Monk: proposta de um motor de inferência híbrido para a web semântica

Abstract

Devido às limitações da Web Atua iniciou-se o desenvolvimento de uma evolução da Web, denominada Web Semântica. Nesta nova Web, o conteúdo e a apresentação das informações devem estar separados e representados em uma notação adequada as novas necessidades da comunidade digital. Devido a isso, várias áreas de pesquisa, como por exemplo, a representação do conhecimento e o raciocínio automático, estão trabalhando com o intuito de tornar a Web Semântica uma realidade. Normalmente, o conhecimento é formado por várias partes e nem sempre é possível representá-lo, apropriadamente, utilizando um único formalismo de representação. Devido a isso, sistemas que lidam com representações diferentes podem ser de grande ajuda. O objetivo deste trabalho é estudar formalismos de representação de conhecimento e métodos de raciocínio automático, para propor um motor de inferência híbrido, chamado MONK, que possa ser utilizado na Web Semântica. Para a criação do MONK foi utilizado como base o projeto do sistema MANTRA. Foram mantidos os algoritmos de unificação (Martelli e Montanari) e inferência (t-entailment), pois são algoritmos decidíveis e eficientes, mas a arquitetura foi modificada para facilitar a inclusão futura de novos formalismos, como Frames, Redes Semânticas e Lógica de Descrições (usada na OWL, que é a linguagem padronizada para a Web Semântica). O MONK dá ênfase a Lógica de Primeira Ordem (baseada em uma Lógica de Quatro Valores), tornando-a seu formalismo padrão. Com isso, desde que algum formalismo possua um mapeamento para a Lógica de Primeira Ordem, ele poderá ser suportado pelo MONK sem que seja necessário implementar novos algoritmos de raciocínio