Descubrimiento automático de mappings

Dentro de la problemática de la integración de información, los elementos claves son los mappings, unidades que relacionan las diferentes representaciones (ontologías, bases de datos, redes semánticas, etc. ). Y dentro de toda la colección de operaciones que los mappings llevan asociadas en todo su ciclo de vida, el cuello de botella se encuentra en su descubrimiento. Con este trabajo doctoral se pretende dar un paso más en este campo realizando un nuevo modelo de mappings lo menos limitado, y a la vez funcional, posible a diferentes representaciones y lo más versátil para la combinación de técnicas de descubrimiento, de toda índole, ya existentes y de nuevo cuño de manera automática, basándose en un sistema experto previamente construido a costa de evaluaciones sobre casos de uso reales

Conflación semántica sobre Linked Data

Últimamente se está produciendo un gran apogeo en la publicación de información de muchas áreas temáticas en la Web de los Datos Enlazados (Linked Data). La información publicada en formato RDF tiene asociada un modelo conceptual (ontología) por el que se rige. El número de conjuntos de datos publicados y ontologías asociadas empieza a ser numeroso en distintas áreas, aunque las consultas de forma general han de realizarse de manera individualizada. En este artículo, mediante la conflación semántica, hemos desarrollado un enfoque y un sistema de consultas centralizadas que hace transparente para el usuario la diferente distribución de los datos en la nube que supone Linked Data

Mappings for the Semantic Web

Mappings usually relate two similar knowledge aware resources. Mapping examples abound in thesauri, databases, and ontologies. Additionally, mapping systems can relate two different knowledge resources, such as databases and ontologies. All these mappings are operationally different and are sometimes named differently— for example, correspondences, semantic bridges, transformations, semantic relations, functions, conversions, and domain-method relation

Conflación semántica: Análisis de fenómenos en el contexto de los WFS

Este artículo pretende hacer un análisis crítico de los servicios de fenómenos (WFS), en concreto a su parte relativa a los fenómenos que contemplan estos servicios. Así, se repasará el estándar OGC para estos servicios y se analizará la accesibilidad a esta información, la lengua en la que se encuentran los nombres de los fenómenos y la descriptividad de estos nombres. Todo ello de cara a conseguir unos servicios verdaderamente útiles, de los que se pueda sacar el mayor beneficio posible tanto por otras aplicaciones como por otros usuarios. Este análisis se aplicará a un conjunto de servicios de libre acceso disponibles en la Web y para cada caso se irán viendo las características y su adecuación al estándar o a las recomendaciones clave para conseguir la mayor usabilidad de cara a la explotación

Relacionando la información geográfica con su componente semántico a través de las IDE

La cantidad de datos enlazados (Linked Data) publicados en la Web de los Datos ha experimentado un enorme crecimiento en los últimos años. La información publicada en formato RDF tiene asociada un modelo conceptual (ontología) por el que se rige. Las consultas a los conjuntos de datos publicados se realizan, generalmente, de manera individualizada. En este artículo, mediante la conflación semántica, se desarrolla un enfoque y un sistema de consultas centralizadas que hace transparente para el usuario la diferente distribución de los datos en la nube que supone Linked Data. Los resultados obtenidos a través del sistema desarrollado se visualizan utilizando el WMS de la IDEE. En definitiva, el enfoque propuesto permite la integración de las Infraestructuras de Datos Espaciales y Linked Data

Semantic mappings: out of ontology world limits

Mappings usually relate two similar knowledge representations. Thus, we can find many examples of mappings amid thesauri, databases, ontologies (domain ontologies, top-level and domain ontologies, PSM (Problem Solving Method) and domain ontologies, linguistic and domain ontologies); additionally, we can frequently find systems with mappings that relate two different knowledge representations, for instance, databases and ontologies. All these mappings are operationally different ,and are also named differently (mappings, correspondences, semantic bridges, transformations, semantic relations, functions, conversions, domain-PSM relations), but is there a single definition for these concepts? Can we find common characteristics? This paper analyzes the existing definitions and representation of the term “mapping” (and related terms) in the ontology world and its semantic neighborhood and proposes a new definition and representation of “mapping” for the Semantic Web field

Descubrimiento automático de mappings en un caso de uso real con altas exigencias de certeza

Los sistemas de integración de información resuelven las diferencias entre las fuentes, en la mayoría de los casos, mediante la creación de mappings, puentes semánticos entre los elementos de las fuentes. Hasta ahora se han propuesto comparadores para generar un conjunto de mappings para cada par de elementos de las fuentes a integrar, y se han realizado estudios experimentales con ellos. El valor añadido del presente trabajo frente a los trabajos experimentales anteriores es que se ha llevado a cabo en un caso real embebido en una aplicación real (en el dominio geográfico) con altas exigencias de certeza

OEGMerge: a case-based model for merging ontologies

No long ago ontology merging was a necessary activity, however, the current methods used in ontology merging present neither detailed cases nor an accurate formalization. For validating these methods, it is convenient to have a case list as complete as possible. In this paper we present the OEGMerge model, developed from the OEG (Ontological Engineering Group at UPM) experience, which describes precisely the merging casuistic and the actions to carry out in each case. In this first approach, the model covers only the taxonomy of concepts, attributes and relations

Enriching a lexicographic tool with domain definitions: Problems and solutions

Enriching linguistic resources with domain information has been considered one important target in natural language applications. However, automatic definition extraction of this domain information from specialized resources has revealed certain methodological problems in definition construction. This paper presents some problems encountered in automatic definition extraction that are mainly related to inconsistencies in definitions, different granularity of definitions and embedded definitions. To face these problems some Meaning-Text Theory tools have been used: (a) semantic labels as a solution for inferring knowledge, (b) lexical functions as a way of providing coherence to definitions and (c) the actancial structure as a tool for developing consistent and complete definitions. Our goal is to describe the problems and to show the solutions proposed

Estudio y formalización del proceso de mezcla de ontologías

Desde hace tiempo la mezcla de ontolog?as es una actividad necesaria, sin embargo, los actuales m?todos de mezcla de ontolog?as no tienen una casu?stica detallada ni una formalizaci?n precisa. Para la validaci?n de estos m?todos, es conveniente disponer de una casu?stica lo m?s completa posible. Por ello, en este art?culo se presenta el modelo OEGMerge, desarrollado a partir de la experiencia del Grupo de Ingenier?a Ontol?gica (OEG) de la UPM, en el que se describe detallada y formalmente la casu?stica de mezcla y las acciones a realizar en cada caso. En esta primera aproximaci?n s?lo se abarca taxonom?a de conceptos, atributos y relaciones