The Landscape of Ontology Reuse Approaches

Ontology reuse aims to foster interoperability and facilitate knowledge reuse. Several approaches are typically evaluated by ontology engineers when bootstrapping a new project. However, current practices are often motivated by subjective, case-by-case decisions, which hamper the definition of a recommended behaviour. In this chapter we argue that to date there are no effective solutions for supporting developers' decision-making process when deciding on an ontology reuse strategy. The objective is twofold: (i) to survey current approaches to ontology reuse, presenting motivations, strategies, benefits and limits, and (ii) to analyse two representative approaches and discuss their merits

Screw-semantic content analysis for repair and evaluation of web accessibility

Tese de mestrado, Informática, Universidade de Lisboa, Faculdade de Ciências, 2017A Internet tem continuamente vindo a ser integrada no nosso quotidiano, tanto num ambiente profissional, como num de entretenimento. Tornou-se um recurso importante para as nossas atividades diárias, desde o trabalho à recreação. Isto significa que cada vez mais as pessoas navegam na WWW. Contudo, existem muitos tipos de utilizadores e alguns deles sofrem de deficiências, restringindo a sua experiência de utilização. Isto leva a que haja uma procura por umaWeb mais acessível para todos os tipos de utilizadores. No entanto, este processo seria mais difícil se não houvessem normas que recomendassem especificações para os sites seguirem e cumprirem, a fim de torná-los mais acessíveis. Felizmente, há uma organização designada pelas siglas WAI, Web Accessibility Initiative, que estabelece essas especificações como um conjunto de diretrizes (por exemplo, WCAG, Web Content Accessibility Guidelines), afim de ajudar no desenvolvimento das páginas web. Para ajudar os desenvolvedores, há também ferramentas como QualWeb, TotalValidator, entre outras, que permitem que os sites sejam avaliados de acordo com as diretrizes mencionadas acima, fornecendo resultados específicos. No entanto, a maioria destas ferramentas não obtém resultados com base na semântica de uma página e só conseguem fazer avaliações de sintaxe. Por exemplo, essas aplicações não avaliam se as descrições das imagens são realmente descritoras das mesmas. Nestes casos, a maioria das ferramentas pede ao desenvolvedor/utilizador para verificar manualmente. Além disso, nenhuma ferramenta conhecida consegue executar avaliações de acessibilidade Web e reparação automática. A reparação automática ajuda os utilizadores e programadoresWeb a navegar sem restrições, reparando no mesmo instante, e a transcrever de uma forma mais acessível o código, respetivamente. Assim, o principal tópico desta pesquisa é a análise de conteúdo Web semântico para melhorar a acessibilidade da Web e a sua reparação automática. Cada etapa de desenvolvimento, descrita nesta tese, será integrada no Qualweb, um avaliador de acessibilidade Web que pode realizar análise de conteúdo dinâmico. Neste documento é apresentado, primeiramente, um estudo sobre as tecnologias e metodologias existentes para a avaliação semântica e reparação de código nas páginas Web e algumas noções necessárias para o entendimento do trabalho que foi realizado. É também descrito como funciona o Qualweb e a sua arquitetura, pelo que é a ferramenta principal a beneficiar deste estudo. Relativamente ao trabalho, é apresentada uma ferramenta capaz de efetuar avaliações semânticas e geração de descrições sob conteúdo da Web, para fins de acessibilidade web, designada por Screw. Estes conteúdos irão corresponder a elementos de uma página Web que, resumidamente, poderão ser conteúdos textuais, referências a imagens e elementos/atributos do DOM que descrevam estas informações. Desta forma irão haver dois tipos de entrada no sistema, o elemento a ser descrito e a sua descrição. Este elemento poderá ser textual ou uma imagem, no entanto para verificar a semalhança semântica entre dois tipos de contéudos diferentes (imagem e texto) é necessário converter a imagem para texto, através de interpretadores que oferecem um conjunto de conceitos, que de alguma forma descrevem a imagem. Após este processo, para cada conceito é retirada a relação semântica com a descrição e com um conjunto de domínios existentes no sistema e o mesmo acontece entre a descrição e os mesmos domínios. Estes domínios são uma componente importante do sistema, pois oferecem um conjunto de dados que contextualizam tanto os conceitos como a descrição. Isto é, se a descrição e um conceito estiverem semânticamente relacionados com um mesmo domínio, então existe uma probabilidade de estes dois estarem também semanticamente relacionados. Isto irá fortalecer a relação semântica entre o conteúdo a ser descrito e a descrição. Após obter estes valores é aplicado um algoritmo que irá ditar se a descrição descreve ou não o contéudo. Para cada conceito e domínio existe, então, um valor semântico que os relaciona. Se a descrição tive algum valor relacional com esse mesmo domínio, então é aplicada uma fórmula de máximo entre, o valor da relação entre o conceito e o domínio e o valor da relação entre o conceito e a descrição. Após efetuar isto para todos os conceitos, é feita uma média de todos os valores acima de 0, isto é, que sejam positivos. Esta média irá corresponder à relação semântica entre a descrição e o conteúdo a ser descrito. Para além disto, é contado o número de vezes em que não existe relação entre os conceitos e a descrição, se este número estiver acima de um percentil, 0.6, então significa que não existe relação semântica entre a descrição e a imagem. A descrição é considerada boa ou má, se o valor obtido, pela média, está acima ou abaixo de um limite, 0.14. No fim, este algoritmo irá retornar a média e o veredito,“true” para uma boa descrição ou “false’ para uma má descrição. A estrutura de Screw é constituída por um conjunto de módulos distintos, distribuídos pelos dois processos principais, avaliação e reparação. O sistema baseia-se num Web service, permitindo interoperabilidade para ser usado não só pelo Qualweb, mas também por outras ferramentas. Além desta característica, a modularidade foi outro aspeto relevante no desenvolvimento do sistema, evitando dependências entre módulos e facilitando os desenvolvimentos sobre este. O algoritmo apresentado é distribuído pelos módulos da avaliação: Processador de Recuperação de Informações Semânticas (SIRP), Gestor de Domínio (DM) e Inspetor de Relações (RI). O SIRP é responsável por colecionar informações resumidas sobre o conteúdo, isto é, através de interpretadores e sumarizadores é fornecido um conjunto de conceitos que representam o conteúdo em palavras, no caso das imagens, ou versões resumidas, no caso de texto. O DM é responsável por obter a aproximação semântica entre domínios com a descrição e com os conceitos fornecidos pelo SIRP. Os domínios são uma componente importante do sistema, pois valorizam a relação entre os parâmetros avaliados, no sentido em que, se um dado conceito está relacionado com um certo domínio e a descrição também, então o domínio reforça a relação semântica destes dois. O RI dá a aproximação semântica entre a descrição e os conceitos, relacionando-os também com os valores obtidos no DM. O último passo da avaliação é oferecer o resultado final por meio dos módulos anteriores. O descritor do conteúdo será positivo ou negativo de acordo com o valor obtido pelo algoritmo, caso seja maior ou menor que um determinado limite, respetivamente. Na parte de reparação existem duas fases: a fase de obtenção de novas descrições e a fase de avaliação e comparação de valores. A primeira fase reúne uma série de frases geradas por serviços externos ao sistema (atualmente); a segunda fase, avalia cada uma das novas descrições com o módulo de avaliação do Screw e compara os valores de cada um com todos os valores existentes, até encontrar o melhor valor que seja acima do mesmo limite do algoritmo. Caso não haja nenhuma descrição cujo o valor seja positivo, é gerada uma descrição estática com os três melhores conceitos retirados do SIRP e que representam a imagem. A operação das interpretações, sumarizações, aproximação semântica e geração de novas descrições é suportada por um conjunto de serviços externos ao sistema, nomeadamente Clarifai, Indico e Swoogle. Estes serviços não são estacionários, isto é, podem ser alterados de acordo com a necessidade do desenvolvimento, beneficiando da modularidade do sistema. Foram realizados dois estudos neste trabalho, através de questionários online, os quais permitiram definir os melhores parâmetros do algoritmo, de forma a otimizar o seu melhor desempenho. Para além disso, estes serviram para entender a qualidade das avaliações feitas pelo sistema e também serviram para entender a qualidade das descrições de imagens atualmente naWeb. Esses estudos basearam-se em avaliações humanas sobre um conjunto de imagens e os seus textos alternativos (relativo ao atributo “alt”), para comparação entre as suas classificações e os resultados do sistema. O primeiro estudo permitiu afinar o algoritmo até atingir a melhor correlação possível, sendo que o melhor caso atingiu os 0,58, o que significa que é uma associação forte. No mesmo estudo são fornecidas os cinco melhores conceitos fornecidos pelo SIRP e a conclusão é que estas palavras nem sempre representam as imagens em questão. No segundo estudo, foram avaliadas todas as descrições geradas pelo módulo de reparação, no qual revelou que as frases geradas pelo sistema são no geral insuficientes como alternativas à descrição original. Por outro lado, no contexto da Web, existem muitas situações em que não existe qualquer tipo de descrição das imagens, o que afeta a leitura efetuada pelos leitores de ecrã. Apesar do valor não ser muito positivo, este módulo consegue gerar descrições que podem ser inseridas em atributos que não existem. Por fim, esta framework acabou por ser incluída no Qualweb, para integrar novas perspetivas de avaliação da acessibilidade Web providas de avaliações semânticas. Isto é, como foi mencionado o Qualweb só realizava avaliações sintáticas e esta integração permitiu introduzir e/ou melhorar técnicas relativas a estes problemas, como por exemplo a identificação e descrição dos “alts” nas imagens. Para além desta ferramenta, foi desenvolvido um plugin para o Google Chrome, que através dos resultados tanto do Qualweb como do Screw, concretiza reparações às páginas Web relativas às técnicas que exigem avaliação semântica de imagens.The Internet has continuously found its way into our everyday lives, both in a professional setting as well as in entertainment. It has become an important resource for our daily activities, from work to recreation. This means that increasingly more people are browsing theWWW. There are many types of users and some of them suffer from impairments, constraining their user experience. This leads to the pursuit of an accessible Web for all types of users. This process is aided with a set of guidelines (e.g. WCAG) established by a organization, W3C. These guidelines aside from being a useful guide for Web developers, they are also used byWeb accessibility tools that evaluateWeb pages in order to check issues. However most of these tools cannot resort to a page’s semantics and can only make syntactic evaluations. Also, they are not capable to repairing them. Therefore, this two subjects are the main objectives covered in this study: semantic evaluation and repair for web accessibility. For this purpose a tool called Screw is presented, which performs semantic evaluations to verify the relation between Web content (text and images) and their descriptions, applying an algorithm. For the repair mechanism, it generates new descriptions when the originals are considered bad by the tool. To support this development, two studies were carried, one for the algorithm’s optimization and the other one to verify the quality of Screw’s assessments, after the algorithm has been adjusted. For Web accessibility, Screw is integrated in Qualweb, a Web accessibility evaluator, in order to improve its evaluations to a new stage with semantic evaluation. Additionally, a plugin for Google Chrome browser was developed to repairWeb pages in real time, according to Qualweb and Screw’s results

Proposal of an ontology based web search engine

When users search for information in a web site, sometimes they do not get what they want. Assuming that the scope where the search take place works fine, there are some problems caused by the way the user interact with the system, others that refer to characteristics of the language used, and others caused by the lack or nonexistent semantics in web documents. In this work, we propose a web search engine of a particular web site that uses ontologies and information retrieval techniques. Although the architecture we propose is applicable to any domain, the experimentation was done in a tourism web site. The results show a substantial improvement in the effectiveness of the search, with a gain of 33% in Precision.Workshop de Ingeniería de Software y Bases de Datos (WISBD)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Screw-semantic content analysis for repair and evaluation of web accessibility

Tese de mestrado, Informática, Universidade de Lisboa, Faculdade de Ciências, 2017A Internet tem continuamente vindo a ser integrada no nosso quotidiano, tanto num ambiente profissional, como num de entretenimento. Tornou-se um recurso importante para as nossas atividades diárias, desde o trabalho à recreação. Isto significa que cada vez mais as pessoas navegam na WWW. Contudo, existem muitos tipos de utilizadores e alguns deles sofrem de deficiências, restringindo a sua experiência de utilização. Isto leva a que haja uma procura por umaWeb mais acessível para todos os tipos de utilizadores. No entanto, este processo seria mais difícil se não houvessem normas que recomendassem especificações para os sites seguirem e cumprirem, a fim de torná-los mais acessíveis. Felizmente, há uma organização designada pelas siglas WAI, Web Accessibility Initiative, que estabelece essas especificações como um conjunto de diretrizes (por exemplo, WCAG, Web Content Accessibility Guidelines), afim de ajudar no desenvolvimento das páginas web. Para ajudar os desenvolvedores, há também ferramentas como QualWeb, TotalValidator, entre outras, que permitem que os sites sejam avaliados de acordo com as diretrizes mencionadas acima, fornecendo resultados específicos. No entanto, a maioria destas ferramentas não obtém resultados com base na semântica de uma página e só conseguem fazer avaliações de sintaxe. Por exemplo, essas aplicações não avaliam se as descrições das imagens são realmente descritoras das mesmas. Nestes casos, a maioria das ferramentas pede ao desenvolvedor/utilizador para verificar manualmente. Além disso, nenhuma ferramenta conhecida consegue executar avaliações de acessibilidade Web e reparação automática. A reparação automática ajuda os utilizadores e programadoresWeb a navegar sem restrições, reparando no mesmo instante, e a transcrever de uma forma mais acessível o código, respetivamente. Assim, o principal tópico desta pesquisa é a análise de conteúdo Web semântico para melhorar a acessibilidade da Web e a sua reparação automática. Cada etapa de desenvolvimento, descrita nesta tese, será integrada no Qualweb, um avaliador de acessibilidade Web que pode realizar análise de conteúdo dinâmico. Neste documento é apresentado, primeiramente, um estudo sobre as tecnologias e metodologias existentes para a avaliação semântica e reparação de código nas páginas Web e algumas noções necessárias para o entendimento do trabalho que foi realizado. É também descrito como funciona o Qualweb e a sua arquitetura, pelo que é a ferramenta principal a beneficiar deste estudo. Relativamente ao trabalho, é apresentada uma ferramenta capaz de efetuar avaliações semânticas e geração de descrições sob conteúdo da Web, para fins de acessibilidade web, designada por Screw. Estes conteúdos irão corresponder a elementos de uma página Web que, resumidamente, poderão ser conteúdos textuais, referências a imagens e elementos/atributos do DOM que descrevam estas informações. Desta forma irão haver dois tipos de entrada no sistema, o elemento a ser descrito e a sua descrição. Este elemento poderá ser textual ou uma imagem, no entanto para verificar a semalhança semântica entre dois tipos de contéudos diferentes (imagem e texto) é necessário converter a imagem para texto, através de interpretadores que oferecem um conjunto de conceitos, que de alguma forma descrevem a imagem. Após este processo, para cada conceito é retirada a relação semântica com a descrição e com um conjunto de domínios existentes no sistema e o mesmo acontece entre a descrição e os mesmos domínios. Estes domínios são uma componente importante do sistema, pois oferecem um conjunto de dados que contextualizam tanto os conceitos como a descrição. Isto é, se a descrição e um conceito estiverem semânticamente relacionados com um mesmo domínio, então existe uma probabilidade de estes dois estarem também semanticamente relacionados. Isto irá fortalecer a relação semântica entre o conteúdo a ser descrito e a descrição. Após obter estes valores é aplicado um algoritmo que irá ditar se a descrição descreve ou não o contéudo. Para cada conceito e domínio existe, então, um valor semântico que os relaciona. Se a descrição tive algum valor relacional com esse mesmo domínio, então é aplicada uma fórmula de máximo entre, o valor da relação entre o conceito e o domínio e o valor da relação entre o conceito e a descrição. Após efetuar isto para todos os conceitos, é feita uma média de todos os valores acima de 0, isto é, que sejam positivos. Esta média irá corresponder à relação semântica entre a descrição e o conteúdo a ser descrito. Para além disto, é contado o número de vezes em que não existe relação entre os conceitos e a descrição, se este número estiver acima de um percentil, 0.6, então significa que não existe relação semântica entre a descrição e a imagem. A descrição é considerada boa ou má, se o valor obtido, pela média, está acima ou abaixo de um limite, 0.14. No fim, este algoritmo irá retornar a média e o veredito,“true” para uma boa descrição ou “false’ para uma má descrição. A estrutura de Screw é constituída por um conjunto de módulos distintos, distribuídos pelos dois processos principais, avaliação e reparação. O sistema baseia-se num Web service, permitindo interoperabilidade para ser usado não só pelo Qualweb, mas também por outras ferramentas. Além desta característica, a modularidade foi outro aspeto relevante no desenvolvimento do sistema, evitando dependências entre módulos e facilitando os desenvolvimentos sobre este. O algoritmo apresentado é distribuído pelos módulos da avaliação: Processador de Recuperação de Informações Semânticas (SIRP), Gestor de Domínio (DM) e Inspetor de Relações (RI). O SIRP é responsável por colecionar informações resumidas sobre o conteúdo, isto é, através de interpretadores e sumarizadores é fornecido um conjunto de conceitos que representam o conteúdo em palavras, no caso das imagens, ou versões resumidas, no caso de texto. O DM é responsável por obter a aproximação semântica entre domínios com a descrição e com os conceitos fornecidos pelo SIRP. Os domínios são uma componente importante do sistema, pois valorizam a relação entre os parâmetros avaliados, no sentido em que, se um dado conceito está relacionado com um certo domínio e a descrição também, então o domínio reforça a relação semântica destes dois. O RI dá a aproximação semântica entre a descrição e os conceitos, relacionando-os também com os valores obtidos no DM. O último passo da avaliação é oferecer o resultado final por meio dos módulos anteriores. O descritor do conteúdo será positivo ou negativo de acordo com o valor obtido pelo algoritmo, caso seja maior ou menor que um determinado limite, respetivamente. Na parte de reparação existem duas fases: a fase de obtenção de novas descrições e a fase de avaliação e comparação de valores. A primeira fase reúne uma série de frases geradas por serviços externos ao sistema (atualmente); a segunda fase, avalia cada uma das novas descrições com o módulo de avaliação do Screw e compara os valores de cada um com todos os valores existentes, até encontrar o melhor valor que seja acima do mesmo limite do algoritmo. Caso não haja nenhuma descrição cujo o valor seja positivo, é gerada uma descrição estática com os três melhores conceitos retirados do SIRP e que representam a imagem. A operação das interpretações, sumarizações, aproximação semântica e geração de novas descrições é suportada por um conjunto de serviços externos ao sistema, nomeadamente Clarifai, Indico e Swoogle. Estes serviços não são estacionários, isto é, podem ser alterados de acordo com a necessidade do desenvolvimento, beneficiando da modularidade do sistema. Foram realizados dois estudos neste trabalho, através de questionários online, os quais permitiram definir os melhores parâmetros do algoritmo, de forma a otimizar o seu melhor desempenho. Para além disso, estes serviram para entender a qualidade das avaliações feitas pelo sistema e também serviram para entender a qualidade das descrições de imagens atualmente naWeb. Esses estudos basearam-se em avaliações humanas sobre um conjunto de imagens e os seus textos alternativos (relativo ao atributo “alt”), para comparação entre as suas classificações e os resultados do sistema. O primeiro estudo permitiu afinar o algoritmo até atingir a melhor correlação possível, sendo que o melhor caso atingiu os 0,58, o que significa que é uma associação forte. No mesmo estudo são fornecidas os cinco melhores conceitos fornecidos pelo SIRP e a conclusão é que estas palavras nem sempre representam as imagens em questão. No segundo estudo, foram avaliadas todas as descrições geradas pelo módulo de reparação, no qual revelou que as frases geradas pelo sistema são no geral insuficientes como alternativas à descrição original. Por outro lado, no contexto da Web, existem muitas situações em que não existe qualquer tipo de descrição das imagens, o que afeta a leitura efetuada pelos leitores de ecrã. Apesar do valor não ser muito positivo, este módulo consegue gerar descrições que podem ser inseridas em atributos que não existem. Por fim, esta framework acabou por ser incluída no Qualweb, para integrar novas perspetivas de avaliação da acessibilidade Web providas de avaliações semânticas. Isto é, como foi mencionado o Qualweb só realizava avaliações sintáticas e esta integração permitiu introduzir e/ou melhorar técnicas relativas a estes problemas, como por exemplo a identificação e descrição dos “alts” nas imagens. Para além desta ferramenta, foi desenvolvido um plugin para o Google Chrome, que através dos resultados tanto do Qualweb como do Screw, concretiza reparações às páginas Web relativas às técnicas que exigem avaliação semântica de imagens.The Internet has continuously found its way into our everyday lives, both in a professional setting as well as in entertainment. It has become an important resource for our daily activities, from work to recreation. This means that increasingly more people are browsing theWWW. There are many types of users and some of them suffer from impairments, constraining their user experience. This leads to the pursuit of an accessible Web for all types of users. This process is aided with a set of guidelines (e.g. WCAG) established by a organization, W3C. These guidelines aside from being a useful guide for Web developers, they are also used byWeb accessibility tools that evaluateWeb pages in order to check issues. However most of these tools cannot resort to a page’s semantics and can only make syntactic evaluations. Also, they are not capable to repairing them. Therefore, this two subjects are the main objectives covered in this study: semantic evaluation and repair for web accessibility. For this purpose a tool called Screw is presented, which performs semantic evaluations to verify the relation between Web content (text and images) and their descriptions, applying an algorithm. For the repair mechanism, it generates new descriptions when the originals are considered bad by the tool. To support this development, two studies were carried, one for the algorithm’s optimization and the other one to verify the quality of Screw’s assessments, after the algorithm has been adjusted. For Web accessibility, Screw is integrated in Qualweb, a Web accessibility evaluator, in order to improve its evaluations to a new stage with semantic evaluation. Additionally, a plugin for Google Chrome browser was developed to repairWeb pages in real time, according to Qualweb and Screw’s results

Proposal of an ontology based web search engine

When users search for information in a web site, sometimes they do not get what they want. Assuming that the scope where the search take place works fine, there are some problems caused by the way the user interact with the system, others that refer to characteristics of the language used, and others caused by the lack or nonexistent semantics in web documents. In this work, we propose a web search engine of a particular web site that uses ontologies and information retrieval techniques. Although the architecture we propose is applicable to any domain, the experimentation was done in a tourism web site. The results show a substantial improvement in the effectiveness of the search, with a gain of 33% in Precision.Workshop de Ingeniería de Software y Bases de Datos (WISBD)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Linked Vocabulary Recommendation Tools for Internet of Things: A Survey

The Semantic Web emerged with the vision of eased integration of heterogeneous, distributed data on the Web. The approach fundamentally relies on the linkage between and reuse of previously published vocabularies to facilitate semantic interoperability. In recent years, the Semantic Web has been perceived as a potential enabling technology to overcome interoperability issues in the Internet of Things (IoT), especially for service discovery and composition. Despite the importance of making vocabulary terms discoverable and selecting most suitable ones in forthcoming IoT applications, no state-of-the-art survey of tools achieving such recommendation tasks exists to date. This survey covers this gap, by specifying an extensive evaluation framework and assessing linked vocabulary recommendation tools. Furthermore, we discuss challenges and opportunities of vocabulary recommendation and related tools in the context of emerging IoT ecosystems. Overall, 40 recommendation tools for linked vocabularies were evaluated, both, empirically and experimentally. Some of the key ndings include that (i) many tools neglect to thoroughly address both, the curation of a vocabulary collection and e ective selection mechanisms; (ii) modern information retrieval techniques are underrepresented; and (iii) the reviewed tools that emerged from Semantic Web use cases are not yet su ciently extended to t today’s IoT projects

ACLRO: An Ontology for the Best Practice in ACLR Rehabilitation

Indiana University-Purdue University Indianapolis (IUPUI)With the rise of big data and the demands for leveraging artificial intelligence (AI), healthcare requires more knowledge sharing that offers machine-readable semantic formalization. Even though some applications allow shared data interoperability, they still lack formal machine-readable semantics in ICD9/10 and LOINC. With ontology, the further ability to represent the shared conceptualizations is possible, similar to SNOMED-CT. Nevertheless, SNOMED-CT mainly focuses on electronic health record (EHR) documenting and evidence-based practice. Moreover, due to its independence on data quality, the ontology enhances advanced AI technologies, such as machine learning (ML), by providing a reusable knowledge framework. Developing a machine-readable and sharable semantic knowledge model incorporating external evidence and individual practice’s values will create a new revolution for best practice medicine. The purpose of this research is to implement a sharable ontology for the best practice in healthcare, with anterior cruciate ligament reconstruction (ACLR) as a case study. The ontology represents knowledge derived from both evidence-based practice (EBP) and practice-based evidence (PBE). First, the study presents how the domain-specific knowledge model is built using a combination of Toronto Virtual Enterprise (TOVE) and a bottom-up approach. Then, I propose a top-down approach using Open Biological and Biomedical Ontology (OBO) Foundry ontologies that adheres to the Basic Formal Ontology (BFO)’s framework. In this step, the EBP, PBE, and statistic ontologies are developed independently. Next, the study integrates these individual ontologies into the final ACLR Ontology (ACLRO) as a more meaningful model that endorses the reusability and the ease of the model-expansion process since the classes can grow independently from one another. Finally, the study employs a use case and DL queries for model validation. The study's innovation is to present the ontology implementation for best-practice medicine and demonstrate how it can be applied to a real-world setup with semantic information. The ACLRO simultaneously emphasizes knowledge representation in health-intervention, statistics, research design, and external research evidence, while constructing the classes of data-driven and patient-focus processes that allow knowledge sharing explicit of technology. Additionally, the model synthesizes multiple related ontologies, which leads to the successful application of best-practice medicine

TermPicker: Enabling the Reuse of Vocabulary Terms by Exploiting Data from the Linked Open Data Cloud - An Extended Technical Report

Deciding which vocabulary terms to use when modeling data as Linked Open Data (LOD) is far from trivial. Choosing too general vocabulary terms, or terms from vocabularies that are not used by other LOD datasets, is likely to lead to a data representation, which will be harder to understand by humans and to be consumed by Linked data applications. In this technical report, we propose TermPicker: a novel approach for vocabulary reuse by recommending RDF types and properties based on exploiting the information on how other data providers on the LOD cloud use RDF types and properties to describe their data. To this end, we introduce the notion of so-called schema-level patterns (SLPs). They capture how sets of RDF types are connected via sets of properties within some data collection, e.g., within a dataset on the LOD cloud. TermPicker uses such SLPs and generates a ranked list of vocabulary terms for reuse. The lists of recommended terms are ordered by a ranking model which is computed using the machine learning approach Learning To Rank (L2R). TermPicker is evaluated based on the recommendation quality that is measured using the Mean Average Precision (MAP) and the Mean Reciprocal Rank at the first five positions (MRR@5). Our results illustrate an improvement of the recommendation quality by 29% - 36% when using SLPs compared to the beforehand investigated baselines of recommending solely popular vocabulary terms or terms from the same vocabulary. The overall best results are achieved using SLPs in conjunction with the Learning To Rank algorithm Random Forests

Doctor of Philosophy

dissertationDisease-specific ontologies, designed to structure and represent the medical knowledge about disease etiology, diagnosis, treatment, and prognosis, are essential for many advanced applications, such as predictive modeling, cohort identification, and clinical decision support. However, manually building disease-specific ontologies is very labor-intensive, especially in the process of knowledge acquisition. On the other hand, medical knowledge has been documented in a variety of biomedical knowledge resources, such as textbook, clinical guidelines, research articles, and clinical data repositories, which offers a great opportunity for an automated knowledge acquisition. In this dissertation, we aim to facilitate the large-scale development of disease-specific ontologies through automated extraction of disease-specific vocabularies from existing biomedical knowledge resources. Three separate studies presented in this dissertation explored both manual and automated vocabulary extraction. The first study addresses the question of whether disease-specific reference vocabularies derived from manual concept acquisition can achieve a near-saturated coverage (or near the greatest possible amount of disease-pertinent concepts) by using a small number of literature sources. Using a general-purpose, manual acquisition approach we developed, this study concludes that a small number of expert-curated biomedical literature resources can prove sufficient for acquiring near-saturated disease-specific vocabularies. The second and third studies introduce automated techniques for extracting disease-specific vocabularies from both MEDLINE citations (title and abstract) and a clinical data repository. In the second study, we developed and assessed a pipeline-based system which extracts disease-specific treatments from PubMed citations. The system has achieved a mean precision of 0.8 for the top 100 extracted treatment concepts. In the third study, we applied classification models to reduce irrelevant disease-concepts associations extracted from MEDLINE citations and electronic medical records. This study suggested the combination of measures of relevance from disparate sources to improve the identification of true-relevant concepts through classification and also demonstrated the generalizability of the studied classification model to new diseases. With the studies, we concluded that existing biomedical knowledge resources are valuable sources for extracting disease-concept associations, from which classification based on statistical measures of relevance could assist a semi-automated generation of disease-specific vocabularies

PowerAqua: Open Question Answering on the Semantic Web

With the rapid growth of semantic information in the Web, the processes of searching and querying these very large amounts of heterogeneous content have become increasingly challenging. This research tackles the problem of supporting users in querying and exploring information across multiple and heterogeneous Semantic Web (SW) sources. A review of literature on ontology-based Question Answering reveals the limitations of existing technology. Our approach is based on providing a natural language Question Answering interface for the SW, PowerAqua. The realization of PowerAqua represents a considerable advance with respect to other systems, which restrict their scope to an ontology-specific or homogeneous fraction of the publicly available SW content. To our knowledge, PowerAqua is the only system that is able to take advantage of the semantic data available on the Web to interpret and answer user queries posed in natural language. In particular, PowerAqua is uniquely able to answer queries by combining and aggregating information, which can be distributed across heterogeneous semantic resources. Here, we provide a complete overview of our work on PowerAqua, including: the research challenges it addresses; its architecture; the techniques we have realised to map queries to semantic data, to integrate partial answers drawn from different semantic resources and to rank alternative answers; and the evaluation studies we have performed, to assess the performance of PowerAqua. We believe our experiences can be extrapolated to a variety of end-user applications that wish to open up to large scale and heterogeneous structured datasets, to be able to exploit effectively what possibly is the greatest wealth of data in the history of Artificial Intelligence