OWLSUMBRP: um método para sumarização de ontologias

Abstract

Uma ontologia é uma especificação formal explícita de uma conceituação compartilhada, que permite armazenar um conjunto de termos organizados hierarquicamente para descrever ou representar um conhecimento em um domínio. Ontologias são usadas em diversas áreas, tais como: Inteligência Artificial, com a taxonomia da lógica descritiva; Integração de Dados, para representar esquemas de bases de dados; Web Semântica, para produzir padrões de informação e repositórios semânticos; entre outras. O desenvolvimento de ontologias complexas têm motivado pesquisas para facilitar o entendimento e reuso de ontologias. A sumarização de ontologias é uma abordagem com o intuito de melhorar o entendimento de uma ontologia, produzindo um resumo da mesma. A abordagem inclui meios para identificar as partes mais importantes de uma ontologia e produzir uma versão resumida da ontologia original para um usuário ou uma atividade em particular. A produção de resumos possibilita visualizar as informações mais importantes de uma ontologia sem um conhecimento prévio da mesma. O objetivo principal desta dissertação é propor um método, baseado em medidas de centralidade de grafos e parâmetros definidos pelo usuário, para produzir uma versão resumida de uma ontologia. Neste método, a ontologia é representada em uma estrutura de grafo, na qual os vértices são representados por conceitos e as arestas por relacionamentos hierárquicos e propriedades entre conceitos. As medidas de centralidade, na ontologia representada em grafo, definem a relevância dos conceitos para produção do resumo. O método oferece um algoritmo parametrizável, capaz de produzir uma subontologia da ontologia original, que atenda aos parâmetros definidos pelo usuário e contenha os conceitos mais relevantes. Uma ferramenta para realizar a sumarização de ontologias foi desenvolvida de acordo com o método definido. Experimentos comparativos entre resumos gerados pela ferramenta com resumos produzidos por ferramentas semelhantes ou manualmente gerados por especialistas são apresentados, alcançando resultados comparativos próximos a 79,50%.