Aplicação de métodos de raciocínio baseado em casos de conhecimento intensivo para a web semântica: um estudo sobre o domínio biológico

• Autor(a) principal: SEGUNDO, Plácido das Chagas Soares
• Data de Publicação: 2015
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFPE
• Texto Completo: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/16923
• topic: Inteligência artificial; Representação de conhecimento; Web semântica; Framework

A literatura tem descrito soluções baseadas em web semântica e ontologias como uma estratégia para a implementação de consultas e integração entre fontes de dados, considerando que ontologias e fontes de dados podem apresentar conteúdo complementar em um mesmo domínio. A estratégia tradicional é baseada na execução de consultas em SPARQL (Query Language for RDF) para acesso aos dados de forma integrada a ontologias. Esta estratégia não apresenta expressividade suficiente para derivar novo conteúdo, pois não vai além da álgebra relacional. Uma alternativa à SPARQL é aplicar raciocínio por subsunção disponível para ontologias descritas com Description Logics (DL). No entanto DL por si só não é capaz de determinar o que significa uma instância (dado) sem a existência de uma descrição explícita (axioma). Nesse sentido, há limitações sobre os métodos disponíveis para a web semântica, pois não apresentam uma solução capaz de interpretar de forma automatizada o que significa uma instância (dado) sem a existência de axiomas os quais descrevam o comportamento do domínio. Neste trabalho, é levantada a hipótese de que é possível realizar o aperfeiçoamento nos mecanismos de raciocínio sobre os dados de forma que novos axiomas possam ser gerados segundo a demanda do usuário, e.g. a partir de consultas. Este processo é baseado na utilização da semântica inerente aos registros dos bancos de dados, e dos mapeamentos existentes entre as ontologias e os bancos. Para isso, além das técnicas de web semântica levantadas, são utilizados métodos de Knowledge-intensive Case Based Reasoning (KI-CBR) para a recuperação das informações que representem os melhores resultados. O presente trabalho tem como objetivo apresentar uma proposta de evolução aos métodos de KI-CBR existentes para permitir a recuperação e a geração de casos em ambientes heterogêneos, integrados por meio de várias ontologias e que incluam as restrições disponíveis nas ontologias no processo de definição de solução. O processo de definição de solução é relacionado à extração de novos axiomas a partir do arranjo dos dados e das consultas criadas pelo usuário. Como ponto de partida, será utilizada e modificada a metodologia de KI-CBR incluída na ferramenta jCOLIBRI2. Dados (UniProt/SwissProt, Ensembl e NCBI Taxonomy) e ontologias (Gene Ontology, Chemical Entities of Biological Interest, Protein Ontology e BioTopLite2) do domínio biológico serão utilizados para exemplificação devido a revisão manual, presença de anotações e nível de formalização do conhecimento. A nova ferramenta de CBR derivada do presente trabalho será chamada de IntegrativO CBR e será disponibilizada como um plugin para o editor de ontologias Protégé v.5. A contribuição desta pesquisa se reflete na implementação de uma ferramenta de auxílio para o desenvolvimento de soluções, baseadas em web semântica e ontologias, capaz de recuperar e gerar novos casos em ambientes heterogêneos mediados por ontologias.