Analysing the problem and main approaches for ontology population

Knowledge systems are a suitable computational approach to solve complex problems and to provide decision support. Ontologies are an approach for knowledge representation and Ontology Population looks for instantiating the constituent elements of an ontology, like properties and non-taxonomic relationships. Manual population by domain experts and knowledge engineers is an expensive and time consuming task. Thus, automatic or semi-automatic approaches are needed. This paper discusses the problem of Automatic Ontology Population and proposes a generic process specifying its phases and what kind of techniques can be used to perform the activities of each phase. Some techniques representing the state of the art of this field are also described along with the solutions they adopt for each phase of the AOP process with their advantages and limitations. This work is part of HERMES, a Brazil/Portugal research cooperation project looking for techniques and tools for automating the process of ontology learning and population.This work is supported by CNPq, CAPES and FAPEMA, research funding agencies of the Brazilian government

Um Processo Semi-Automático para o Povoamento de Ontologias a partir de Fontes Textuais

A aquisição de conhecimento é um processo de alto custo, complexo e caro que requer um especialista de domínio. Por isso, torna-se fundamental uma semi-automatização ou automatização desse processo. O povoamento de ontologias constitui uma abordagem para automatizar ou semi-automatizar a instanciação de classes, propriedades e relacionamentos de ontologias. O povoamento de ontologias com rapidez e baixo custo é crucial para o sucesso de aplicações baseadas em conhecimento. Este artigo propõe um processo semi-automático para o Povoamento de Ontologias (PSAPO) a partir de fontes textuais. Experimentos foram conduzidos na área do direito de família para avaliar o processo proposto e os resultados iniciais foram promissores

Una revisión de la literatura sobre población de ontologías

The main goal of ontologies in computing is related to the definition of a common vocabulary for describing basic concepts and relationships on a specific domain. Main components of ontologies are classes—concepts—, instances, properties, relations, and axioms, among others elements. The ontology population process is intended to receive an ontology as input in order to extract and relate the instances of each ontology class from heterogenous information sources. In this paper we perform a systematic state-of-the-art review about ontology population. We select papers from specialized databases and we create a research question for driving paper search. The results of our review points out ontology population as an interesting topic for researchers. Even though we have several techniques for driving the process, fully automated tools are still missing and we also miss high levels of precision and recall.El principal objetivo de las ontologías en computación es la definición de un vocabulario común para describir conceptos básicos y sus relaciones en un dominio específico. Los principales componentes de las ontologías son clases (conceptos), instancias, propiedades, relaciones y axiomas, entre otros elementos. El proceso de población de ontologías se refiere a la recepción de una ontología como entrada, para luego extraer y relacionar las instancias a cada clase de la ontología desde fuentes de información heterogéneas. En este artículo se realiza una revisión sistemática de literatura sobre la población de ontologías. Se seleccionan artículos de bases de datos especializadas y se crea una pregunta de investigación que permita dirigir la búsqueda de los artículos. Los resultados de la revisión apuntan a que la población de ontologías es un tema de interés para los investigadores. A pesar de que existen muchas técnicas para realizar el proceso, hace falta crear herramientas automáticas y con altos niveles de precision y recall

Extracción de instancias de una clase desde textos en lenguaje natural independientes del dominio de aplicación

Las ontologías en computación se incluyen en el mundo de la inteligencia artificial y constituyen representaciones formales de un área de conocimiento o dominio. Las ontologías permiten modelar el conocimiento mediante una estructura de conceptos relacionados, lo cual proporciona un vocabulario común y que es de vital importancia para compartir información. La ingeniería ontológica es la disciplina que se encarga del estudio y construcción de herramientas para agilizar el proceso de creación de ontologías desde el lenguaje natural y tiene tres etapas cruciales: aprendizaje de ontologías (Ontology Learning), población de ontologías (Ontology Population) y enriquecimiento de ontologías (Ontology Enrichment). La literatura especializada muestra gran interés por las tres etapas y, para desarrollarlas, utiliza distintos métodos como estadística, extracción de información, procesamiento de lenguaje natural, aprendizaje de máquina (Machine Learning) y combinaciones entre ellos. Sin embargo, algunos problemas subsisten, tales como la dependencia del dominio de aplicación, la carencia de métodos completamente automáticos y la carencia de identificación de instancias de atributos. En consecuencia, el problema que se aborda en esta Tesis Doctoral es la extracción automática de instancias desde el lenguaje natural, sin importar el dominio de aplicación, con el fin de contribuir con el proceso de población de ontologías. En esta Tesis Doctoral se propone un método computacional que utiliza técnicas de extracción de información y procesamiento de lenguaje natural para extraer instancias de una clase y generar como resultado un archivo con una ontología completa en formato OWL, utilizando la herramienta GATE (General Architecture for Text Engineering). Los resultados son prometedores, pues se logra crear ontologías desde cero automáticamente, sin importar el dominio de aplicación y con buenos niveles de precision, recall y F-measure.Abstract: Ontologies in computation belong to artificial intelligence. Ontologies are formal representations of a knowledge area or domain. Ontologies can be used for modeling knowledge by using a structure of related concepts. Such structure provides a common vocabulary and it is crucial for sharing information. Ontological engineering is a discipline for studying and constructing tools for improving the process of ontology creation from natural language. Such a process has three crucial stages: ontology learning, ontology population, and ontology enrichment. The state of the art shows great concern with the three stages, which are developed by using methods like statistics, information extraction, natural language processing, machine learning, and combinations of them. However, some problems still remain—e.g., dependence on the application domain, lack of automation, and lack of attribute instance identification. Consequently, in this Ph.D. Thesis we address the problem of automated extraction of instances from natural language—regardless of the application domain—in order to contribute to the process of ontology population. In this Ph.D. Thesis we propose a computational method by using information extraction and natural language processing technologies in order to extract instances of a class and to generate as an output a file with a complete ontology in OWL format. We use the GATE (General Architecture for Text Engineering) tool for implementing the method. The results are promising, since we automatically create domain-independent ontologies from scratch. Also, our method exhibits satisfactory levels of precision, recall and F-measureDoctorad