CoreACQ: um framework computacional para validar questões de competência por raciocínio automático sobre a ontologia SUMO

Abstract

Abordagens baseadas em Questões de Competência (CQ, Competency Question), que permitem especificar os requisitos de uma base de conhecimento na forma de consultas, usadas para a avaliação de ontologias, são bastante utilizadas em ferramentas encontradas na área da Engenharia de Ontologias. Um engenheiro de ontologias deve verificar a sua ontologia de acordo com a especificação de seu projeto, para isso, pode definir um conjunto de CQs que deve ser inferido - isto é, confirmado por raciocínio automático - pela ontologia e, no caso de informações inconsistentes ou incompletas, precisa corrigir os problemas encontrados. Atualmente existem ferramentas capazes de apoiar o processo de avaliação de ontologias através de recursos para facilitar e automatizar a verificação (ou validação) de CQs, entretanto, ainda necessitam de muita intervenção humana para solucionar as falhas no desenvolvimento das ontologias. Este quadro situacional leva nossa exploração a meios de possibilitar que ferramentas possam evoluir uma ontologia de forma automática, fazendo uso de fontes de informações confiáveis e gratuitas como, por exemplo, a Ontologia de Topo SUMO. Desenvolvemos o CoreACQ, um framework computacional, projetado para validar CQs por raciocínio automático sobre a SUMO. Nossa solução consiste em uma solução viável para o problema de ontologias de domínio incompletas - as quais falham no processo de avaliação por não possuírem os conhecimentos exigidos como requisitos. Os resultados alcançados demonstraram que CoreACQ consiste em uma solução eficiente para: (1) Validação de CQs; para isso, manipula consultas em FOL (First Order Logic) e realiza inferências sobre a SUMO com o objetivo de respondê-las utilizando um sistema ATP (Automated Theorem Prover) e para (2) Raciocínio Automático; as funcionalidades implementadas permitem que novos fatos sejam deduzidos a partir de uma ontologia em FOL, bem como otimização do tempo do processo de raciocínio por representação e busca de axiomas em grafos e um mecanismo de cache. Concluímos também que nosso framework é uma solução computacional que pode ser utilizado por outras ferramentas de desenvolvimento de ontologias, como por exemplo, o protégé.