Neste artigo, apresenta-se uma metodologia de utilização do software Galicia para computar a simili=aridade entre conceitos de ontologias distintas . Esta medida de similaridade foi construida com base na Análise Formal de Conceitos , uma técnica que aplica o formalismomatemático desenvolvido por Evariste Galois para a análise de dados e identificação da estrutura de conjuntos interrelacionados.SBIAgro 2007

BATISTA JUNIOR, P. R.

MASSRUHA, S. M. F. S.

SOUZA, K. X. S. de

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Anais do 6º Congresso Brasileiro de Agroinformática – SBIAgro 2007, São Pedro, Brasil, 8-11 outubro 2007,Embrapa Informática Agropecuária, p.41-45. USANDO O SOFTWARE GALICIA PARA CALCULAR SIMILARIDADE ENTRE ONTOLOGIAS DO DOMÍNIO AGROPECUÁRIOKLEBER XAVIER SAMPAIO DE SOUZA1SILVIA MARIA FONSECA SILVEIRA MASSRUHÁ2PAULO ROBERTO BATISTA JUNIOR3RESUMO: Ontologias  têm sido  criadas  para  numerosos  domínios  do  conhecimento,  tais como  vinhos,  partes  de  automóveis,  processos  biológicos,  metadados  de  informação geográfica,  processos  agrícolas  etc.  Ao  mesmo  tempo  que  esta  abordagem  de  criação descentralizada e desordenada de ontologias é altamente desejável, ela dá origem a um outro problema: como comparar ontologias de domínios correlatos de forma que o conhecimento possa  ser  reusado.  Neste  artigo,  apresenta-se  uma  metodologia  de  utilização  do  software Galicia para computar a similaridade entre conceitos de ontologias distintas. Esta medida de similaridade foi construída com base na Análise Formal de Conceitos, uma técnica que aplica o  formalismo  matemático  desenvolvido  por  Evariste  Galois  para  a  análise  de  dados  e identificação da estrutura de conjuntos interrelacionados. PALAVRAS-CHAVE: ontologia,  reticulados  de  galois,  análise  formal  de  conceitos, tesauros, recuperação de informação.USING GALICIA SOFTWARE TO CALCULATE SIMILARITIES AMONG ONTOLOGIES IN AGRICULTURAL DOMAIN ABSTRACT: Ontologies have been created for many knowledge domains, such as wine, car parts,  biological  processes,  geographic  information  metadata,  agricultural  processes   etc. However, whereas this decentralized and unordered approach is highly desirable, it gives rise to other problems, such as how to compare ontologies in correlated domains in such a way that the knowledge can effectively be reused. This article discusses how Galicia software can be used to compute the similarity among concepts from different ontologies. This similarity measure  was  constructed  taking  Formal  Concept  Analysis  (FCA)  as  a  basis.  FCA  is  a technique that applies the mathematical formalism developed by Evariste Galois to analyze datasets and identify the structure of inter-related sets.KEY-WORDS:ontologies,  galois  lattices,  formal  concept  analysis,  thesauri,  information retrieval.1. INTRODUÇÃOOntologias,  ou especificações explícitas de uma conceituação (GRUBER, 1993), têm sido criadas para um grande número de domínios de aplicação com o intuito principal de permitir o  processamento  automático  de  informação  por  agentes  de  software  que,  automática  e autonomamente, seriam capazes de processá-las e identificar o significado preciso dos termos e relações nelas contidos.Ontologias são constituídas de símbolos (termos do domínio de aplicação) e relações entre símbolos. Quando confrontados com duas ontologias de domínios correlatos, porém distintos, 1  Doutor em Telemática, Embrapa Informática Agropecuária, kleber@cnptia.embrapa.br2  Doutora em Computação Aplicada, Embrapa Informática Agropecuária, silvia@cnptia.embrapa.br3 Graduando em Engenharia de Computação, Unicamp, Embrapa Informática Agropecuária, Bolsista CNPq de Iniciação Científica, paulorbj@cnptia.embrapa.br 41Anais do 6º Congresso Brasileiro de Agroinformática – SBIAgro 2007, São Pedro, Brasil, 8-11 outubro 2007,Embrapa Informática Agropecuária, p.41-45.como cultivo do feijão e cultivo do milho, por exemplo, que possuem uma série de termos aparentemente iguais mas posicionados em pontos diferentes, os agentes de software não são capazes de afirmar se se tratam de conceitos iguais, ou apenas uma coincidência do ponto de vista simbólico. Quando lidam com ontologias distintas, os agentes precisam realizar um emparelhamento de seus  símbolos,  considerando,  naturalmente  as  relações  entre  os  símbolos.  Este emparelhamento recebe o nome de alinhamento de ontologias (SOUZA & DAVIS, 2004). Neste artigo, propõe-se a utilização do software Galícia, desenvolvido na Universidade de Montreal4, na determinação do cálculo de similaridade entre os termos de duas ontologias.  O foco do trabalho é na automatização deste cálculo, e não no desenvolvimento da medida de similaridade em si. Esta foi desenvolvida em outras publicações dos autores e requer base matemática  avançada  (SOUZA et  al.  2006).  Nessas  publicações,  contudo,  os  detalhes  da utilização do Galícia não foram abordados.2. MATERIAL E MÉTODOSO primeiro passo necessário ao alinhamento de duas ou mais ontologias é o estabelecimento de uma base comum de comparação.  Na metodologia desenvolvida em SOUZA et al. (2006), esta base é formada por um  reticulado de galois. Este reticulado é gerado utilizando-se a Análise  Formal  de  Conceitos  (FCA5)  (GANTER  &  WILLE,  1999;  WILLE,  1982). Basicamente,  o  que  a  FCA  nada  mais  é  do  que  uma  representação  espacial  da  relação existente entre os vários subconjuntos de um conjunto.  A Figura 1 ilustra parte dos objetos das ontologias de gado de corte e gado de leite.  A FCA parte de uma matriz  como esta, contendo objetos nas linhas e atributos nas colunas e determina quais subconjuntos de objetos estão relacionados com quais subconjuntos de atributos.Figura 1. Contexto formal contendo as ontologias de gado de corte (A) e gado de leite (B)4Galicia: Galois Lattice Interactive Constructor. http://www.iro.umontreal.ca/~galicia/5Formal Concept Analysis (FCA)42Anais do 6º Congresso Brasileiro de Agroinformática – SBIAgro 2007, São Pedro, Brasil, 8-11 outubro 2007,Embrapa Informática Agropecuária, p.41-45.Como se necessita de um conjunto de atributos para realizar a comparação entre as ontologias, utilizou-se,  para  este  fim,  termos  do  tesauro  Agrovoc.  Originalmente,  cada  uma  das ontologias possui seus nós catalogados com base neste tesauro. Os objetos da ontologia de gado de corte iniciam-se com a letra A e a de gado de leite, com a B. Tendo-se a matriz de objetos e atributos, pode-se agora aplicar a FCA obtendo-se o reticulado ilustrado na Figura 2. Nessa figura cada nó do reticulado representa um conceito, contendo objetos e atributos. Para exemplificar, os objetos  X e  Y possuem como atributos  a,  b e  c. Contudo,  X possui  a e  b como atributos e  Y possui  a e  c como atributos. Isto significa que  X e  Y possuem a como atributo comum. Na medida de similaridade desenvolvida em  SOUZA et  al.  (2006),  apenas os elementos estruturantes com um único nó pai foram considerados.  Os nós com rótulos  a,  b e  c  na Figura  2  são  estruturantes,  enquanto  que  os  com rótulos  X e  Y não  o são.  Note-se,  por exemplo, que  X possui  a e  b como pais.  Nesta medida, conta-se o número de elementos estruturantes (estX e Y) que X e Y possuem em comum, dentre todos os caminhos entre eles e o nó raiz; o número de elementos estruturantes que apenas X possui, ponderado por um fator de 0.5; e os estruturantes ligados apenas a Y, também ponderados por 0.5. Sim X ,Y   estX  e  Y   estX  e  Y 0.5 estX 0.5 estYAplicando-se esta fórmula para X e Y da Figura 2, ter-se-ia como resultado:Sim X ,Y   1   1 0.5 1 0.5 1   0.5Figura 2. Reticulado de Galois correspondente ao contexto da Figura 143Anais do 6º Congresso Brasileiro de Agroinformática – SBIAgro 2007, São Pedro, Brasil, 8-11 outubro 2007,Embrapa Informática Agropecuária, p.41-45.No exemplo da Figura 2,  X e Y têm em comum o nó a, este nó é estruturante por introduzir o atributo IntensiveHusbandry (abreviado para IntensiveH), e as suas diferenças estão nos nós c, que introduz BeefCattle, e b, que introduz FeedingSystems.3. RESULTADOS E DISCUSSÃOComo o desejado é a automatização deste cálculo, que permite a determinação da medida de similaridade entre todos os objetos do contexto da Figura 1, acoplou-se a saída da ferramenta Galícia com um programa Java® que realiza o cálculo propriamente dito. A Figura 3 ilustra este  processo.  O  acoplamento  entre  o  Galicia  e  o  programa  que  realiza  o  cálculo  de similaridade é feito por meio de um XML6 gerado pelo próprio Galicia. Visualmente, a avaliação de similaridade entre conceitos é muito fácil para um ser humano quando o número de nós do reticulado é pequeno. Entretanto, à medida em que o número de nós cresce, o grafo que representa o reticulado torna-se muito enovelado, dificultando muito esta  avaliação.  De  qualquer  maneira,  a  avaliação  do  ponto  de  vista  numérico,  dada  pela medida de similaridade, resulta em um conjunto de valores que podem ser utilizados tanto por avaliadores humanos quanto por programas (agentes de software).Figura 3. Processo de geração da matriz de similaridadeA Tabela 1 mostra parte da tabela de similaridades entre as ontologias das Figuras 1 e 2. A matriz completa para o exemplo é uma matriz de 27 X 27, da qual tomou-se para fins de ilustração apenas a submatriz de 12 X 12, correspondente aos 12 primeiros nós comparados com os demais de 1 a 12.   Por exemplo, a similaridade entre os nos identificados como X e Y na Figura 2, ou seja nós 10 e 11, é 0,5.  Já entre os nós 9 e 12, a similaridade é 0,86, que é bastante alta, dado que o nó 9 compartilha a maioria dos elementos estruturantes do nó 12.6XML – eXtented Markup Language. Linguagem desenvolvida pelo World Wide Web Consortium (W3C) para facilitar troca de dados entre sistemas.44Anais do 6º Congresso Brasileiro de Agroinformática – SBIAgro 2007, São Pedro, Brasil, 8-11 outubro 2007,Embrapa Informática Agropecuária, p.41-45.Tabela 1. Processo de geração da matriz de similaridade4. CONCLUSÃOO software Galicia mostrou-se perfeitamente adequado ao cálculo de medidas de similaridade que considerem a estrutura do reticulado que o contexto representa.  Isto ocorre porque o Galicia possui como saída o reticulado expresso em XML, facilitando o acoplamento de desta com aplicações específicas para o cálculo de similaridade.  5. REFERÊNCIASGANTER,  B.;  WILLE,  R.  Formal  Concept  Analysis:  Mathematical  Foundations. Springer, Berlin-Hidelberg-New York, 1999.GRUBER, T.R.. A Translation Approach to Portable Ontologies Specifications.  Knowledge Acquisition, v. 4,  pp 199-220, 1993.SOUZA,  K.X.S.;  DAVIS,  J.  Aligning  Ontologies  and  Evaluating  Concept  Similarities. Lecture Notes in Computer Science (LNCS), v. 3291, pp 1012-1029, 2004.SOUZA,  K.X.S.;  DAVIS,  J.;  EVANGELISTA,  S.R.M.;  Aligning  Ontologies,  Evaluating Concept Similarities and Visualizing Results.  Journal on Data Semantics V, LNCS 3870, pp. 211-236, 200645Nó 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 121 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 02 0 1 0 0 0 0 0,67 0,67 0,5 0,67 0 0,43 0 0 1 0 0 0 0 0,67 0,5 0 0 0,44 0 0 0 1 0 0 0,67 0 0,5 0 0 0,45 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0,67 06 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0,67 0,67 07 0 0,67 0 0,67 0 0 1 0,5 0,8 0,5 0 0,678 0 0,67 0,67 0 0 0 0,5 1 0,8 0,5 0 0,679 0 0,5 0,5 0,5 0 0 0,8 0,8 1 0,4 0 0,8610 0 0,67 0 0 0 0,67 0,5 0,5 0,4 1 0,5 0,3311 0 0 0 0 0,67 0,67 0 0 0 0,5 1 012 0 0,4 0,4 0,4 0 0 0,67 0,67 0,86 0,33 0 1Anais do 6º Congresso Brasileiro de Agroinformática – SBIAgro 2007, São Pedro, Brasil, 8-11 outubro 2007,Embrapa Informática Agropecuária, p.41-45.WILLE, R. Restructuring Lattice Theory: An Approach Based on Hierarchies of Concepts. In RIVAL,  I.  (ed.)  Ordered  Sets,  Volume 83  of  NATO Advanced  Study Institute  Series  C. Reidel, Dordrecht, p. 445-470, 1982.46

Usando o software Galicia para calcular similaridade entre ontologias do domínio agropecuário.

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