Integrating descriptions of knowledge management learning activities into large ontological structures: A case study

Ontologies have been recognized as a fundamental infrastructure for advanced approaches to Knowledge Management (KM) automation, and the conceptual foundations for them have been discussed in some previous reports. Nonetheless, such conceptual structures should be properly integrated into existing ontological bases, for the practical purpose of providing the required support for the development of intelligent applications. Such applications should ideally integrate KM concepts into a framework of commonsense knowledge with clear computational semantics. In this paper, such an integration work is illustrated through a concrete case study, using the large OpenCyc knowledge base. Concretely, the main elements of the Holsapple & Joshi KM ontology and some existing work on e-learning ontologies are explicitly linked to OpenCyc definitions, providing a framework for the development of functionalities that use the built-in reasoning services of OpenCyc in KM ctivities. The integration can be used as the point of departure for the engineering of KM-oriented systems that account for a shared understanding of the discipline and rely on public semantics provided by one of the largest open knowledge bases available

A Graphical Humor Ontology for Contemporary Cultural Heritage Access

Humor is a multifaceted communication phenomenon that has been approached from different perspectives in existing research studies. Such heterogeneity of views poses a challenge to the creation of metadata records for digital humor assets, if rich interpretive and descriptive sentences are desired for the construction of semantic access interfaces. Ontologies in the context of Semantic Web research provide the appropriate flexible representational framework for describing the many aspects and interpretations of digital humor artefacts. This paper reports the initial design of an ontology of humor artefacts engineered as part of a project that deals with semantic access to contemporary Spanish graphical humor. The main ontological commitments adopted – semantic frames and humor technique applications - are described, along with the annotation technique used and some illustrative examples of the richness that the approach provides to browsing interfaces

On integrating learning object metadata inside the OpenCyc knowledge base

The integration of learning objects with Semantic Web technologies requires the representation of learning object metadata in ontological databases. In this paper, some of the issues regarding the expression of learning object specifications as part of the OpenCyc terminological knowledge base are discussed, illustrating some of the advanced behaviors that are enabled by such integration. 1

An ontology for human-like interaction systems

This report proposes and describes the development of a Ph.D. Thesis aimed at building an ontological knowledge model supporting Human-Like Interaction systems. The main function of such knowledge model in a human-like interaction system is to unify the representation of each concept, relating it to the appropriate terms, as well as to other concepts with which it shares semantic relations. When developing human-like interactive systems, the inclusion of an ontological module can be valuable for both supporting interaction between participants and enabling accurate cooperation of the diverse components of such an interaction system. On one hand, during human communication, the relation between cognition and messages relies in formalization of concepts, linked to terms (or words) in a language that will enable its utterance (at the expressive layer). Moreover, each participant has a unique conceptualization (ontology), different from other individual’s. Through interaction, is the intersection of both part’s conceptualization what enables communication. Therefore, for human-like interaction is crucial to have a strong conceptualization, backed by a vast net of terms linked to its concepts, and the ability of mapping it with any interlocutor’s ontology to support denotation. On the other hand, the diverse knowledge models comprising a human-like interaction system (situation model, user model, dialogue model, etc.) and its interface components (natural language processor, voice recognizer, gesture processor, etc.) will be continuously exchanging information during their operation. It is also required for them to share a solid base of references to concepts, providing consistency, completeness and quality to their processing. Besides, humans usually handle a certain range of similar concepts they can use when building messages. The subject of similarity has been and continues to be widely studied in the fields and literature of computer science, psychology and sociolinguistics. Good similarity measures are necessary for several techniques from these fields such as information retrieval, clustering, data-mining, sense disambiguation, ontology translation and automatic schema matching. Furthermore, the ontological component should also be able to perform certain inferential processes, such as the calculation of semantic similarity between concepts. The principal benefit gained from this procedure is the ability to substitute one concept for another based on a calculation of the similarity of the two, given specific circumstances. From the human’s perspective, the procedure enables referring to a given concept in cases where the interlocutor either does not know the term(s) initially applied to refer that concept, or does not know the concept itself. In the first case, the use of synonyms can do, while in the second one it will be necessary to refer the concept from some other similar (semantically-related) concepts...Programa Oficial de Doctorado en Ciencia y Tecnología InformáticaSecretario: Inés María Galván León.- Secretario: José María Cavero Barca.- Vocal: Yolanda García Rui

Enriquecimiento semántico de metadatos educativos apoyado en ontologías de conocimiento general

La creación y compartición de contenidos en e-learning constituye una cuestión de interés central. La creación se puede realizar desde cero o partir de la reutilización de contenidos que quizá fueron concebidos para un contexto de uso educativo diferente al de donde se pretenden reutilizar. Dichos contenidos educativos reciben el nombre de objetos de aprendizaje. Para posibilitar la reutilización de los objetos de aprendizaje, es necesario proporcionar mecanismos que faciliten su búsqueda, selección y examen. Estos mecanismos se basan en el uso de los metadatos propuestos por diferentes organismos, siendo el estándar de referencia IEEE LOM. LOM incluye un modelo de datos que define de manera descriptiva el conjunto de metadatos que describen los objetos de aprendizaje y proporciona las correspondencias que permiten expresar dicho modelo en XML. La definición descriptiva de LOM causa que esté sujeto a múltiples interpretaciones, dado que contiene imprecisiones, omisiones e información que está oculta y diseminada en diferentes metadatos. Todo ello limita la gestión de los objetos de aprendizaje, e introduce la necesidad de una representación formal que permita que el conocimiento relativo a los objetos de aprendizaje pueda ser definido, interpretado, compartido e intercambiado de manera no ambigua. En el trabajo se realiza la definición, mediante ontologías, de un modelo de conocimiento del dominio de los objetos de aprendizaje que permite mejorar la expresividad semántica de LOM y que solventa sus principales ambigüedades y deficiencias. Todo ello ayuda a mejorar las capacidades de los procesos relativos a la gestión de los objetos de aprendizaje. Entre estos procesos se encuentran, además de los antes mencionados, la anotación de los objetos de aprendizaje y la realización de tareas de control y auditoría. El modelo de conocimiento se apoya parcialmente en el uso de ontologías de propósito general e incluye como contribuciones principales, por un lado, un marco conceptual independiente de las tecnologías que permitirían su implementación, y por otro, el desarrollo de un esquema formal basado en ontologías para la representación del conocimiento sobre los objetos de aprendizaje ajustado al marco conceptual. La evaluación del esquema formal desarrollado se ha realizado desde diferentes ámbitos. Primero se ha evaluado que el esquema formal está bien descrito y no contiene inconsistencias. En segundo lugar, se ha evaluado su completitud a través del diseño de diversos casos de ejemplo y de su comparación con otros esquemas formales disponibles. Finalmente, en tercer lugar, se ha evaluado su utilidad desde un punto de vista funcional, a través de diversos escenarios de aplicación

Enriquecimiento semántico de metadatos educativos apoyado en ontologías de conocimiento general

La creación y compartición de contenidos en e-learning constituye una cuestión de interés central. La creación se puede realizar desde cero o partir de la reutilización de contenidos que quizá fueron concebidos para un contexto de uso educativo diferente al de donde se pretenden reutilizar. Dichos contenidos educativos reciben el nombre de objetos de aprendizaje. Para posibilitar la reutilización de los objetos de aprendizaje, es necesario proporcionar mecanismos que faciliten su búsqueda, selección y examen. Estos mecanismos se basan en el uso de los metadatos propuestos por diferentes organismos, siendo el estándar de referencia IEEE LOM. LOM incluye un modelo de datos que define de manera descriptiva el conjunto de metadatos que describen los objetos de aprendizaje y proporciona las correspondencias que permiten expresar dicho modelo en XML. La definición descriptiva de LOM causa que esté sujeto a múltiples interpretaciones, dado que contiene imprecisiones, omisiones e información que está oculta y diseminada en diferentes metadatos. Todo ello limita la gestión de los objetos de aprendizaje, e introduce la necesidad de una representación formal que permita que el conocimiento relativo a los objetos de aprendizaje pueda ser definido, interpretado, compartido e intercambiado de manera no ambigua. En el trabajo se realiza la definición, mediante ontologías, de un modelo de conocimiento del dominio de los objetos de aprendizaje que permite mejorar la expresividad semántica de LOM y que solventa sus principales ambigüedades y deficiencias. Todo ello ayuda a mejorar las capacidades de los procesos relativos a la gestión de los objetos de aprendizaje. Entre estos procesos se encuentran, además de los antes mencionados, la anotación de los objetos de aprendizaje y la realización de tareas de control y auditoría. El modelo de conocimiento se apoya parcialmente en el uso de ontologías de propósito general e incluye como contribuciones principales, por un lado, un marco conceptual independiente de las tecnologías que permitirían su implementación, y por otro, el desarrollo de un esquema formal basado en ontologías para la representación del conocimiento sobre los objetos de aprendizaje ajustado al marco conceptual. La evaluación del esquema formal desarrollado se ha realizado desde diferentes ámbitos. Primero se ha evaluado que el esquema formal está bien descrito y no contiene inconsistencias. En segundo lugar, se ha evaluado su completitud a través del diseño de diversos casos de ejemplo y de su comparación con otros esquemas formales disponibles. Finalmente, en tercer lugar, se ha evaluado su utilidad desde un punto de vista funcional, a través de diversos escenarios de aplicación