2. Que es?
• Es una especificación de una conceptualización, es decir, un
marco común o una estructura conceptual sistematizada y de
consenso no sólo para almacenar información, sino también
para poder buscarla y recuperarla.
• Una ontología define los términos y conceptos comunes
empleados para describir un área de conocimiento
• Hace referencia al intento de formular un exhaustivo y
riguroso esquema conceptual dentro de un dominio dado, con
la finalidad de facilitar la comunicación y la compartición de la
información entre diferentes sistemas.
• Otras definición, según la inteligencia artificial se define como
estudio de un dominio que nos permite definir algo con todas
sus características, lo que es, para que sirve, etc.
Por ejemplo:
• UTPL, es un dominio, Personas es un dominio, Juan Pérez es
un dominio pero también puede ser una instancia de
Personas
Si los metadatos sirven para la estructuración del contenido, las
ontologías hacen posible una semántica para construirlos.
3. Que no es?
• Diccionario: un alista ordenada de palabras, con sus respectivas
definiciones.
• Tesauro: una lista de conceptos definidos, ordenados por área de
conocimiento y por jerarquía.
• Taxonomía: una jerarquía donde las relaciones no están
explicitadas.
• Clasificación: un agrupamiento de conceptos basada en uno más
criterios.
• Base de datos: una forma de almacenar datos en formato
electrónico que busca optimizar su almacenamiento y recuperación.
• Modelo orientado a objetos: un paradigma de programación.
4. • Conclusión: “Una ontología es un
sistema experto basado en el
conocimiento.”
5. Quienes la usan?
• Son usadas por personas, bases de
datos y aplicaciones para compartir
información sobre un tema en particular.
Con el uso de ontologías, las
aplicaciones del mañana pueden ser
“inteligentes”, en el sentido de que
pueden trabajar mejor en el nivel
conceptual humano.
6. De que se compone?
• conceptos: son las ideas básicas que se intentan formalizar. Los conceptos
pueden ser clases de objetos, métodos, planes, estrategias, procesos de
razonamiento, etc.
• relaciones: representan la interacción y enlace entre los conceptos de un
dominio. Suelen formar la taxonomía del dominio. Por ejemplo: subclase-de,
parte-de, parte-exhaustiva-de, conectado-a, etc.
• funciones: son un tipo concreto de relación donde se identifica un elemento
mediante el cálculo de una función que considera varios elementos de la
ontología. Por ejemplo, pueden aparecer funciones como: asignar-fecha,
categorizar-clase, etc.
• instancias: se utilizan para representar objetos determinados de un concepto.
• reglas de restricción o axiomas: son teoremas que se declaran sobre
relaciones que deben cumplir los elementos de la ontología. Por ejemplo: "Si A y
B son de la clase C, entonces A no es subclase de B", "Para todo A que cumpla
la condición B1, A es C", etc. Los axiomas, junto con la herencia de conceptos,
permiten inferir conocimiento que no esté indicado explícitamente en la
taxonomía de conceptos.
7. Otros conceptos relevantes
• La Semántica, como significado procesable por máquinas
• Los Metadatos, como contenedores de información semántica
sobre los datos. Dentro de este concepto podrían estar los
siguientes lenguajes:
– XML: Aporta la sintaxis superficial para los documentos estructurados, pero
sin dotarles de ninguna restricción sobre el significado.
– XML Schema: Es un lenguaje para definir la estructura de los documentos
XML.
– RDF: Es un modelo de datos para los recursos y las relaciones que se
puedan establecer entre ellos. Aporta una semántica básica para este
modelo de datos.
– RDF Schema: Es un vocabulario para describir las propiedades y las clases
de los recursos RDF, con una semántica para establcer jerarquías de
generalización entre dichas propiedades y clases.
– OWL: Añade más vocabulario para describir propiedades y clases tales
como relaciones entre clases, cardinalidad (únicamente uno), igualdad,
tipologías de propiedades más complejas, caracterización de propiedades
(simetría) o clases enumeradas.
8. Lenguajes para su manipulación
• RQL
RQL es un lenguaje tipado, que siguiendo un enfoque funcional, define un conjunto de
consultas básicas e iteradores. RQL es soportado por el sistema Sesame.
• RDQL
RDQL es una implementación de un lenguaje de consulta similar a SQL pero para RDF.
Ha sido desarrollado por HP y es soportado por Jena2. De hecho, también podemos
decir que RDQL es el lenguaje de consulta para grafos RDF de Jena2. El hecho de
que sea similar a SQL, resulta familiar a muchos usuarios.
• SeRQL
SeRQL es un lenguaje declarativo de consulta de instancias y esquemas RDF, que
aprovecha todas las características del modelamiento RDF. Fue desarrollado por la
empresa holandesa Aidministrator. SeRQL es soportado por el sistema Sesame.
• SPARQL
Es un lenguaje de consulta capaz de obtener información desde grafos RDF. Es la
propuesta de estándar del W3C. Al igual que SeRQL, es soportado por Sesame y
Jena. Proporciona facilidades para:
– Extraer información en forma de URIs, nodos blancos y literales.
– Extraer subgrafos RDF.
– Construir nuevos grafos RDF basados en los grafos incluidos en la consulta.
9. Utilidades
Las ontologías son útiles para aplicaciones
inteligentes como:
• Búsqueda y recuperación semántica/conceptual
• Agentes de software
• Soporte en toma de decisiones
• Tratamiento de lenguaje natural
• Administración del conocimiento
• Bases de datos inteligentes
• Comercio electrónico
10. Conclusiones
1. Conjunto de conceptos formalizados para describir
un área de conocimiento especifica.
2. Diccionario, Tesauro, Taxonomía, Clasificación,
Base de Datos y Modelo orientado a objetos.
3. Existen diversos lenguajes que permiten la
manipulación de las ontologías y facilitan su
interpretación.
4. Las ontologías permiten el entendimiento de un área
de conocimiento desde una perspectiva semántica.
5. Las ontologías pueden tener variados usos como por
ejemplo acercar el entendimiento de la maquina al
lenguaje natural humano y viceversa.