Requirements for Implementing Mappings Adaptation Systems

International audienceOntologies, or more generally speaking, Knowledge Organization Systems (KOS) have been developed to support the correct interpretation of shared data in collaborative applications. The quantity and the heterogeneity of domain knowledge often require several KOS to describe their content. In order to assure unambiguous interpretation, overlapped concepts of different, but domain-related KOS are semantically connected via mappings. However, in various domains, KOS periodically evolve creating the necessity of reviewing the validity of associated mappings. The size of KOS remains a barrier for a manual review of mappings, and rather requires the support of (semi-) automatic solutions. This article describes our experiences in understanding how KOS evolution affects mappings. We present our lessons learned from various empirical experiments, and we derive primary elements and requirements for improving the automation of mapping maintenance

Understanding semantic mapping evolution by observing changes in biomedical ontologies

International audienceKnowledge Organization Systems (KOSs) are extensively used in the biomedical domain to support information sharing between software applications. KOSs are proposed covering different, but overlapping subjects, and mappings indicate the semantic relation between concepts from two KOSs. Over time, KOSs change as do the mappings between them. This can result from a new discovery or a revision of existing knowledge which includes corrections of concepts or mappings. Indeed, changes affecting KOS entities may force the underline mappings to be updated in order to ensure their reliability over time. To tackle this open research problem, we study how mappings are affected by KOS evolution. This article presents a detailed descriptive analysis of the impact that changes in KOS have on mappings. As a case study, we use the official mappings established between SNOMED CT and ICD-9-CM from 2009 to 2011. Results highlight factors according to which KOS changes in varying degrees influence the evolution of mappings

Framework para suporte à evolução de ontologias biomédicas

Biomedical ontologies grow continuously and therefore need to be refined throughout their life cycle. In Biomedical ontologies, small changes can cause unexpected effects on large parts of the ontology, which can be explained by their high complexity and the fact that they are, in general, larger than the ontologies of other domains. The process of refinement in order for ontologies to be adapted to the changes occurring in their knowledge sources is called evolution of ontologies. In this context, in the present work a conceptual framework was created to assist Biomedical ontology developers during their evolution process. Its main objective is to offer validated suggestions of activities and tools to support the evolution of Biomedical ontologies. The defined framework is divided into 5 comprehensive and well-defined phases called Evolution Planning, Implementation of Changes, Detection of Changes, Treatment of Inconsistencies and Audit of Changes. The framework was validated through a case study where it was applied to an ontology on Chronic Kidney Disease submitted to evolution in three perspectives based on three reasons for evolution: the change of the focus of the ontology, changes to reflect changes in their domain guidelines and changes related to ontology reference terminology. The consistency of the ontology used in the case study was verified through the application of SPARQL queries based on Competency Issues predefined by the ontology domain expert. The developed framework has as its main benefit the provision of resources to support the whole process of evolution, from the representation of the change to the verification of the conformity of the evolved ontology with the evolution plan. Based on the results of the experiments carried out, it is possible to conclude that the framework allowed to keep organized and understanding the evolutionary process of the ontology used. The organization and comprehensiveness provided by the framework are important because it facilitates the retrieval of information if there is a need to redo any changes. In addition to subsidizing the activities for which they are provided as inputs, the reports provided as a result of the activities that make up the subprocesses of the framework can be used as tools for predicting changes. This can be useful in the prior definition of strategies for applying changes and correcting errors identified during ontology validation.Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPESAs ontologias Biomédicas crescem continuamente e por isso necessitam ser refinadas ao longo do seu ciclo de vida. Nas ontologias Biomédicas, pequenas alterações podem causar efeitos inesperados em grandes partes da ontologia, isso pode ser explicado pela sua alta complexidade e pelo fato de serem, em geral, maiores que as ontologias de outros domínios. O processo de refinamento para que as ontologias sejam adaptadas às mudanças ocorridas em suas fontes de conhecimento se chama evolução de ontologias. Nesse contexto, no presente trabalho foi construído um framework conceitual para auxiliar desenvolvedores de ontologias Biomédicas durante seu processo de evolução. Seu objetivo principal é oferecer sugestões validadas de atividades e ferramentas para apoiar a evolução de ontologias Biomédicas. O framework definido está dividido em 5 fases compreensivas e bem definidas denominadas Planejamento da Evolução, Implementação de Mudanças, Detecção de Mudanças, Tratamento de Inconsistências e Auditoria de Mudanças. O framework foi validado por meio de um estudo de caso onde o mesmo foi aplicado a uma ontologia sobre a Doença Renal Crônica submetida a evolução em três perspectivas baseadas em três motivos de evolução: a mudança do foco da ontologia, mudanças para refletir alterações em suas diretrizes de domínio e mudanças relativas à terminologia de referência da ontologia. A consistência da ontologia utilizada no estudo de caso foi verificada por meio da aplicação de consultas SPARQL baseadas em Questões de Competência pré-definidas pelo especialista do domínio da ontologia. O framework desenvolvido possui como principal benefício o provimento de recursos para apoiar todo o processo de evolução, desde a representação da mudança até a verificação da conformidade da ontologia evoluída com o plano de evolução. Com base nos resultados dos experimentos realizados pode-se concluir que o framework permitiu manter organizado e compreensivo o processo evolutivo da ontologia utilizada. A organização e compreensividade fornecida pelo framework são importantes pois facilitam a recuperação de informações caso haja a necessidade de refazer alguma mudança. Os relatórios fornecidos como saída das atividades que compõem os subprocessos do framework, além de subsidiar a realização das atividades às quais são dados como entradas, podem ser utilizados como ferramentas de predição de mudanças, por meio das quais as mudanças recorrentes podem ser identificadas, o que pode ajudar na definição prévia de estratégias de aplicação de mudanças bem como de correção de erros identificados durante a validação da ontologia