Ontologías

María Jesús Lamarca Lapuente. Hipertexto: El nuevo concepto de documento en la cultura de la imagen.

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Si los metadatos sirven para la estructuración del contenido, tanto los tesauros como las ontologías, hacen posible una semántica para construirlos. Una ontología es una especificación de una conceptualización, esto es, un marco común o una estructura conceptual sistematizada y de consenso no sólo para almacenar la información, sino también para poder buscarla y recuperarla. Una ontología define los términos y las relaciones básicas para la compresión de un área del conocimiento, así como las reglas para poder combinar los términos para definir las extensiones de este tipo de  vocabulario controlado.

Se trata de convertir la información en conocimiento mediante unas estructuras de conocimiento formalizadas (las ontologías) que referencien los datos, por medio metadatos, bajo un esquema común normalizado sobre algún dominio del conocimiento. Los metadatos no sólo especificarán el esquema de datos que debe aparecer en cada instancia, sino que también podrán contener información adicional de cómo hacer deducciones sobre ellos, es decir, cómo establecer axiomas que podrán, a su vez, aplicarse en los diferentes dominios que trate el conocimiento almacenado. De esta forma, los buscadores podrán obtener información al compartir los mismos esquemas de anotaciones web y los agentes de software no sólo encontrarán la información precisa, sino que podrán realizar inferencias de forma automática buscando información relacionada con la que se encuentra situada en las páginas web y con los requerimientos de las consultas realizadas por los usuarios. Además, los productores de páginas y servicios web podrán intercambiar sus datos siguiendo estos esquemas comunes consensuados e, incluso, podrán reutilizarlos.

Los beneficios de utilizar antologías se pueden resumir de la siguiente forma:

  •  proporcionan una forma de representar y compartir el conocimiento utilizando un vocabulario común
  •  permiten usar un formato de intercambio de conocimiento
  •  proporcionan un protocolo específico de comunicación
  •  permiten una reutilización del conocimiento

El término ontología se ha empleado desde hace muchos siglos en el campo de la filosofía y del conocimiento y hace ya varias décadas cobró especial relevancia en el campo de la biblioteconomía y la documentación. Hoy ha sufrido un nuevo impulso debido al desarrollo de la Web Semántica donde prima la idea de transformar la red no sólo en un espacio de información, sino también en un espacio de conocimiento.

En el campo de la filosofía, la ontología -en singular- se ha considerado una rama de la filosofía que se ocupa de la naturaleza y organización de la realidad. En los años 90, dicho concepto se empezó a utilizar en el campo de la Inteligencia Artificial, la ingeniería, la representación del conocimiento y la lingüística computacional como modelos de representación del conocimiento. En el campo de la documentación, las ontologías son una herramienta para el intercambio y uso del conocimiento ya que proveen una compresión compartida y consensuada de un dominio del conocimiento, que puede ser comunicada entre personas y sistemas heterogéneos. Dentro de los sistemas de organización del conocimiento, las ontologías, al igual que los tesauros, se encasillan dentro de las llamadas listas relacionadas.

Existen numerosas definiciones de ontologías, entre las que cabe destacar:

  •  "Una ontología es un vocabulario acerca de un dominio: términos + relaciones + reglas de combinación para extender el vocabulario". Neches, 1991.

  •  "Una ontología es la especificación de una conceptualización". Gruber, 1993. (Aquí el término conceptualización se refiere a un modelo conceptual).

  •  "Una ontología es una especificación formal de una conceptualización compartida". Borst, 1997. (Aquí el término forma se refiere a que es procesable por ordenador).

  •  "Una ontología es una base de datos que describe los conceptos generales o sobre un dominio, algunas de sus propiedades y cómo los conceptos se relacionan unos con otros". Weingand, 1997.

  •   Una ontología necesariamente incluirá un vocabulario de términos y una especificación de su significado (definiciones e interrelaciones entre conceptos) que impone estructura al dominio y restringe las posibles interpretaciones. Uschold-Jasper.

Tanto los tesauros como las ontologías son herramientas que sirven para estructurar conceptualmente determinados ámbitos del conocimiento por medio de vocabularios controlados. La diferencia entre los tesauros y las ontologías radica en la complejidad ya que estas últimas introducen un mayor nivel de profundización semántica y proporcionan una descripción lógica y formal que puede ser interpretada tanto por las personas, como por las máquinas, mientras que los tesauros sólo pueden ser interpretados por humanos. Las ontologías permiten, además, la interoperabilidad entre sistemas distintos.

En resumen, una ontología es un sistema de representación del conocimiento que resulta de seleccionar un dominio o ámbito del conocimiento, y aplicar sobre él un método con el fin de obtener una representación formal de los conceptos que contiene y de las relaciones que existen entre dichos conceptos. Además, una ontología se construye en relación a un contexto de utilización. Esto quiere decir que una ontología especifica una conceptualización o una forma de ver el mundo, por lo que cada ontología incorpora un punto de vista. Además, una ontología contiene definiciones que nos proveen del vocabulario para referirse a un dominio. Estas definiciones dependen del lenguaje que usemos para describirlas. Todas las conceptualizaciones (definiciones, categorizaciones, jerarquías, propiedades, herencia, etc.) de una ontología pueden ser procesables por máquina.

Según Gruber, las ontologías se componen de:

  •  conceptos: son las ideas básicas que se intentan formalizar. Los conceptos pueden ser clases de objetos, métodos, planes, estrategias, procesos de razonamiento, etc.

  •  relaciones: representan la interacción y enlace entre los conceptos de un dominio. Suelen formar la taxonomía del dominio. Por ejemplo: subclase-de, parte-de, parte-exhaustiva-de, conectado-a, etc.

  •  funciones: son un tipo concreto de relación donde se identifica un elemento mediante el cálculo de una función que considera varios elementos de la ontología. Por ejemplo, pueden aparecer funciones como: asignar-fecha, categorizar-clase, etc.

  •  instancias: se utilizan para representar objetos determinados de un concepto.

  •  reglas de restricción o axiomas: son teoremas que se declaran sobre relaciones que deben cumplir los elementos de la ontología. Por ejemplo: "Si A y B son de la clase C, entonces A no es subclase de B", "Para todo A que cumpla la condición B1, A es C", etc. Los axiomas, junto con la herencia de conceptos, permiten inferir conocimiento que no esté indicado explícitamente en la taxonomía de conceptos.

Las posibles aplicaciones y usos de las ontologías son:

  •  repositorios para la organización del conocimiento

  •  servir de herramienta para la adquisición de información

  •  servir de herramientas de referencia en la construcción de sistemas de bases de conocimiento que aporten consistencia, fiabilidad y falta de ambigüedad a la hora de recuperar información

  •  normalizar los atributos de los metadatos aplicables a los documentos

  •  crear una red de relaciones que aporte especificación y fiabilidad

  •  permitir compartir conocimiento

  •  posibilitar el trabajo cooperativo al funcionar como soporte común de conocimiento entre organizaciones, comunidades científicas, etc.

  •  permitir la integración de diferentes perspectivas de usuarios

  •  permitir el tratamiento ponderado del conocimiento para recuperar información de forma automatizada

  •  permitir la construcción automatizada de mapas conceptuales y mapas temáticos

  •  permitir la reutilización del conocimiento existente en nuevos sistemas

  •  permitir la interoperatividad entre sistemas distintos

  •  establecer modelos normativos que permitan la creación de la semántica de un sistema y un modelo para poder extenderlo y transformarlo entre diferentes contextos

  •  servir de base para la construcción de lenguajes de representación del conocimiento

Algunas de las características de las ontologías son:

  •  pueden existir ontologías múltiples: si el propósito de una ontología es hacer explícito algún punto de vista, en algunos casos, necesitamos combinar dos o más ontologías. Cada ontología introduce conceptualizaciones específicas.

  •  se pueden identificar distintos niveles de abstracción estableciendo una topología de ontologías: se puede caracterizar una red de ontologías usando multiplicidad y abstracción. Al no poder realizar una descripción completa del mundo, se puede pensar una estrategia de construcción gradual que vaya de abajo hacia arriba.

  •  multiplicidad de la representación: un concepto puede ser representado de muchas formas, por lo que pueden coexistir múltiples representaciones del mismo concepto

  •  mapeo de ontologías: se pueden establecer las relaciones entre los elementos de una o más ontologías para establecer generalizaciones, especializaciones, conexiones, etc.

Se pueden establecer distintos tipos de ontologías atendiendo a diversos aspectos. Podemos destacar las siguientes clasificaciones, aunque existen otras muchas:

Según el ámbito del conocimiento al que se apliquen:

  •  Ontologías generales: son las ontologías de nivel más alto ya que describen conceptos generales (espacio, tiempo, materia, objeto, etc.)

  •  Ontologías de dominio: describen el vocabulario de un dominio concreto del conocimiento.

  •  Ontologías específicas: son ontologías especializadas que describen los conceptos para un campo limitado del conocimiento o una aplicación concreta.

Según el tipo de agente al que vayan destinadas:

  •  Ontologías lingüísticas: se vinculan a aspectos lingüísticos, esto es, a aspectos gramáticos, semánticos y sintácticos destinados a su utilización por los seres humanos.

  •  Ontologías no lingüísticas: destinadas a ser utilizadas por robots y agentes inteligentes.

  •  Ontologías mixtas: combinan las características de las anteriores.

Según el grado o nivel de abstracción y razonamiento lógico que permitan:

  •  Ontologías descriptivas: incluyen descripciones, taxonomías de conceptos, relaciones entre los conceptos y propiedades, pero no permiten inferencias lógicas.

  •  Ontologías lógicas: permiten inferencias lógicas mediante la utilización de una serie de componentes como la inclusión de axiomas, etc.

A la hora de diseñar un ontología debemos tener en cuenta 5 cuestiones clave:

  •  claridad: una ontología debe poder comunicar de manera efectiva el significado de sus términos. Las definiciones serán lo más objetivas posibles y deben explicarse también en lenguaje natural.

  •  coherencia: una ontología debe permitir hacer inferencias que sean consistentes con las definiciones.

  •  extensibilidad: deben anticiparse nuevos usos para así poder permitir extensiones y especializaciones.

  •  especificidad: se debe especificar a nivel de conocimiento, sin que dependa de una codificación particular a nivel de símbolo.

  •  precisión: debe hacerse la menor cantidad de "suposiciones" acerca del mundo modelado.

Conceptos clave en relación a las ontologías son:

  •  Clase: Es un objeto que define una categoría. Describe conceptos en el dominio del discurso.

  •  Subclase: Es en sí misma una clase, pero que es hija de alguna otra clase. 

  •  Clase jerárquica: La compuesta por una colección de clases conectadas por relaciones "es un tipo de" (class hierarchy).

  •  Casos (instances): Ejemplos específicos pertenecientes a alguna clase, esto es, objetos de una clase.

  •  Roles o Propiedades (slots): Propiedades de cada concepto que describen varias características y atributos del concepto. Ayudan a definir las características de las clases.

  •  Facetas: Se utilizan para definir qué tipo de valor puede contener un slot particular, valores permitidos, número de valores, etc. También se denominan restricciones de roles.

  •  Valor: Describe una propiedad que se aplica a alguna clase o instance.

  •  Tipo: Define el tipo de valor (como cadena de caracteres, número, booleano, etc.)

  •  Cardinalidad: Define cuántos valores puede tener un slot individual (máximo y mínimo).

  •  Herencia (inherence): Es el proceso por el cual las subclases e instances de alguna clase heredan propiedades y valores definidos más arriba en la jerarquía.

  •  Variable: Espacio vacío que puede llenarse preguntando a clases e instances. Cada variable comienza con un signo de interrogación.

  •  Relación: Nuevo conocimiento que se obtiene por deducción, partiendo del conocimiento que se encuentra en la ontología. Las relaciones utilizan variables.

jerarquías de categorías Sowa

Fuente: John F. Sowa. "Hierarchies of Categories". Ontology.
http://www.jfsowa.com/ontology/index.htm

Otros conceptos destacables a la hora de hablar de ontologías son:

  •  primitiva: categoría de una ontología que no puede ser definida en términos de otras categorías en la misma ontología. Un ejemplo de una primitiva es el concepto del tipo Punto en la geometría de Euclides. El significado de una primitiva no está determinado por una definición con una forma cerrada (closed-form), sino por axiomas que especifican cómo se relaciona a otras primitivas. Una categoría que es una primitiva en una ontología debe no ser primitiva en un refinamiento (refinement) de aquella ontología.

  •  base de conocimiento: término informal para referirse a una colección de información que incluye una ontología como un componente. Además de una ontología, una base de conocimiento debe contener información especificada en un lenguaje declarativo tal como reglas lógicas o sistemas expertos, aunque también incluye información no estructurada o formalizada expresada en lenguaje natural o en lenguaje de procesado.

  •  refinamiento (refinement): Un refinamiento (matización) de cada categoría de una ontología A a alguna categoría de otra ontología B, lo cual se denomina un refinement de A. Cada categoría en A debe corresponder a una categoría equivalente en B, pero algunas de A deben ser equivalentes a no primitivas en B. El refinamiento define un orden parcial de ontologías: si  B es un refinamiento de A, y C es un refinamiento de B, entonces C es un refinamiento de A; si dos ontologías son refinamientos una de la otra, entonces deben ser isomórficas.

En el campo de las aplicaciones actuales y de la Web Semántica, las ontologías capturan conocimiento consensuado de un modo genérico y formal de tal manera que pueda ser compartido y reutilizado por distintos grupos de personas y aplicaciones de software. Una de las condiciones para que funcione la Web Semántica es que el contenido de los documentos se presente por medio de la utilización de ontologías que sean públicas y accesibles, de uso común y, a ser posible, normalizadas. Nace así el concepto de documento multifacetado en forma y contenido, necesario para que la recuperación de información pueda realizarse mediante softbots, esto es, robots y agentes de software que realicen esta labor de forma automatizada. Sin embargo, este proceso de recuperación no se produce de la misma forma en un entorno homogéneo que en un entorno heterogéneo.

Entorno homogéneo Entorno heterogéneo
  •  Tarea delegada
  •  Consulta de la ontología
  •  Selección de categorías
  •  Identificación de documentos pertinentes
  •  Punto crítico de inicio
  •  Uso de intermediarios de ontologías
  •  Consulta de ontologías
  •  Selección de categorías
  •  Identificación de documentos
  •  Consulta de ontología de estructura
  •  Identificación de estructura de documento

Fuente: TRAMULLAS SAZ, Jesús. Agentes y ontologías para el tratamiento de la información:
clasificación y recuperación en Internet. http://www.tramullas.com/pdf/ontologias.pdf

La Web Semántica, es una ampliación de la Web actual, se trata de un espacio donde la información tiene un significado bien definido, de manera que pueda ser interpretada tanto por agentes humanos como por agentes computerizados.

Dentro de la Web Semántica, podemos ver el papel que cumplen las ontologías en el siguiente esquema:

Capa Lógica

 Reglas de Inferencia
flecha   flecha   flecha
flecha flecha

Capa Ontológica

 Ontología Ontología Ontología
flecha flecha flecha
Capa Semántica   RDF - RDFS  
Capa Sintáctica XML-XMLS

El lenguaje XML proporciona una forma de escribir datos que es independiente de lenguajes, plataformas y herramientas, y que proporciona una estructura sintáctica para que los datos puedan ser interpretados por computadoras. XMLS (el lenguaje de esquemas de XML) permite la definición de gramáticas y etiquetas significativas para los documentos a través de namespaces o espacios de nombre. Sin embargo, XML o XMLS no son suficientes ya que aportan una estructura, pero no una semántica. La semántica es aparente para los humanos, pero no para las máquinas. La semántica estudia cómo los símbolos se refieren a los objetos. Es necesaria más expresividad para el procesamiento semántico y de esta forma se creó el lenguaje RDF, como un lenguaje para modelar los datos. El lenguaje RDF mediante recursos, propiedades (atributos y relaciones para describir recursos) y sentencias (combinación de recursos y propiedades) permite una representación explícita de la semántica de los datos.

En la figura anterior se describe el papel de las ontologías junto con la utilización de un lenguaje semántico como RDF, pero pueden utilizarse otros lenguajes semánticos específicos. RDF carece de poder expresivo (negación, implicación, cardinalidad, etc). Por ejemplo, no es posible especificar las condiciones necesarias y suficientes para definir la pertenencia a una clase. Para lograr una mayor expresividad para el procesamiento semántico, se han desarrollado nuevos estándares para la representación de ontologías que constriñen los vocabularios de descripción de recursos basados en RDF y RDF Schemas (RDFS). Tales ontologías permitirán, entre otras cuestiones, distribuir definiciones autorizadas de vocabularios que soporten referencias cruzadas como los tesauros. Por lo tanto, las ontologías de representación están pensadas para que tomen el papel que hasta ahora ocupaban los tesauros normalizados, pero es preciso un lenguaje estándar que especifique dichas ontologías con mayor precisión que los estándares ISO sobre tesauros. Con ese fin se ha creado el lenguaje OWL, una especificación del W3C para especificar ontologías. Por ejemplo, OWL sí permite definir las condiciones necesarias y suficientes para definir la pertenencia a una clase, luego, aunque basado en el lenguaje RDF, va más allá que RDF Schema.

Las ontologías requieren de un lenguaje lógico y formal para ser expresadas. En la inteligencia artificial se han desarrollo numerosos lenguajes para este fin, algunos basados en la lógica de predicados, como KIF y Cycl que ofrecen poderosas primitivas de modelado, y otros basados en frames (taxonomías de clases y atributos), que tienen un mayor poder expresivo, pero menor poder de inferencia; e incluso existen lenguajes orientados al razonamiento como Description Logic y Classic. Todos estos lenguajes han servido para desarrollar otros lenguajes aplicables a la Web. En un lenguaje de ontologías se pretenderá un alto grado de expresividad y uso.

De entro los principales lenguajes de ontologías podemos destacar los siguientes:

  •  SHOE: Simple HTML Ontology Extensions. Fue el primer lenguaje de etiquetado para diseñar ontologías en la Web. Este lenguaje nació antes de que se ideara la Web Semántica. Las ontologías y las etiquetas se incrustaban en archivos HTML. Este lenguaje permite definir clases y reglas de inferencia, pero no negaciones o disyunciones. A su albur se desarrollaron muchos editores, buscadores, APIS, etc; pero esto proyecto fue abandonado a medida que se desarrollaron OIL y DAM; aunque también existe una serialización de este lenguaje en XML.

  •  OIL: Ontology Inference Layer. Este lenguaje, derivado en parte de SHOE, fue impulsado también por el proyecto de la Unión Europea On-To-Knoledge. Utiliza ya la sintaxis del lenguaje XML y está definido como una extensión de RDFS. Se basa tanto en la lógica descriptiva (declaración de axiomas) y en los sitemas basados en frames (taxonomías de clases y atributos). OIL posee varias capas de sub-lenguajes, entre ellas destaca la capa base que es RDFS, a la que cada una de las capas subsiguientes añade alguna funcionalidad y mayor complejidad. La principal carencia de este lenguaje es la falta de expresividad para declarar axiomas.

  •  DAML y OIL: Este lenguaje nació fruto de la cooperación entre OIL y DARPA y unifica los lenguajes DAML (DARPA's Agent Markup Language) y OIL (Ontology Inference Layer). Se basa ya en estándares del W3C. El lenguaje DAML se desarrolló como una extensión del lenguaje XML y de Resource Description Framework (RDF) y para extender el nivel de expresividad de RDFS. DAML- OIL hereda muchas de las características de OIL, pero se aleja del modelo basado en clases (frames) y potencia la lógica descriptiva. Es más potente que RDFS para expresar ontologías. En la última revisión del lenguaje (DAML+OIL) http://www.daml.org/2001/03/daml+oil-index ofrece ya un rico conjunto de elementos con los cuales se pueden crear ontologías y marcar la información para que sea legible y comprensible por máquina. También funciona como formato de intercambio. Sin embargo, este lenguaje presenta algunas carencias debido a su complejidad conceptual y de uso, complejidad que se intentó solventar con el desarrollo de OWL. No obstante, se desarrollaron muchas aplicaciones que utilizan DAML-OIL y también existen herramientas para convertir DAML a OWL: http://www.mindswap.org/2002/owl.shtml

  •  OWL: OWL Web Ontology Language (http://www.w3.org/TR/owl-features/) o  Lenguaje de Ontologías para la Web es un lenguaje de etiquetado semántico para publicar y compartir ontologías en la Web. Se trata de una recomendación del W3C, y puede usarse para representar ontologías de forma explícita, es decir, permite definir el significado de términos en vocabularios y las relaciones entre aquellos términos (ontologías). En realidad, OWL es una extensión del lenguaje RDF y emplea las tripletas de RDF, aunque es un lenguaje con más poder expresivo que éste. Se trata de un lenguaje diseñado para usarse cuando la información contenida en los documentos necesita ser procesada por programas o aplicaciones, en oposición a situaciones donde el contenido solamente necesita ser presentado a los seres humanos. OWL surge como una revisión al lenguaje DAML-OIL y es mucho más potente que éste. Al igual que OIL, OWL se estructura en capas que difieren en la complejidad y puede ser adaptado a las necesidades de cada usuario, al nivel de expresividad que se precise y a los distintos tipos de aplicaciones existentes (motores de búsqueda, agentes, etc.) .

  •  KIF: Knowledge Interchange Format (http://logic.stanford.edu/kif/dpans.html) es un lenguaje para representar ontologías basado en la lógica de primer orden. KIF está basado en la lógica de predicados con extensiones para definir términos, metaconocimiento, conjuntos, razonamientos no monotónicos, etc; y pretende ser un lenguaje capaz de representar la mayoría de los conceptos y distinciones actuales de los lenguajes más recientes de representación del conocimiento. Se trata de un lenguaje diseñado para intercambiar conocimiento entre sistemas de computación distintos, diferentes lenguas, etc; y no para la interacción entre seres humanos.

  •  FOAF: aunque no es exactamente un lenguaje de ontologías ya que se trata de un vocabulario con definiciones que usa el lenguaje RDFS/OWL, FOAF hace más fácil que el software procese los términos del vocabulario FOAF para describir documentos. FOAF permite crear una base de datos unificada de información al normalizar una forma de definir categorías, tipos de relaciones, etc. http://xmlns.com/foaf/0.1/

Las ontologías, son pues, vocabularios comunes que, junto con otras tecnologías que proveen de herramientas y lenguajes para generar marcado y procesamiento semántico, harán posible la Web Semántica. Es, pues, necesario, que los documentos generados para la Web, posean una semántica formalizada en ontologías con el fin de que este conocimiento, sea intercambiado por los agentes de software.

Quizás, el mayor repositorio de ontologías y recursos sobre ontologías, que también ofrece un buscador y un navegador internos, se encuentra en SchemaWeb http://www.schemaweb.info/schema/BrowseSchema.aspx, aunque también podemos encontrar en la red numerosos recursos sobre ontologías: herramientas, aplicaciones y software, tutoriales y acceso a ontologías publicadas en OpenDirectory: http://dmoz.org/Reference/Knowledge_Management/Knowledge_Representation/Ontologies/ y en otras muchas webs como Kaon: http://kaon.semanticweb.org/ontologies

También existen herramientas y programas para realizar anotaciones en páginas web con lenguajes de marcado propios. La mayoría de estos programas permiten describir el contenido de los documentos en forma de metadatos, soportados sobre una ontología representada en RDF Schema (RDFS) o basados en grafos conceptuales. Existen algunas listas exhaustivas de este tipo de herramientas, como las ofrecidas por xml.com en: http://www.xml.com/2002/11/06/Ontology_Editor_Survey.html o por Mondeca en: http://mondeca-publishing.com/s/anonymous/title10403.html

He aquí algunas de ellas:

Corese ítem activado

CORESE Semantic Engine Interface. Fuente: Rose Dieng-Kuntz. "Corporate Semantic Webs". En ERCIM News, No. 51, October 2002. Special Semantic Web. http://www.ercim.org/publication/Ercim_News/enw51/
EN51.pdf

Documento con una ítem semántico activado. Fuente: Silvia Martelli and Oreste Signore. "Semantic Characterisation of Links and Documents". En En ERCIM News, No. 51, October 2002. Special Semantic Web. http://www.ercim.org/publication/Ercim_News/
enw51/EN51.pdf

Protégé Mindswap

The Protégé Ontologie. Fuente: http://protege.semanticweb.org y
SWOOP Fuente: http://www.mindswap.org/2004/SWOOP/

Además, para potenciar el uso de ontologías, se han desarrollado aplicaciones específicas de búsqueda de ontologías en la Web, tales como OntoAgent http://www.i-u.de/schools/eberhart/ontoagent/ para que indiquen a los usuarios las ontologías ya existentes y sus características para poder utilizarlas en su sistema; o herramientas como OntoJava http://www.i-u.de/schools/eberhart/ontojava/ un compilador que traslada ontologías realizadas con Protégé a bases de datos de objetos Java, OntoSQL que permite usar una base de datos relacional como una base de datos deductiva http://www.i-u.de/schools/eberhart/ontosql/ o RDFCrawler para buscar y escanear datos RDF en la Web: http://www.i-u.de/schools/eberhart/rdf/

Los proyectos para desarrollar ontologías son muchos y de muy distinto signo. He aquí algunos proyectos de desarrollo de ontologías:

Otros proyectos que tienen relación con las ontologías se ofrecen en el capítulo de esta tesis referido a la Web Semántica donde también se referencian numerosos recursos sobre la Web Semántica.

 Imagen de OntoWeb

Fuente: Ying Ding and Dieter Fensel. "OntoWeb. The Thematic NetWork for the Semantic Web".
En ERCIM News No. 51, October 2002. Special Semantic Web.
http://www.ercim.org/publication/Ercim_News/enw51/EN51.pdf

 

 Guías y Manuales

 Software para la construcción de ontologías:

  Directorios de recursos y herramientas para ontologías

 Buscadores de ontologías

Razonadores

En el capítulo referido a la Web Semántica, se ofrece una lista exhaustiva de recursos sobre la Web Semántica.

 

Bibliografía

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WebOnto. http://kmi.open.ac.uk/projects/webonto

Wilpower Information. Publications on thesaurus construction and use: including some references to facet analysis, taxonomies, ontologies, topic maps and related issues. http://www.willpower.demon.co.uk/thesbibl.htm

WILSON, Michael. MATTEWS, Brian. "Migrating Thesauri to the Semantic Web". ERCIM News, No. 51, October 2002. Special Semantic Web. http://www.ercim.org/publication/Ercim_News/enw51 http://www.ercim.org/publication/Ercim_News/enw51/EN51.pdf

ZANG, Jun. CARAGEA, Doina. HONAVAR, Vasant. "Learning Ontology -Aware Classifiers". Proceedings of the Eight International Conference on Discovery Science (DS'05), October 8-11, 2005, Singapore.  http://www.cs.iastate.edu/~honavar/Papers/ds05.pdf

 

 Título: Hipertexto, el nuevo concepto de documento en la cultura de la imagen
  Autora: María Jesús Lamarca Lapuente (currículo personal)

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 Tesis doctoral. Universidad Complutense de Madrid

 URL: http://www.hipertexto.info

 Fecha de Actualización: 08/12/2013   

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