numberOfSeats

42 Restrições  Constraint – útil para adicionar novos significados aos diagramas  Uma restrição aplicada ao modelo OO restringe um ou mais valores do modelo [Warmer and Kleppe].  Restrição declarativa – apenas declara o que deve ser verdadeiro no modelo;  Restrição Operacional – quando violada, dispara um gatilho para uma operação que deve ser executada

43 OCL UML OCL

44 Continua...