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|title=Construção do Grafo de Conhecimento Semântico de Dados Abertos de Pessoas
Jurídicas
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==Construção do Grafo de Conhecimento Semântico de Dados Abertos de Pessoas
Jurídicas==
https://ceur-ws.org/Vol-3346/Short1.pdf
Construção do Grafo de Conhecimento Semântico de
Dados Abertos de Pessoas Jurídicas
Tulio Vidal Rolim1,*,† , Caio Viktor S. Avila1,† , Narciso M. A. Junior1 , Jose J. Dutra1 ,
Jamires Costa1 , Roberval G. Mariano2 , Angelo R. A. Brayner1 and Vania M. P. Vidal1
1
Universidade Federal do Ceará, Ceará - Brasil
2
Secretaria da Fazenda do Maranhão, São Luís, Brasil
Abstract
This article presents the construction of a semantic knowledge graph of the open data of legal entities
(SKG:CNPJ). SKG:CNPJ is obtained from the semantic integration of four data sources: RFB, IBGE,
Correios, TCU and CEIS. The main objective of SKG:CNPJ is to provide a semantic layer, so that
applications can have integrated access to the data source data through the Semantic Layer. The data
and metadata of the SKG:CNPJ are made available on a Semantic Portal (Semantic-CNPJ) for query
and visualization. The article also describes the use of SKG:CNPJ for construction of semantic queries.
Keywords
Semantic Knowledge Graph, Open Data, Ontology, Semantic Integration
1. Introdução
Os dados de pessoas jurídicas, são uma importante fonte para questões fiscais, sendo uma fonte
importante para diagnosticar eventuais irregularidades, auxiliando na descoberta de ações não
saudáveis por parte de empresas no âmbito público. Trabalhos recentes [1], [2], [3] demonstram
esforços para se integrar a crescente quantidade de coleções de dados públicos através de uma
semântica bem definida na melhoria do processo de descoberta de conhecimento.
Esse trabalho construção de um Grafo de Conhecimento Semântico (SKG:CNPJ) que integra
5 fontes de dados abertas públicas: O Cadastro Nacional de Pessoas Jurídicas (CNPJ) da
Receita Federal (RFB), IBGE ( IBGE-CNAE e IBGE-Localizacao), Correios, Cadastro
Nacional de Empresas Inidôneas e Suspensas (CEIS) e do Sistema de Inabilitados e
Inidôneos (TCU). Grafos de Conhecimento Semântico (GCS) é um novo paradigma que está
sendo usado para consolidar e integrar semanticamente um grande número de dados advindos
de fontes de dados heterogêneas. O objetivo principal de uma integração de dados baseadas
em GCS é fornecer uma camada de dados unificada, flexível e usável, que é semanticamente
Proceedings of the 15th Seminar on Ontology Research in Brazil (ONTOBRAS) and 6th Doctoral and Masters Consortium
on Ontologies (WTDO), November 22-25, 2022
*
Corresponding author.
†
These authors contributed equally.
$ tulio.xcrtf@gmail.com (T. V. Rolim); arlaass@gmail.com (C. V. S. Avila); narcisoarruda@gmail.com
(N. M. A. Junior); lanodutra@gmail.com (J. J. Dutra); jamirescostaa@gmail.com (J. Costa); mariano@sefaz.ma.gov
(R. G. Mariano); brayner@dc.ufc.br (A. R. A. Brayner); vaniap.vidal@gmail.com (V. M. P. Vidal)
© 2022 Copyright for this paper by its authors. Use permitted under Creative Commons License Attribution 4.0 International (CC BY 4.0).
CEUR
Workshop
Proceedings
http://ceur-ws.org
ISSN 1613-0073
CEUR Workshop Proceedings (CEUR-WS.org)
conectada à fonte de dados, para que aplicações possam ter acesso integrado aos dados das
fontes através de uma Camada Semântica.
Durante a construção do GCS de fontes de fontes externas, foram identificados muitos
desafios, tais como, extração dos dados com diferentes formatos de armazenamento, construção
de mapeamentos para resolver problema da heterogeneidade de vocabulários, descoberta de
links entre recursos em diferentes fontes de dados (resolução de entidade), e resolução de
inconsistências e conflitos para melhorar a qualidade dos dados. De forma geral, as principais
contribuições fornecidas por esse trabalho são:
• Construção de um GCS de Dados Abertos de Pessoas Jurídicas SKG:CNPJ a partir da
extração de fontes de dados externas e semi-estruturadas;
• Um Portal Semântico de fontes de dados de Pessoas Jurídicas (Semantic-CNPJ) para acesso,
consulta e visualização dos dados e metadados do SKG:CNPJ.
O restante do artigo está organizado da seguinte forma: A Seção 2 apresenta a arquitetura
de 5 camadas proposta para representação e organização do SKG:CNPJ. A Seção 3 apresenta
a Ontologia de Domínio do SKG:CNPJ. A Seção 4 descreve os componentes de cada camada
do SKG:CNPJ. A Seção 5 apresenta os trabalhos relacionados. Por fim, a Seção 6 apresenta as
conclusões.
2. Modelo conceitual do SKG:CNPJ
O modelo conceitual é responsável por estabelecer um vocabulário a ser compartilhado para
publicação das fontes de dados locais. Além de facilitar a integração de múltiplas fontes
heterogêneas de dados, este modelo provê uma representação semântica formal.
Figure 1: Recorte da Ontologia de Domínio do SKG:CNPJ.
A Modelagem e Construção do modelo foi orientada através dos conceitos identificados
no domínio de pessoa jurídica e no reuso dos esquemas das fontes de dados, tendo ajuda de
especialistas de domínio pertencentes à SEFAZ do Maranhão. Inicialmente, foram criados
modelos ontológicos em alto nível para cada fonte, seguindo os esquemas das fontes originais.
Em seguida, este modelos foram refinados com a ajuda dos especialistas, tendo como objetivo a
correta representação semântica dos dados de acordo com a comunidade interessada. Posterior-
mente estes modelos foram unificados em um esquema global único. O modelo resultante foi
implementado em OWL através do Protégé1 , tendo as regras e axiomas necessários para permitir
inferências sobre os dados. As principais classes e relacionamentos do modelo conceitual final
são mostradas na Figura 1, estando disponível em versão completa no Portal Semântico no link2 .
3. Camadas do SKG:CNPJ
Nessa seção detalhamos os componentes de cada uma das camadas do SKG:CNPJ. Esses compo-
nentes podem ser acessados no Portal Semântico.
3.1. Camada das Fontes de Dados
Na camada das fontes de dados estão armazenados os dados extraídos das fontes de dados
externas. Em muitos casos, os dados de fontes externas semiestruturadas estão armazenados
em vários arquivos. Para cada arquivo de uma fonte externa é criada, na camada das fontes de
dados, uma tabela de extração com estrutura similar a essa do arquivo.
Web scrapers foram desenvolvidos para detectar se houveram atualizações nos sites das fontes
externas. No caso de haver uma atualização dos arquivos de dados das fontes externas, o
processo de ingestão desses dados é disparado. Esses arquivos, primeiro são extraídos no seu
formato nativo, e, em seguida, são transformados e armazenados nas tabelas de extração.
Nas tabelas de extração, não há restrições de integridade ligadas, tendo em vista que o processo
de higienização dos dados será realizado em etapas posteriores. No Portal semântico, na aba
Camada das Fontes de Dados, pode-se acessar a descrição, artefatos (Dicionários, Diagramas),
origem e proveniência fontes de dados trabalhadas através do link3 .
3.2. Camada Relacional
Na Camada Relacional normalizada, os dados das tabelas de extração devem ser transformados e
armazenados em tabelas relacionais normalizadas. O esquema das tabelas normalizadas usam um
vocabulário comum, construído a partir do vocabulário do modelo conceitual. O mapeamento
das visões relacionais para o modelo conceitual tem a semântica dos mapeamentos diretos [4],
o que facilita a criação e manutenção desses mapeamentos. Assim como, a diminuição do “gap”
semântico entre o modelo relacional e modelo RDF [5].
A construção do esquema relacional normalizado é realizado ao fazer o “matching” do esquema
das tabelas de extração para as classes e propriedades do modelo conceitual. Vale salientar que
esse processo foi realizado de forma manual, e que o esquema relacional normalizado gerado
1
https://protege.stanford.edu/
2
https://semantic-cnpj.github.io/Semantic-CNPJ/ontologia_dominio.html
3
https://semantic-cnpj.github.io/Semantic-CNPJ/camada_fontes
garante o mapeamento direto para a ontologia de domínio. No Portal Semântico, os diagramas
dos esquemas normalizados e scripts de criação podem ser acessados no link4 .
O processo de povoamento das tabelas normalizadas é realizado através de funções que
consultam as tabelas de extração, checam a consistência dos registros retornados, e os armazenam
nas tabelas normalizadas.
3.3. Camada Semântica
A Camada Semântica5 é obtida da integração semântica das fontes de dados. Chamamos de
integração semântica o processo que faz uso de uma representação conceitual dos dados e
seus relacionamentos para eliminar possíveis heterogeneidades. Os componentes da Camada
Semântica são:
• Grafos de Conhecimento Locais (GCLs): Consiste em visões RDF publicadas, na
camada semântica, por fonte de dados, mapeamentos e ontologias [6];
• Visões de Ligação: Especifica ligações semânticas entre instâncias em diferentes 𝐺𝐶𝐿 ’s
das fontes de dados [6];
Na Camada Semântica, um 𝐺𝐶𝐿 é gerado para cada fonte de dados usando o mesmo vocab-
ulário do modelo conceitual. Um 𝐺𝐶𝐿 é uma visão RDF virtual [7], sendo esta definida por um
conjunto de mapeamentos que relacionam os termos do esquema relacional normalizado aos
termos do modelo conceitual. Esses mapeamentos são mapeamentos diretos definidos usando o
R2RML [8]. Adotando os mapeamentos diretos, o esquema e a complexidade das visões R2RML
contidas nos mapeamentos são refletidas diretamente a partir das tabelas normalizadas.
Nessa camada, também são definidas ligações semânticas entre instâncias em diferentes
grafos de conhecimento das fontes de dados. As ligações semânticas são virtuais, definidas a
partir de mapeamentos R2RML [8].
Conceitualmente, o SKG:CNPJ é um grafo virtual definido a partir da união dos grafos das
fontes de dados locais juntamente com as ligações semânticas entre suas instâncias. Todos os
grafos de conhecimento locais com seus respectivos modelos conceituais locais e mapeamentos
podem ser acessados no portal semântico através do link6 . As visões de ligação podem ser
encontradas no link7 .
3.4. Camada de Acesso e Integração dos Dados
O GraphDB foi utilizado como Endpoint e o Ontop foi utilizado como wrapper acoplado ao
GraphDB através de um repositório para construção do SKG:CNPJ utilizando a abordagem
virtual.
O Ontop adota um workflow para construção do grafo local virtual com base em 2 estágios
(offline e online). Onde no estágio offline, é realizado o processo de leitura e processamento
do modelo conceitual, mapeamentos e verifica as restrições de integridade do banco de dados,
4
https://semantic-cnpj.github.io/Semantic-CNPJ/camada_relacional.html
5
https://semantic-cnpj.github.io/Semantic-CNPJ/camada_semantica.html
6
https://semantic-cnpj.github.io/Semantic-CNPJ/grafos_locais.html
7
https://semantic-cnpj.github.io/Semantic-CNPJ/visoes_ligacoes_semanticas.html
expandindo os mapeamentos para se adequarem aos axiomas definidos no esquema conceitual.
No segundo estágio, o Ontop segue a abordagem Ontology-Based Data Access (OBDA), onde
é feito um processamento online de uma consulta SPARQL dada como entrada. Em seguida,
esta consulta é traduzida para sua equivalente em SQL, utilizando as regras definidas nos
mapeamentos. Ainda nesse estágio são feitas otimizações na consulta SQL. Por fim, a consulta
SQL é executada pelo mecanismo de consultas do banco de dados relacional, tendo seu resultado
retornado para o usuário [7].
3.5. Camada de Aplicações
Nesta seção é apresentada uma aplicação do grafo construído para ilustrar os usos do SKG:CNPJ
construído. A seção 3.5.1 aborda o cenário da realização de consultas semânticas sobre
SKG:CNPJ.
3.5.1. Interface de Consulta
Além da opção da escrita direta de uma consulta SPARQL, consultas podem ser construídas
com o apoio de um Sistema de Consultas Visuais (Visual Query System, VQS). O uso de um
VQS permite que usuários leigos possam consultar os dados de maneira visual e intuitiva.
Neste trabalho, a ferramenta Optique VQS [9] foi selecionada para dar suporte à construção
de consultas. A ferramenta atua de maneira interativa, onde o usuário seleciona uma classe
alvo, seguindo da ferramenta apresentado os atributos (podendo estes serem escolhidos como
elementos de filtragem ou projeção) e os relacionamentos desta classe (definindo um caminho),
guiando o usuário na construção da consulta.
Figure 2: Exemplo de consulta utilizando o VQS
A Figura 2 apresenta um exemplo de consulta construída com a ajuda da ferramenta Op-
tique VQS. Esta consulta busca as empresas contidas no grafo, além de seus estabelecimentos.
Onde para cada estabelecimento são recuperadas suas atividades econômicas e seu endereço.
Este exemplo apresenta uma consulta complexa, utilizando vários conceitos de fontes difer-
entes, tais como: Empresa, Estabelecimento e Endereços da RFB; Atividades Econômicas do IBGE;
e Logradouros oficialmente cadastrados nos Correios que foram utilizados para calcular as
consistências de endereços da RFB. Deste modo, esta consulta destaca a importância do GCS con-
struído, permitindo uma consulta integrada às múltiplas fontes de dados de maneira transparente
ao usuário, além de auxiliar no processo de escrita de consultas complexas.
4. Trabalhos Relacionados
No domínio de dados de pessoas jurídicas de fontes públicas, trabalhos recentes demonstram
esforços para se integrar a crescente quantidade de coleções de dados públicos. Dentre estes,
alguns utilizam tecnologias da Web Semântica, tais como, ontologias, RDF, links, etc. Isto com
o intuito de publicar e ou integrar estes conjuntos de dados com o uso da semântica visando
melhorias na transparência e no processo de descoberta de conhecimento.
Em [1], os autores apresentam um modelo conceitual proposto, junto de sua arquitetura e uma
ferramenta demostrativa para facilitar a busca por dados abertos disponibilizados pelo governo
brasileiro. A abordagem faz uso de ontologias para a transformação dos dados abertos para
Linked Open Data. No entanto, o estudo não aborda aspectos da homogenização e integração
semântica das fontes, limitando-se a ligá-las e publicá-las. [10] apresenta uma forma de garantir
um conjunto de metadados capazes de descrever datasets publicados por municípios, fazendo
assim com que os dados sejam encontrados de uma forma mais simples além de fornecer uma
linguagem comum e compreensível ao cidadão.
[11] propõe uma ontologia de domínio sobre licitações como base de conhecimento primário,
visando facilitar a elicitação de requisitos para novos portais de transparência municipal.
Tendo em vista os trabalhos anteriormente citados, podemos observar que até então as
pequisas na área vem focando em pontos específicos dos processos de transformação, integração,
publicação ou consumo. Neste contexto, nosso trabalho diferencia-se por tratar todo o processo
para a criação de um grafo de conhecimento semântico baseado em dados abertos públicos,
desde sua modelagem, representação, acesso e consumo.
5. Conclusões
Esse artigo descreve um Grafo de Conhecimento Semântico resultante da integração de fontes
de dados abertas relacionadas a pessoas jurídicas.
Primeiro, o artigo apresentou a arquitetura de cinco camadas usada para a construção do
SKG:CNPJ. Depois, são descritos os metadados de cada camada do SKG:CNPJ, os quais estão
disponíveis para consulta no portal semântico do SKG:CNPJ. Os dados do SKG:CNPJ também
podem ser consumidos através do endpoint SPARQL disponibilizado no Portal.
Por último, foi apresentado um estudo de caso ilustrando o uso do SKG:CNPJ para realização
de consultas semânticas usando a ferramenta VQS.
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