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Um método de expansão de ontologias baseado em questões de competência com rastreabilidade automática

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Previous issue date: 2017-02-23 / Questões de competência possuem um papel importante no ciclo de desenvolvimento de ontologias. Elas são amplamente usadas para definir requisitos de ontologias, entretanto a maioria das metodologias de desenvolvimento não especifica como a checagem dos requisitos deve ser feita ou apenas sugere que as questões sejam verificadas manualmente. Assim, faltam ferramentas que suportem checagem automática, inclusive utilizando raciocinadores, que podem agilizar o desenvolvimento e melhorar a qualidade das ontologias produzidas. Além disso, a rastreabilidade de requisitos raramente é explorada, mesmo essa atividade sendo estudada e utilizada por anos na engenharia de software. Nesse trabalho são introduzidos um método iterativo para expansão de ontologias usando questões de competência e uma ferramenta que implementa o método. Várias inovações são apresentadas: um componente que traduz questões de competência em linguagem natural para lógica de descrição para efetuar checagem automática usando raciocinadores; um gerador de questões de competência para guiar engenheiros durante o desenvolvimento; um componente que escreve código OWL de acordo com perguntas e respostas; um rastreador que monitora as relações entre requisitos e código e vice-versa; e um método que integra todos os pontos anteriores, criando uma maneira iterativa de expandir ontologias através de perguntas e respostas semelhante a um diálogo controlado. Para avaliar o método proposto e sua implementação foram executados testes com a ontologia SNOMED CT para analisar o comportamento dos componentes criados. Também foram realizados dois estudos de caso para avaliar o uso da ferramenta por usuários. Os testes mostraram a capacidade do método em checar e adicionar conhecimento a uma ontologia. Foi possível criar perguntas para checar todos os axiomas escolhidos da SNOMED CT e a implementação conseguiu sugerir perguntas para adicionar conhecimento à ontologia em 69,1% dos casos. Os estudos de caso levantaram os pontos fortes e fracos da implementação, mostrando o potencial da implementação em melhorar o desenvolvimento de ontologias, pois a interação através de linguagem natural é simples tanto para checagem quanto para adição de axiomas, mesmo para usuários leigos, e a rastreabilidade de requisitos grava e apresenta informações importantes para o engenheiro de ontologias. / Competency questions have an important role in the development of ontologies. Usually, they are used as ontology requirements, however many ontology development methodologies do not detail how to check the requirements or only suggest checking the questions manually. Thus, there is a lack of tools to check competency questions automatically, including using reasoners, that could make the development faster and could improve the quality of ontologies. Furthermore, requirement traceability for ontology engineering is rarely explored, even though it is studied and used by software engineers for years. In this work, we introduce an iterative method to expand ontologies using competency questions, and a tool that implements this method. Many novel approaches are presented: a component that translates natural language competency questions to description logics to check them automatically using reasoners; a component that generates competency questions to guide engineers; a component that writes OWL code using questions and answers; a tracker that monitors the relations among requirements and code and vice-versa; and a method that integrates all previous components to create an iterative way to expand ontologies using questions and answers similar to a controlled dialogue. To evaluate the method and its implementation we ran tests using the SNOMED CT ontology to analyze the behavior of the developed components. Also, we did two case studies, thus users could evaluate the tool. The tests showed the capacity of the method to check and add knowledge to an ontology. We could create questions to check all chosen axioms of SNOMED CT, and the implementation was able to suggest questions to add knowledge in 69,1% of cases. The case studies exposed the strength and weakness of the implementation. They showed the implementation potential to improve the ontology development, because it is simple to interact using natural language to check and to add axioms, even for non-experts users. Also, the requirement traceability stores and presents important information for the ontology engineers.

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufpe.br:123456789/25289
Date23 February 2017
CreatorsBARBOSA, Yuri de Almeida Malheiros
Contributorshttp://lattes.cnpq.br/6195215666638965, FREITAS, Frederico Luiz Gonçalves de
PublisherUNIVERSIDADE FEDERAL DE PERNAMBUCO, Programa de Pos Graduacao em Ciencia da Computacao, UFPE, Brasil
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
Sourcereponame:Repositório Institucional da UFPE, instname:Universidade Federal de Pernambuco, instacron:UFPE
RightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil, http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/, info:eu-repo/semantics/openAccess

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