Metodologías y herramientas visuales para Ingeniería Ontológica

• Autores: Braun, Germán Alejandro
• Año de publicación: 2019
• Idioma: español castellano
• Tipo de recurso: tesis doctoral
• Colaborador/a o director/a de tesis: Fillottrani, Pablo Rubén
• Materia: Ciencias de la computación; Inteligencia artificial; Ontologías; Ingeniería Ontológica; Herramientas
• Institución: Universidad Nacional del Sur

El objetivo principal de esta tesis es estudiar la retroalimentación entre los sistemas de representación visual de conocimiento y los formalismos lógicos, y definir la teoría subyacente a esta interacción, mediante la manipulación de ontologías gráficas basadas en Lógicas Descriptivas (DLs) y las características principales de los ambientes de ingeniería ontológica que la soporten. Las tecnologías semánticas son cada vez más preponderantes en la integración de datos e interoperabilidad de sistemas de información y, en este contexto, las ontologías son centrales para la definición de vocabularios compartidos y modelos conceptuales. De esta manera, proveer ambientes para el desarrollo de ontologías de calidad es esencial, potenciando la integración del conocimiento de los expertos de dominio con la semántica formal de los lenguajes de ontologías. En esta Tesis se presentan la formalización de los sistemas de manipulación de ontologías gráficas, a los cuales notamos como GOMS, y de un proceso de visualización de conocimiento basado en ontologías, que articula esta teoría junto con aspectos de visualización en el contexto de herramientas gráficas. A partir de los resultados obtenidos, se diseño y documentó una arquitectura de referencia web y se implementó una herramienta concreta, llamada crowd, para tareas de ingeniería ontológica, por medio de representaciones gráficas de dominios y sus reconstrucciones en DL. Esta infraestructura ha sido concebida como un sistema visual integrando fuertemente los modelos gráficos con sus representaciones lógicas, interfaces con multiples razonadores lógicos para validarlos y cumplimiento con estándares relevantes de la W3C. Asimismo, se incorporó la gestión de espacios de nombres para obtener modelos ontológicos listos para documentar y publicar. Evaluaciones basadas en experiencias de usuarios y en la formalización de un sistema para visualización de contenido semántico, son también presentadas y han sido ejecutadas sobre la implementación de crowd, actualmente en linea en http://crowd.fi.uncoma.edu.ar.
The aim of this thesis is to study how both knowledge representation visual systems and logic-based formalisms feed each other, theorise about this interaction through manipulating graphical ontologies based on Description Logics (DLs), and thus de ning the main requirements of ontology engineering environments to support them. Semantics technologies are increasingly important in data integration and information system interoperability. In this sense, ontologies are key for shared vocabularies and conceptual models. Thus, providing environments for high quality ontologies becomes an essential issue, empowering the integration of domain experts' knowledge with the semantics of ontology languages. In this thesis, we formalise a system for manipulating graphical ontologies, named as GOMS, and an ontology-based knowledge visualisation process, which orchestate the theoretical and visualisation aspects in the context of visual tools. From these results, we have designed and documented a reference web architecture. Moreover, we have implemented a concrete tool, named crowd, for ontology engineering tasks based on visual representations of domains and their logic-based reconstructions. This infrastructure has been conceived as a visual system intragrating closely visual models and their logical representations, interfacing with diverse reasoning tools to validate them and compliancing to all relevant W3C recommendations. The tool also support namespaces de nition in order to get ontologies ready to be documented and published. Evaluations based on user experiences and the formalisation as a system for visualising semantic content are also presented, which have been run on the current implementation of crowd, hosted at http://crowd.fi.uncoma. edu.ar.
Fil: Braun, Germán Alejandro. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencias e Ingeniería de la Computación; Argentina