Review implementation of linguistic approach in schema matching

Research related schema matching has been conducted since last decade. Few approach related schema matching has been conducted with various methods such as neuron network, feature selection, constrain based, instance based, linguistic, and so on. Some field used schema matching as basic model such as e-commerce, e-business and data warehousing. Implementation of linguistic approach itself has been used a long time with various problem such as to calculated entity similarity values in two or more schemas. The purpose of this paper was to provide an overview of previous studies related to the implementation of the linguistic approach in the schema matching and finding gap for the development of existing methods. Futhermore, this paper focused on measurement of similarity in linguistic approach in schema matching

A Dynamic Composition and Stubless Invocation Approach for Information-Providing Services

The automated specification and execution of composite services are important capabilities of service-oriented systems. In practice, service invocation is performed by client components (stubs) that are generated from service descriptions at design time. Several researchers have proposed mechanisms for late binding. They all require an object representation (e.g., Java classes) of the XML data types specified in service descriptions to be generated and meaningfully integrated in the client code at design time. However, the potential of dynamic composition can only be fully exploited if supported in the invocation phase by the capability of dynamically binding to services with previously unknown interfaces. In this work, we address this limitation by proposing a way of specifying and executing composite services, without resorting to previously compiled classes that represent XML data types. Semantic and structural properties encoded in service descriptions are exploited to implement a mechanism, based on the Graphplan algorithm, for the run-time specification of composite service plans. Composite services are then executed through the stubless invocation of constituent services. Stubless invocation is achieved by exploiting structural properties of service descriptions for the run-time generation of messages

Emerging semantics to link phenotype and environment

abstract: Understanding the interplay between environmental conditions and phenotypes is a fundamental goal of biology. Unfortunately, data that include observations on phenotype and environment are highly heterogeneous and thus difficult to find and integrate. One approach that is likely to improve the status quo involves the use of ontologies to standardize and link data about phenotypes and environments. Specifying and linking data through ontologies will allow researchers to increase the scope and flexibility of large-scale analyses aided by modern computing methods. Investments in this area would advance diverse fields such as ecology, phylogenetics, and conservation biology. While several biological ontologies are well-developed, using them to link phenotypes and environments is rare because of gaps in ontological coverage and limits to interoperability among ontologies and disciplines. In this manuscript, we present (1) use cases from diverse disciplines to illustrate questions that could be answered more efficiently using a robust linkage between phenotypes and environments, (2) two proof-of-concept analyses that show the value of linking phenotypes to environments in fishes and amphibians, and (3) two proposed example data models for linking phenotypes and environments using the extensible observation ontology (OBOE) and the Biological Collections Ontology (BCO); these provide a starting point for the development of a data model linking phenotypes and environments.The final version of this article, as published in PeerJ, can be viewed online at: https://peerj.com/articles/1470

Ontology Alignment—A Survey with Focus on Visually Supported Semi-Automatic Techniques

future interne

Visualization for biomedical ontologies alignment

Tese de mestrado, Bioinformática e Biologia Computacional (Bioinformática), Universidade de Lisboa, Faculdade de Ciências, 2016Desde o início do século, a investigação biomédica e a prática clínica levaram a uma acumulação de grandes quantidades de informação, por exemplo, os dados resultantes da sequenciação genómica ou os registos médicos. As ontologias fornecem um modelo estruturado com o intuito de representar o conhecimento e têm sido bem sucedidas no domínio biomédico na melhoria da interoperabilidade e partilha. O desenvolvimento desconectado das ontologias biomédicas levou à criação de modelos que apresentam domínios idênticos ou sobrepostos. As técnicas de emparelhamento de ontologias foram desenvolvidas afim de estabelecer ligações significativas entre as classes das ontologias, por outras palavras, para criar alinhamentos. Para alcançar um alinhamento ótimo é, não só importante melhorar as técnicas de emparelhamentos mas também criar as ferramentas necessárias para que possa existir intervenção humana, particularmente na visualização. Apesar da importância da intervenção de utilizadores e da visualização no emparelhamento de ontologias, poucos sistemas o suportam, sobretudo para grandes e complexas ontologias como as do domínio biomédico, concretamente no contexto da revisão de alinhamentos e interpretação de incoerências lógicas. O objetivo central desta tese consistiu na investigação dos principais paradigmas de visualização de ontologias, no contexto do alinhamento de ontologias biomédicas, e desenvolver abordagens de visualização e interação que vão de encontro a estes desafios. O trabalho desenvolvido levou, então, à criação de um novo módulo de visualização para um sistema de emparelhamento do state of the art que suporta a revisão de alinhamentos, e à construção de uma ferramenta online que visa ajudar o utilizador a compreender os conflitos encontrados nos alinhamentos, ambos baseados numa abordagem de visualização de subgrafos. Ambas as contribuições foram avaliadas em pequena escala, por testes a utilizadores que revelaram a relevância da visualização de subgrafos contra a visualização em árvore, mais comum no domínio biomédico.Since the begin of the century, biomedical research and clinical practice have resulted in the accumulation of very large amounts of information, e.g. data from genomic sequencing or medical records. Ontologies provide a structured model to represent knowledge and have been quite successful in the biomedical domain at improving interoperability and sharing. The disconnected development of biomedical ontologies has led to the creation of models that have overlapping or even equal domains. Ontology matching techniques were developed to establish meaningful connections between classes of the ontologies, in other words to create alignments. In order to achieve an optimal alignment, it is not only important to improve the matching techniques but also to create the necessary tools for human intervention, namely in visualization. Despite the importance of user intervention and visualization in ontology matching, few systems support these, especially for large and complex ontologies such as those in the biomedical domain, specifically in the context of the alignment revision and logical incoherence explanation. The central objective of this thesis was to investigate the main ontology visualization paradigms, in the context of biomedical ontology matching, and to develop visualization and interaction approaches addressing those challenges. The work developed lead to the creation of a new visualization module for a state of the art ontology matching system, that supports the alignment review, and to the construction of an online tool that aims to help the user understand the conflicts found in the alignments both based on a subgraph visualization approach. Both contributions were evaluated, in a small-scale, by user tests that revealed the relevance of subgraph visualization versus the more common tree visualization for the biomedical domain

Construcción de un operador de Matching Ontológico para los niveles de representación semántico y semiótico

Este trabajo describe el diseño de un operador matching ontológico aplicable en el modelo conceptual propuesto por Chavarro (Chavarro, 2012), un diseño de cuatro capas que permite la configuración del operador de diferentes tipos de técnicas tanto a nivel de elemento como a nivel de estructura. El objetivo de este diseño es la creación de matcher ontológico de alto nivel adaptables a las necesidades de las ontologías con las cuales opera. Este trabajo presenta las primeras fases de construcción del operador y sus resultados preliminares

Construcción de un operador de Matching Ontológico para los niveles de representación semántico y semiótico

Este trabajo describe el diseño de un operador matching ontológico aplicable en el modelo conceptual propuesto por Chavarro (Chavarro, 2012), un diseño de cuatro capas que permite la configuración del operador de diferentes tipos de técnicas tanto a nivel de elemento como a nivel de estructura. El objetivo de este diseño es la creación de matcher ontológico de alto nivel adaptables a las necesidades de las ontologías con las cuales opera. Este trabajo presenta las primeras fases de construcción del operador y sus resultados preliminares

Semantic Model Alignment for Business Process Integration

Business process models describe an enterprise’s way of conducting business and in this form the basis for shaping the organization and engineering the appropriate supporting or even enabling IT. Thereby, a major task in working with models is their analysis and comparison for the purpose of aligning them. As models can differ semantically not only concerning the modeling languages used, but even more so in the way in which the natural language for labeling the model elements has been applied, the correct identification of the intended meaning of a legacy model is a non-trivial task that thus far has only been solved by humans. In particular at the time of reorganizations, the set-up of B2B-collaborations or mergers and acquisitions the semantic analysis of models of different origin that need to be consolidated is a manual effort that is not only tedious and error-prone but also time consuming and costly and often even repetitive. For facilitating automation of this task by means of IT, in this thesis the new method of Semantic Model Alignment is presented. Its application enables to extract and formalize the semantics of models for relating them based on the modeling language used and determining similarities based on the natural language used in model element labels. The resulting alignment supports model-based semantic business process integration. The research conducted is based on a design-science oriented approach and the method developed has been created together with all its enabling artifacts. These results have been published as the research progressed and are presented here in this thesis based on a selection of peer reviewed publications comprehensively describing the various aspects

Geração semi-automática de mapeamentos de vocabulários entre datasets da web de dados usando SPARQL

Atualmente, a web tem evoluído de um espaço global de documentos interligados ( Web de Documentos) para um espaço global de dados vinculados ( Web de Dados), de modo a que tanto os humanos como os agentes computacionais consigam compreender e extrair informações úteis desses dados. No entanto, para que seja possível possuir um dia uma Web de Dados, é necessário, em primeiro lugar, dar semântica aos dados. Neste sentido, emergiu uma nova abordagem, designada por Web Semântica, cujo principal objetivo é facilitar a interpretação e integração de dados na web. Na Web Semântica, utilizamos habitualmente as ontologias para descrever formalmente a semântica dos dados. No entanto, à medida que o número de ontologias vai aumentado, é bastante comum existir heterogeneidade entre elas, já que cada ontologia pode usar vocabulários diferentes para representar dados acerca de uma mesma área de conhecimento. Esta heterogeneidade impossibilita a recuperação de informações por parte dos agentes computacionais sem que haja intervenção humana. Para fazer face aos problemas relacionados com a heterogeneidade, é muito comum efetuar-se mapeamentos entre as ontologias. Existem diversas linguagens no mercado que permitem traduzir e mapear ontologias, dentro as quais destacamos a linguagem SPARQL Protocol and RDF Query Language (SPARQL 1.1) 1 e R2R 2 . Neste trabalho decidimos usar o SPARQL 1.1 como linguagem de mapeamento entre ontologias, pois é um padrão recomendado pelo World Wide Web Consortium (W3C) e amplamente utilizado pela comunidade. Como esta linguagem é complexa e necessita que o utilizador tenha experiência na definição e criação de mapeamentos, propomos uma ferramenta, chamada SPARQL Mapping with Assertions (SMA), que visa auxiliar os utilizadores no processo de geração de mapeamentos SPARQL 1.1 entre ontologias. A ferramenta SMA é constituída por quatro partes: (1) configuração inicial das ontologias: o utilizador indica quais as ontologias que deseja mapear, assim como a linguagem em que os ficheiros das mesmas estão escritos; (2) criação das Assertivas de Mapeamento (AMs): através da interface gráfica, o utilizador especifica quais os mapeamentos que deseja definir, incluindo possíveis transformações ou filtros que sejam necessários aplicar aos dados;(3) configuração para a geração de mapeamentos: o utilizador introduz o ficheiro com o Dataset da ontologia fonte e identifica a linguagem de serialização em que o mesmo está escrito. Além disso, também escolhe qual a linguagem de serialização que deseja aquando da geração de triplos; (4) geração de triplos através dos mapeamentos SPARQL 1.1: a partir dos pontos anteriores, a nossa ferramenta irá retornar um ficheiro com todos os resultados na linguagem de serialização escolhida. A nossa ferramenta permite ainda exportar todos os mapeamentos criados, quer seja através das linguagens formais (assertivas ou regras de mapeamentos) ou dos mapeamentos SPARQL 1.1