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|title=Sistema de Aquisição Semi-Automática de Ontologias
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==Sistema de Aquisição Semi-Automática de Ontologias==
https://ceur-ws.org/Vol-776/ontobras-most2011_paper23.pdf
Sistema de Aquisição semi-automática de Ontologias
Gabriel Gonçalves1 , Rodrigo Wilkens1 , Aline Villavicencio1,2
1
Instituto de Informática, Universidade Federal do Rio Grande do Sul (Brasil)
2
CSAIL, MIT (EUA)
gabrielgonc@gmail.com, {rwilkens,avillavicencio}@inf.ufrgs.br
Abstract. This paper presents an ongoing work on ontology learning from text,
focusing on the acquisition of concepts and relations. In order to do that, this
work investigates approaches for ontology learning, and presents a proposal
based on graphs metrics to identify concepts, and text analysis to find relations
between the concepts.
Resumo. Este artigo apresenta um trabalho em andamento na área de apren-
dizado de ontologias a partir de texto, focando na identificação de conceitos
e relações. Para isto, este trabalho investiga abordagems para o aprendizado
de ontologias e apresenta uma proposta baseada métricas de grafos para iden-
tificar conceitos, e análise do texto com os conceitos encontrados para obter
relações.
1. Introdução
Em alguns sistemas computacionais como sistemas de perguntas e repostas e agentes
conversacionais, para suprir as necessidades de informações de usuários, pode ser ne-
cessário utilizar informações não-estruturadas, como as disponı́veis na web, e realizar um
processamento dessas informações. Para tanto, diversas linguagens e padrões vem sendo
desenvolvidos, tais como Resource Description Framework [3] e Web Ontology Language
[1], que permitem a definição de conceitos e a descrição de suas relações e propriedades.
Segundo o W3C (World Wide Web Consortium) [13], para sistemas que precisam com-
partilhar conhecimentos do mesmo domı́nio (por exemplo, medicina, mercado imobiliário
e petróleo) é necessário o uso de ontologias para unificar este conhecimento. Contudo, o
processo de criação de ontologias de forma manual é custoso em termos de tempo e re-
cursos e exige um especialista do domı́nio. Desta forma, algumas tarefas desse processo
tem sido automatizadas em sistemas computacionais, como mostrado em [16], [18], [11]
e [6].
Em geral o aprendizado automático de ontologias é visto como a aquisição de
conhecimento a partir de textos, onde grande parte do trabalho utiliza como base áreas
da computação como processamento de linguagem natural, inteligência artificial e apren-
dizado de máquina [2]. Para Yang e Jamie [18] o processo de construção de ontologias
ocorre em quatro passos: (1) detectar candidatos a conceitos; (2) agrupar conceitos simi-
lares; (3) encontrar um nome para cada grupo; (4) formar uma árvore para representar a
ontologia.
Para muitas lı́nguas e domı́nios o aprendizado de ontologias tem que ser realizado
a partir de poucos recursos linguı́sticos disponı́veis. Nesse contexto, este trabalho objetiva
189
Figura 1. Hierarquia dos processos de aprendizado de ontologia [2]
investigar dois aspectos do aprendizado de ontologias, a identificação de conceitos e de
relações entre conceitos, focando na identificação de conceitos simples e na identificação
de elementos que indicam relações entre termos. Para tanto esse trabalho inicia com uma
revisão do estado da arte, na seção 2. A seguir, na seção 3 são apresentadas as técnicas
utilizados na abordagem proposta. Na seção 4 são discutidas as conclusões e os trabalhos
futuros.
2. Trabalhos Relacionados
Gruber [10] define uma ontologia como uma especificação formal e explı́cita de uma
conceitualização compartilhada por um domı́nio de interesse, onde formal significa que a
ontologia deve ser interpretável por computador e aceita por um grupo ou comunidade da
área que a ontologia modela. Além disso, deve ser restrita a um dado domı́nio de interesse
e, portanto, modelar conceitos e relações relevantes a uma tarefa ou aplicação particular
do domı́nio [2]. Atualmente não há um consenso sobre os métodos para o aprendizado
automático de ontologias, que segundo [2], podem ser divididos em seis nı́veis: termos,
sinônimos, conceitos, hierarquias de conceitos, relações e regras. A hierarquia dessas
tarefas no processo de aprendizado de ontologias é mostrada na Figura 1.
A aquisição de termos consiste em encontrar automaticamente palavras que re-
presentem conceitos de um domı́nio. Este é o passo inicial do aprendizado de ontologias,
sendo seus resultados usados em todas as etapas posteriores. As técnicas mais utiliza-
das para tanto são a indexação de termos, análise de frequência, coocorrência e uma
combinação dos dois métodos anteriores [14]. Segundo Buitelaar [2], a extração de con-
ceitos é uma etapa controversa, por não estar claro o que exatamente é um conceito. Nesta
etapa podem ser considerados como conceitos uma definição, instancias de um conceito
ou um conjunto multilı́ngue de termos, dependendo do uso que o pesquisador da ontologia
gerar.
A identificação de sinônimos visa a aquisição semântica de variantes de termos, ou
seja, encontrar entre os termos de um texto aqueles que compartilham funções semânticas.
Para tanto, o estado da arte mapeia a semântica de cada palavra e identifica as palavras
que possuem intersecção, sendo este mapeamento comumente realizado pelo contexto
dos termos [3] ou diretamente pala semântica dos termos [17].
A extração de taxonomias busca identificar uma organização hierárquica entre
190
os conceitos, sendo comum o uso de listas de termos que indicam tais relações, o que
gera uma boa precisão na identificação, mas devido ao fato destes padrões serem muito
especı́ficos esta abordagem apresenta uma baixa cobertura das relações existentes [11].
Outra abordagem é a hipótese de distribuição, onde são derivadas automaticamente as
hierarquias de termos a partir do texto usando análise de conceitos formais [8] (ex. [4], [7],
[9]). A comunidade de recuperação de informação trata esta tarefa a partir da avaliação
da distribuição e relevância dos termos nos documentos, como mostrado por Sanderson e
Croft em [15].
A extração de outras relações não hierárquicas entre conceitos (por exemplo,
relações entre sintomas, doenças e drogas) tem sido feita a partir de textos, em geral
procurando por relações entre pares de conceitos com mesma classe gramatical.
Por fim, a extração de regras, discutida em [12] e [5], é a área pesquisada menos
abordada em aprendizado de ontologias [2]. O objetivo deste passo é encontrar regras
gramaticais que rejam as relações das ontologias.
Dentro desse contexto, esse trabalho é similar ao de [3] no uso de mutual informa-
tion para a extração de sinonimia, com a difierença de que utilizamos esta métrica sobre
um grafo do texto, e não diretamente sobre ele, e a [16] que verificam relações, diferindo
por generalizarmos os padrões encontrados.
3. Metodologia
O objetivo deste trabalho é gerar automaticamente ontologias a partir de um corpus do
domı́nio, com foco na identificação de conceitos e relações do domı́nio, discutidos res-
pectivamente nas seções 3.1 e 3.2.
3.1. Aquisição de Termos e Conceitos
Neste trabalho não diferenciamos termos e conceitos no processo de aquisição devido à
natureza próxima destes, assim tornando o resultante do sistema mais próximo de uma
ontologia linguı́stica de domı́nio. O processo inicia com a geração de um grafo a partir do
corpus, onde as palavras são os nós, que são ligados uns aos outros quando as palavras que
formam os nós encontram-se na mesma sentença, como ilustrado na Figura 2. Nas Figuras
2.i e 2.ii, as frases “João e Maria foram ao parque domingo”e “Domingo o parque estava
lotado”, respectivamente, são transformadas em grafos. As duas frases unidas geram um
grafo, cujas arestas são pesadas de acordo com o número de vezes que cada par de nós
coocorre no texto. (Figura 2.iii). Sobre este grafo utilizamos as seguintes métricas de
grafos para gerar candidatos a conceitos:
• centralidade para verificar a importância do nó no grafo,
• grau, que representa o numero de ligações de um nó e
• closeness, que verifica a média dos caminhos mı́nimos para se chegar ao nó.
3.2. Aquisição de Relações
Para a obtenção das relações não hierárquicas realizamos uma análise do corpus para iden-
tificar possı́veis expressões que indiquem alguma relação entre os termos. Este processo
foi dividido em três etapas sequenciais: extração de relações; generalização das relações
para obter padrões; e re-extração das relações utilizando os padrões encontrados.
191
Figura 2. Exemplo de texto transformado em grafo.
Para a extração de relações o sistema identifica no corpus todos os conceitos e
segmenta as palavras que ocorrem entre eles.1 Todas as palavras que se encontram en-
tre um par de conceitos são consideradas candidatas a relação. Estas relações candida-
tas são filtradas, permanecendo apenas palavras cujas classes gramaticais são permitidas
(neste ponto utilizamos filtros que combinam informações lexicais e morfosintáticas para
uma extração mais direcionada). Desta forma é obtida a primeira lista de relações entre
conceitos (este processo é exemplificado na Figura 3, onde duas relações distintas são
encontradas para a frase2 entre os conceitos obras e licensas, e distribuição e trabalhos).
Figura 3. Extração de relações entre conceitos.
Na segunda etapa, generalização das relações, consideramos as relações apenas
como uma sequência de classes gramaticais (no exemplo da Figura 3, etapa 2, as palavras
são substituı́das por suas classes gramaticais). Estas relações formam uma segunda lista,
onde estão as relações compostas de classes gramaticais e suas respectivas frequências.
1
Assume-se que não pode haver um conceito entre um par de conceitos.
2
A frase está anotada com suas classes gramaticais (prop: nome próprio, pron-pers: pronome pessoal, v-
fin: verbo finito, prp: preposição, art: artigo, adj: adjetivo, pron-det: pronome determinado, n: substantivo,
v-pcp: verbo no particı́pio, pron-ind: pronome indeterminado, conj-c: conjunção coordenada, v-ger: verbo
no gerúndio, v-inf: verbo no infinitivo).
192
Neste ponto, as relações são generalizados de acordo com seu número de palavras e de
classes gramaticais que compartilham a mesma posição. Na Figura 3, etapa 3, as duas
relações têm o mesmo tamanho e compartilham o mesmo elemento na posição três, ge-
rando uma nova relação genérica contendo três elementos, restringindo apenas o terceiro.
O objetivo da primeira etapa é mostrar as relações que ocorrem diretamente no
corpus, enquanto a segunda etapa objetiva criar padrões genéricos de identificação. Com
estas informações, a terceira etapa, re-extração das relações, utiliza a lista gerada pela
etapa 2 como modelo para identificar novas relações no corpus, ou seja, relações que não
foram identificadas na primeira etapa.
4. Conclusões e Trabalhos Futuros
O aprendizado de ontologias é um campo interdisciplinar, que abrange diversas áreas da
computação, como processamento de linguagem natural. As propostas para aprendizado
semi-automático de ontologias permitem diminuir consideravelmente o custo e esforço
envolvidos na construção de ontologias.
Dentro desse contexto, esse trabalho apresentou uma abordagem baseada em gra-
fos para a identificação de termos e relações a partir de corpora. Essa abordagem permite
extrair de forma recursiva novas expressões que PODEM indicar relações entre termos.
Como trabalhos futuros se prevê uma avaliação sistemática dos resultados obti-
dos, por cada etapa do processo, por um especialista do domı́nio. Os trabalhos futuros
envolvem ainda a aquisição de sinônimos e aquisição de relações hierárquicas, assim per-
mitindo alem da identificação das relações gerais, aquelas relações mais especı́ficas (por
exemplo, “tipo de”, “é um”). Pretendemos também validar os resultados obtidos com o
sistema utilizando corpus de diferentes domı́nios, como o corpus GENIA 3 do domı́nio
de biologia.
Agradecimentos
Esta pesquisa tem apoio dos projetos COMUNICA (FINEP/SEBRAE 1194/07), CAPES-
COFECUB (707/11) e CNPq (479824/2009-6, 202007/2010-3 e 309569/2009-5).
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