Combinación de ontologías en base a razonadores de

Combinación de ontologías en base a razonadores de
argumentación rebatible.
Cristian D. Pacico
Facultad de Ciencias de la Administración - Universidad Nacional de Entre Ríos
Av. Tavella 1425, (E3202KAC) Concordia - ER, Argentina - Tel: (0345) 423-1400
cripac@ai.fcad.uner.edu.ar
Guillermo R. Simari
Laboratorio de Investigación y Desarrollo en Inteligencia Articial
Departamento de Ciencias e Ingeniería de la Computación - Universidad Nacional del Sur
Av. Alem 1253, (B8000CPB) Bahía Blanca - BA, Argentina - Tel: (0291) 459-5135
grs@cs.uns.edu.ar
1.
Resumen
Contexto
Esta línea de investigación se llevará a cabo
La automatización del proceso de integración
dentro del ámbito de colaboración entre el La-
de bases del conocimientos de orígenes hetero-
boratorio de Investigación y Desarrollo en In-
géneo, en un cuerpo universal coherente e inter-
teligencia Articial (LIDIA) del Departamen-
relacionado, es una de las áreas de investigación
to de Ciencias e Ingeniería de la Computación,
que más interés genera. Una de las formas más
Universidad Nacional del Sur y la Facultad de
comunes de estructurar bases de conocimiento
Ciencias de la Administración, Universidad Na-
es a través de
ontologías. Las ontologías pue-
cional de Entre Ríos.
den tener diferentes niveles de genericidad y de
expresividad; y comúnmente son descriptas y
2.
desarrolladas en lenguajes basados en Lógica
Introducción
Descriptiva. Si se piensa en la integración de
ontologías, las formas tradicionales de combi-
La automatización del proceso de integración
nación (mapeo, alineación y fusión) no son ade-
de bases del conocimientos de orígenes hetero-
cuados si las ontologías a combinar son inconsis-
géneo, en un cuerpo universal coherente e in-
tentes entre sí. Por esta razón, utilizar argumen-
terrelacionado, es una de las áreas de investiga-
tación rebatible para la denición y automati-
ción que más interés genera. Este sentido son
zación de la integración de ontologías es una
variados los problemas que enfrentan las ideas
opción aceptable. En este trabajo se presentan
de compartir e integrar conocimiento. Actual-
las líneas de investigación tendientes a desarro-
mente el hecho de compartir información, en la
llar una arquitectura de razonador que utilice
forma de base de datos o de conocimiento, se
el formalismo DeLP, basado en argumentación
logra en formas ad-hoc, careciendo de un ade-
rebatible, para integrar ontologías basadas en
cuado entendimiento del signicado de los datos
Lógica Descriptiva y los lenguajes de Web Se-
y de sus relaciones; lo que hace imposible su
mántica derivados.
formalización para procesos automatizados de
integración. Por el compartir de conocimiento
se entiende la transferencia o reutilización de
conocimiento o saberes de una persona a otra,
o de una organización a otra, de un grupo a
Palabras clave:
otro grupo, de una persona a una organización,
Ontologías, Razonador, Ar-
etc. [De 03].
gumentación, Lógica Descriptiva, Web Semán-
Una de las formas más comunes de estructu-
tica
1
onto-
tologías a combinar son inconsistentes entre sí
logías. En el área de Agentes y Sistemas Inteli-
[BK00]; es decir, que los compromisos ontoló-
gentes, el término ontología hace referencia a
gicos que se asumen en la conceptualización
la descripción formal de una porción del mundo
son incompatibles. Estos marcos de integración
o de conocimiento en un programa. Las ontolo-
tampoco son aptos si se pretende combinar on-
gías fueron desarrolladas para facilitar el com-
tologías que conformarán porciones de informa-
partir y reuso de conocimiento [Fen01]. Una im-
ción parcial o incompleta. A esto debe sumarse
portante denición fue introducida por Gruber
la problemática de combinar ontologías descrip-
[Gru93] que dice: una ontología es la especi-
tas en diferentes lenguajes con diferentes nivel
cación formal explícita de una conceptualiza-
de expresividad.
rar bases de conocimiento es a través de
ción compartida. Dicha denición fue utiliza-
Por esta razón, pensar en formalismos de ar-
da por varios autores en trabajos subsiguientes
gumentación rebatible para la denición y auto-
[DFKOng, Mee99, SBF98, McG02].
matización de la integración de ontologías heterogéneas, inconsistentes entre sí e incompletas,
Una ontología es una conceptualización ex-
es una opción aceptable.
presada en algún lenguaje. Los lenguajes onto-
La
lógicos son comúnmente declarativos, basados
argumentación rebatible (Defeasible
en la Lógica de Primer Orden -FOL- y/o de la
Argumentation) [Pol87] es un mecanismo de ra-
Lógica Descriptiva -DL-. Las ontologías pueden
zonamiento no-monótono en donde la acepta-
tener diferentes niveles de genericidad y de ex-
ción o el rechazo de una proposición depen-
presividad; y el conocimiento que contiene pu-
den de un análisis entre argumentos a favor y
do haber sido descrito u obtenido a partir de
en contra de esa proposición [CML00, Nut01].
un proceso de derivación o inferencia. Para es-
Usualmente es utilizada bajo diferentes forma-
ta tarea, es necesario un lenguaje con la expre-
lizaciones para capturar aspectos del razona-
sividad necesaria para explicitar información y
miento del sentido común y la representación
algún razonador que permita extraer el cono-
de información incompleta y potencialmente in-
cimiento implícito a partir de reglas especícas
consistente [BCD07].
aplicables a información explícita.
Estos formalismos se han evolucionado pa-
3.
ra su utilización la Web Semántica [Av04]. En
particular se han denido lenguajes basados en
Líneas de investigación
Esta línea de investigación se centrará en el
DL, como el RDF(S) [LS99] y OWL [DS04], por
problema de desarrollar una arquitectura de ra-
tener un balance entre expresividad y producir
zonador que medie en la integración de diferen-
mecanismos de inferencia decidibles. La consis-
tes ontologías. Para lo cual se expondrán dife-
tencia es uno de los principios de diseño de on-
rentes escenarios de ontología a combinar, con
tologías [Gru95, SBF98, UG96]; por tal razón,
diferente grado expresividad. En particular se
el común de los razonadores sean mecanismos
tratarán de ontologías descriptas en lenguajes
monótonos.
de la Web Semántica. El razonador estará desa-
Si se piensa en la integración de ontologías,
rrollado a partir de los principios de argumen-
las formas tradicionales de combinación pueden
tación rebatible, en particular se partirá de lo
ser categorizadas [DFKOng] en mapeo/relación
propuesto en [GCS10a, GCS10b]; en este caso
(ontology mapping)
ali-
particular se toma la Programación Lógica Re-
neación (ontology alignment ) [ES04a, ES04b,
batible (DeLP) como formalismo y ontologías
RB01, DMDH03] y fusión (ontology merging)
basadas en DL.
[MMSV02,
SdB05],
[NM03, DMQ02]. Estos son enfoques que bus-
La Programación Lógica Rebatible (DeLP)
can preservar la consistencia y claridad en la on-
[GS04] es un formalismo que combina progra-
tología resultante producto de la integración de
mación lógica y argumentación rebatible. Como
varias. Estos procesos tienden a sobrecodicar
rasgo particular, DeLP utiliza argumentación
el metaconocimiento necesario para combinar
para decidir entre información contradictoria a
las ontologías en forma consistente; limitando
través de un análisis dialéctico, lo que justica
de esta forma la escalabilidad [AK07, Ros06].
la conclusiones obtenidas.
El trabajo a desarrollar en esta línea, busca-
Estos enfoques no son adecuados si las on-
2
[BK00]
rá extender el marco de trabajo para otros for-
Alexander Borgida and Ralf Küs-
malismos descriptivos y lograr una implemen-
ters.
What's not in a name: So-
tación en base a la arquitectura denida del ra-
me properties of a purely structu-
zonador.
ral approach to integrating large dl
In Description
knowledge bases.
Logics, pages 6578, 2000.
4.
Resultados y Objetivos
[CML00]
Carlos Ivan Chesñevar, Ana Gabriela
Esta línea de investigación tiene por objetivo
Maguitman,
and
Ro-
nald Prescott Loui. Logical models
desarrollar una arquitectura de razonador para
of argument. ACM COMPUTING
integración de ontologías heterogéneas, a través
SURVEYS, 32:337383, 2000.
del formalismo de Programación Lógica Rebatible. Por otro lado, se establecerán las bases
[De 03]
para la formalización de una metodología para
Jos De Bruijn.
Using ontologies
- enabling knowledge sharing and
la integración y combinación de ontologías, con
reuse on the semantic web. Techni-
base en la argumentación rebatible.
cal Report DERI-2003-10-29, DERI, 2003.
5.
Formación de Recursos Hu-
[DFKOng]
Ying Ding, Dieter Fensel, Michel
Klein, and Borys Omelayenko. The
manos
semantic
web:
Yet
another
hip?
Data and Knowledge Engineering,
Esta investigación se lleva a cabo en el con-
forthcoming.
texto de una beca de postgrado otorgada por
la Universidad Nacional de Entre Ríos y de un
[DMDH03] Anhai
Proyecto de Investigación y Desarrollo (PID)
Pedro
nanciado por la misma Universidad, denomi-
levy.
nado "Sistema de Argumentación Masiva sobre
Doan,
Jayant
Domingos,
and
Madhavan,
Alon
Ha-
Ontology matching: A ma-
chine learning approach. In Hand-
Base de Datos Federadas". En el marco de este
book on Ontologies in Information
proyecto y colaboración, esta línea de investi-
Systems, pages 397416. Springer,
gación llevara a un doctorado en Ciencias de la
2003.
Computación. Se espera además que se realicen
[DMQ02]
tesinas de licenciatura en el tema descripto.
Dejing Dou, Drew Mcdermott, and
Peishen Qi.
Ontology translation
by ontology merging and automa-
Referencias
ted reasoning. In In Proc. EKAW
Workshop on Ontologies for Multi[AK07]
Leila Amgoud and Souhila Kaci.
Agent Systems, pages 318, 2002.
An argumentation framework for
[DS04]
merging conicting knowledge bases.
OWL web ontology language re-
Int. J. Approx. Reasoning,
ference.
45:321340, July 2007.
[Av04]
[ES04a]
A Semantic Web Pri-
recommendation,
Marc
Ehrig
and
Steen
Staab.
Qom quick ontology mapping. In
mer. Cooperative Information Sys-
In Proc. 3rd International Seman-
tems. MIT Press, April 2004.
[BCD07]
W3C
W3C, February 2004.
Grigoris Antoniou and Frank van
Harmelen.
Mike Dean and Guus Schreiber.
tic Web Conference (ISWC04, pages 683697. Springer, 2004.
T.J.M. Bench-Capon and Paul E.
[ES04b]
Dunne. Argumentation in articial
Marc Ehrig and York Sure. Onto-
intelligence. Articial Intelligence,
logy mapping - an integrated ap-
171(10-15):619 641, 2007. Argu-
proach. pages 7691. Springer Ver-
mentation in Articial Intelligence.
lag, 2004.
3
[Fen01]
Dieter Fensel. Ontologies: a silver
Full Potential. MIT Press, Cam-
bullet for knowledge management
bridge, MA, 2002.
and electronic commerce. Springer[Mee99]
Verlag New York, Inc., New York,
Robert Meersman.
Semantic onIn IS-
tology tools in is design.
NY, USA, 2001.
MIS '99: Proceedings of the 11th
[GCS10a]
Sergio
Alejandro
Gómez,
Car-
International Symposium on Foun-
los Iván Chesñevar, and Guiller-
dations of Intelligent Systems, pa-
mo Ricardo Simari.
A Defeasi-
ges
ble Logic Programming Approach
3045,
London,
UK,
1999.
Springer-Verlag.
to the Integration of Rules and
Journal of Computer
[MMSV02] Alexander Maedche, Boris Motik,
Science & Technology, 10(2):7480,
Nuno Silva, and Raphael Volz. Ma-
2010.
fra - a mapping framework for dis-
Ontologies.
[GCS10b]
Sergio
Alejandro
Gómez,
tributed ontologies. In Proceedings
Car-
of the 13th International Conferen-
los Iván Chesñevar, and Guillermo
Ricardo
Simari.
ce on Knowledge Engineering and
Reasoning
Knowledge Management. Ontolo-
with Inconsistent Ontologies Through
gies and the Semantic Web, EKAW
Journal
Argumentation.
'02, pages 235250, London, UK,
of Applied Articial Intelligence,
2002. Springer-Verlag.
1(24):102148, 2010.
[Gru93]
Thomas R. Gruber.
tion
approach
to
[NM03]
A transla-
portable
Natalya F. Noy and Mark A. Musen.
onto-
The
prompt
suite:
Inter-
logy specications. Knowl. Acquis.,
active tools for ontology merging
5(2):199220, 1993.
and mapping. International Jour-
nal of Human-Computer Studies,
[Gru95]
Thomas R. Gruber. Toward prin-
59:2003, 2003.
ciples for the design of ontologies
used for knowledge sharing. Int. J.
[GS04]
[Nut01]
Handbook of Logic in Articial In-
928, 1995.
telligence and Logic Programming,
pages 353395. Oxford University
Alejandro J. García and Guiller-
Press, 2001.
mo R. Simari. Defeasible logic programming: an argumentative approach.
[Pol87]
Theory Pract. Log. Pro-
Ora
Lassila
Swick.
Resource
framework
syntax
sed
and
(RDF)
Ralph
specication.
work,
W3C,
R.
[RB01]
Erhard Rahm and Philip A. Bernstein. A survey of approaches to au-
and
tomatic schema matching.
super-
February
Cognitive Science, 11:481
518, 1987.
description
model
John L. Pollock. Defeasible reasoning.
gram., 4:95138, January 2004.
[LS99]
Donald Nute. Defeasible logic. In
Hum.-Comput. Stud., 43(5-6):907
VLDB
JOURNAL, 10:2001, 2001.
1999.
http://www.w3.org/TR/1999/REC[Ros06]
rdf-syntax-19990222.
Riccardo Rosati.
Integrating on-
tologies and rules: Semantic and
[McG02]
Ontolo-
computational issues. In Reasoning
gies Come of Age. In Dieter Fensel,
Web, Second International Summer
Jim
Hendler,
School 2006, Lissabon, Portugal,
and
Wolfgang
Deborah L. McGuinness.
Henry
Lieberman,
Wahlster,
September
editors,
25-29,
2006,
Tutorial
Spinning the Semantic Web: Brin-
Lectures, volume 4126 of LNCS,
ging the World Wide Web to Its
pages 128151. Springer, 2006.
4
[SBF98]
Rudi Studer, V. Richard Benjamins, and Dieter Fensel. Knowledge engineering: principles and methods.
Data Knowl. Eng., 25(1-
2):161197, 1998.
[SdB05]
François
de Bruijn.
Schare
and
Jos
A language to spe-
cify mappings between ontologies.
In
Proceedings
ternational
on
of
IEEE
Signal-Image
Internet-Based
the
First
In-
Conference
Technology
Systems,
and
pages
267271, 2005.
[UG96]
Mike Uschold and Michael Grüninger.
Ontologies: principles, met-
hods, and applications. Knowledge
Engineering Review, 11(2):93155,
1996.
5