Addressing the ontology acquisition bottleneck through reverse ontological engineering

The use of ontologies in knowledge engineering arose as a solution to the difficulties associated with acquiring knowledge, commonly referred to as the knowledge acquisition bottleneck. The knowledge-level model represented in an ontology provides a much more structured and principled approach compared with earlier transfer-of-symbolic-knowledge approaches but brings with it a new problem, which can be termed the ontology-acquisition (and maintenance) bottleneck. Each ontological approach offers a different structure, different terms and different meanings for those terms. The unifying theme across approaches is the considerable effort associated with developing, validating and connecting ontologies. We propose an approach to engineering ontologies by retrospectively and automatically discovering them from existing data and knowledge sources in the organization. The method offered assists in the identification of similar and different terms and includes strategies for developing a shared ontology. The approach uses a human-centered, concept-based knowledge processing technique, known as formal concept analysis, to generate an ontology from examples. To assist classification of examples and to identify the salient features of the example, we use a rapid and incremental knowledge acquisition and representation technique, known as ripple-down rules. The method can be used as an alternative or complement to other approaches.26 page(s

Gestión de colecciones digitales con esquemas de catalogación reconfigurables

Agradezco el apoyo recibido durante estos años por parte de todos los miembros de mi grupo de investigación ILSA en la Facultad de Informática de la Universidad Complutense de Madrid. También a los grupos de investigación LEETHI y LOEP pertenecientes también a la Universidad Complutense, y a la Fundación El Caño de Panamá, sin los que no habría podido realizar parte de los experimentos expuestos en los trabajos.A título personal, deseo agradecer a mis directores José Luis Sierra, Ana Fernández-Pampillón, Antonio Sarasa, y compañeros de grupo de investigación Alfredo Fernández Valmayor, Daniel Rodríguez, Bryan Temprado y César Ruiz por darme la oportunidad de desarrollar estos años de investigación con ellos sobre este campo, esfuerzo que concluye en esta tesis, y por todo lo que me han enseñado sobre cómo ser un buen investigador.Dentro de la universidad también deseo dar las gracias a mis compañeros del “Aula16”: Toni, Dan, Iván, Víctor, Jesús, Pablo, Cristina y Marta con los que he compartido muchas comidas, y cafés, a lo largo de estos años divagando sobre informática. También quiero dar las gracias a mis actuales compañeros del “420bip”: Susana, Vicky, Carlos y Noelia, que me han visto dando los últimos remates estos meses a esta tesis y me han ayudado en todo lo que han podido..

Modelo de conhecimento para mapeamento de instrumentos da gestão do conhecimento e de agentes computacionais da engenharia do conhecimento baseado em ontologias

Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-graduação em Engenharia e Gestão do Conhecimento, Florianópolis, 2009Esta tese tem como base a visão interdisciplinar da práxis das áreas Engenharia do Conhecimento e Gestão do Conhecimento. Para apoiar a Gestão do Conhecimento em seus processos de criação, organização, formalização, compartilhamento, aplicação e refinamento de conhecimento, a Engenharia do Conhecimento desenvolve modelos, utilizando sistemicamente métodos, técnicas e ferramentas. Uma análise da literatura dessas áreas revelou um desconhecimento dos construtos utilizados em pesquisas e desenvolvimentos interdisciplinares e a necessidade de um modelo de conhecimento da convergência de construtos inerentes. Assim, este trabalho teve como objetivo propor um modelo de conhecimento baseado em ontologias para mapear a utilização de Agentes Computacionais da Engenharia do Conhecimento em Instrumentos da Gestão do Conhecimento. Utilizando elementos da Engenharia de Ontologias, o modelo foi desenvolvido e teve sua viabilidade técnica comprovada em dois cenários, confirmando sua capacidade para: (a) organizar, formalizar e compartilhar conhecimento já estabelecido; e (b) criar conhecimento novo, não estabelecido academicamente, para ser aplicado e/ou refinado. O modelo também foi verificado por nove especialistas de domínio das áreas inerentes, os quais apontaram como resultados: (i) um conjunto de questões que norteiam o entendimento de objetos de investigação em aplicações e pesquisas interdisciplinares da Engenharia e Gestão do Conhecimento; (ii) a explicitação de parte de um modelo de conhecimento no domínio da Engenharia do Conhecimento a ser utilizado no projeto de seus Agentes Computacionais; (iii) a explicitação de parte de um modelo de conhecimento no domínio da Gestão do Conhecimento a ser utilizado na implantação de seus Instrumentos; (iv) uma forma de integração do conhecimento inerente ao projeto de Agentes Computacionais da Engenharia do Conhecimento como soluções tecnológicas mais aderentes aos Instrumentos da Gestão do Conhecimento; e (v) alguns insumos à prospecção de um ambiente aberto para publicação, compartilhamento e exploração do conhecimento interdisciplinar

Recherche d'information sémantique et extraction automatique d'ontologie du domaine

Il peut s'avérer ardu, même pour une organisation de petite taille, de se retrouver parmi des centaines, voir des milliers de documents électroniques. Souvent, les techniques employées par les moteurs de recherche dans Internet sont utilisées par les entreprises voulant faciliter la recherche d'information dans leur intranet. Ces techniques reposent sur des méthodes statistiques et ne permettent pas de traiter la sémantique contenue dans la requête de l'usager ainsi que dans les documents. Certaines approches ont été développées pour extraire cette sémantique et ainsi, mieux répondre à des requêtes faites par les usagers. Par contre, la plupart de ces techniques ont été conçues pour s'appliquer au Web en entier et non pas sur un domaine en particulier. Il pourrait être intéressant d'utiliser une ontologie pour représenter un domaine spécifique et ainsi, être capable de mieux répondre aux questions posées par un usager. Ce mémoire présente notre approche proposant l'utilisation du logiciel Text- To-Onto pour créer automatiquement une ontologie décrivant un domaine. Cette même ontologie est par la suite utilisée par le logiciel Sesei, qui est un filtre sémantique pour les moteurs de recherche conventionnels. Cette méthode permet ainsi d'améliorer la pertinence des documents envoyés à l'usager.It can prove to be diffcult, even for a small size organization, to find information among hundreds, even thousands of electronic documents. Most often, the methods employed by search engines on the Internet are used by companies wanting to improve information retrieval on their intranet. These techniques rest on statistical methods and do not make it possible neither to evaluate the semantics contained in the user requests, nor in the documents. Certain methods were developed to extract this semantics and thus, to improve the answer given to requests. On the other hand, the majority of these techniques were conceived to be applied on the entire World Wide Web and not on a particular field of knowledge, like corporative data. It could be interesting to use domain specific ontologies in trying to link a specific query to related documents and thus, to be able to better answer these queries. This thesis presents our approach which proposes the use of the Text-To-Onto software to automatically create an ontology describing a particular field. Thereafter, this ontology is used by the Sesei software, which is a semantic filter for conventional search engines. This method makes it possible to improve the relevance of documents returned to the user