tesis de maestría en ciencias

Centro Nacional de Investigación y Desarrollo Tecnológico
Departamento de Ciencias de la Computación
TESIS DE MAESTRÍA EN CIENCIAS
Metodología para la creación de ontologías de dominio
utilizando la técnica de mezcla de ontologías basada en
parámetros
Presentada por
Sabino Pariente Juárez
Ing. en Sistemas Computacionales por el I. T. de Zacatepec
como requisito para la obtención del grado de:
Maestría en Ciencias en Ciencias de la Computación
Director de tesis:
Dr. Hugo Estrada Esquivel
Co-Director de tesis:
Dr. María del Carmen Suárez de Figueroa Baonza
Jurado:
Dr. Juan Gabriel González Serna – Presidente
Dra. Alicia Martínez Rebollar – Secretario
Dr. Hugo Estrada Esquivel – Vocal
Cuernavaca, Morelos, México.
29 de febrero de 2012
I
II
Agradecimientos
Agradezco primeramente a Dios por haberme permitido realizar este trabajo de tesis.
Al Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología (CONACYT) por el apoyo económico
que proporcionó durante la realización y desarrollo de esta tesis.
Al Centro Nacional de Investigación y Desarrollo Tecnológico (CENIDET) por darme la
oportunidad de enrolarme en el programa de maestría en ciencia en ciencias de la
computación.
A mi director de tesis el Dr Hugo Estrada Esquivel y mi codirectora de tesis la Dra.
María del Carmen Suarez de Figueroa Baonza por las grandes aportaciones que tuvieron
para este trabajo de tesis.
A mis revisores la Dra. Alicia Martínez Rebollar, el Dr. Javier Ortiz Hernández y el Dr
Jorge Hermosillo Valadez, por su tiempo dedicado en la revisión de esta tesis.
Al Ontology Engineering Gruop por permitirme realizar la estancia de investigación en
sus instalaciones
A los profesores de Cenidet que me ayudaron a formarme académicamente
A la mis compañeros del laboratorio de Sistemas Distribuidos, por los grandes
momentos de locura y desesperación que vivimos, también uno que otro momento de
diversión.
A todas estas personas les doy mis más sinceros agradecimientos
III
Dedicatorias
Dedico este trabajo con todo amor y cariño

Primeramente a mi madre María de los Ángeles Juárez Castañeda por darme
siempre esas motivaciones y regaños para siempre seguir adelante

A mis hermanos Roberto Carlos Pariente Juárez y Adriana Pariente Juárez, y mi
sobrinita Alexa Tanairi Cervantes Pariente y mi Cuñado Rubén Cervantes Reyes

A mis tíos Mercedes, Martha Patricia y Raúl.

A mi tío Clemente Juárez

A todo el resto de mi familia, me llevaría otra tesis en nombrarlos….

A mis profesores del CENIDET.

A la Dra Alicia Martinez y al Dr Hugo Estrada

A Mari Carmen Suarez Figueroa

A mis compañeros y amigos; Eliel, Everardo, Nimrod, Nazir, Felipe, Ricardo,
Kaliz, Emma, El vago.

A los Kushules

A Liliana Ramírez

A Cinthia Ocampo

A mi hermanita Cinthya Patricia

A mi amiga Norma Angélica Céspedes Cadena
Les dedico este trabajo de tesis por que han sido parte importante a lo largo de mi vida
y principalmente en el tiempo en que estuve realizando la maestría en Cenidet
IV
Abstract
Nowadays, in the context of semantic web, ontologies have become an important
element for the creation of web sites, due to they allow providing semantic to the
information and to the resources within a web site. This semantic allows internet users to be
able to find responses to their questions in a faster and more exact way through semantic
search engines.
Semantic web does require ontologies to represent knowledge since they are the
mechanism which allows exposing the conceptual model that exists behind each page or
web resource. Nevertheless, their creation is a complicated and time and effort consuming
process since it requires experts in the knowledge domain (such as Medicine, Government,
Biology, etc) and ontology engineers to build a conceptual model that represents in a
correct way the analyzed domain. For this reason, techniques and methodologies that allow
reusing (small) ontologies to build an ontology that contains all the information represented
in each specific ontology have been proposed. The union of these fragments of knowledge
is known as domain ontology. It is possible to establish that a domain ontology is
equivalent to the knowledge of an expert in a specific topic.
In the context of ontology engineering there exist different techniques which can be
used to build a domain ontology in a faster and less consuming way by reusing the
knowledge represented in other ontologies. However, despite these techniques can be
useful to quickly build a conceptual model of the domain, the resultant ontologies usually
obtained can be too large, containing both the irrelevant and relevant information for the
purpose established.
This thesis represents a methodology for domain ontology building, which keeps the
relevant information and disregards irrelevant information for the purpose of the ontology.
This methodology is based on ontology reuse techniques: a) modularization of ontologies,
b) mapping of ontologies and c) merging of ontologies, which have been properly
combined in a methodology that allows creating simpler and easier to consult domain
ontologies.
V
Resumen
Actualmente, en el contexto de la web semántica, las ontologías se han convertido en un
elemento importante para la creación de sitios web, ya que permiten proporcionar
semántica a la información y a los recursos contenidos en dichos sitios. Ésta semántica
permite qué los usuarios de internet puedan encontrar respuestas más rápidas y precisas a
sus preguntas a través de motores de búsqueda semánticos.
La Web semántica requiere necesariamente de ontologías para representar
conocimiento, ya son el mecanismo que permite exponer el modelo conceptual que existe
detrás de cada página o recurso Web. Sin embargo, su creación es un proceso complicado
y costoso en tiempo y esfuerzo, ya que requiere de expertos en el dominio de conocimiento
(por ejemplo, Medicina, Gobierno, Biología, etc.) e ingenieros de ontologías para construir
un modelo conceptual que represente correctamente el dominio analizado. Por esta razón,
se han propuesto técnicas y metodologías que permiten reutilizar (pequeñas) ontologías
específicas, que representan un fragmento del dominio, para crear una más grande que
contenga una información más competa del dominio. A la unión de esos fragmentos de
conocimiento se le conoce como ontología de dominio. Es posible establecer que una
ontología de dominio es equivalente al conocimiento de un experto sobre un tema
específico.
En el contexto de la ingeniería ontológica, existen diferentes técnicas que permiten
construir una ontología de dominio de una forma más rápida y menos costosa a partir de la
reutilización del conocimiento representado en otras ontologías. Sin embargo, a pesar de
que estas técnicas pueden ser de utilidad para crear rápidamente un modelo conceptual del
dominio, las ontologías resultantes obtenidas usualmente pueden ser demasiado grandes,
conteniendo información tanto relevante como irrelevante para el propósito que se desee
dar a la información.
Esta tesis presenta una metodología de construcción de ontologías de dominio, que
preserva la información relevante e ignora la información irrelevante para los usos que se
desea dar a la información. Esta metodología está basada en las técnicas de reutilización de
ontologías: a) modularización, b) mapeo y c) mezcla, las cuales han sido apropiadamente
combinadas en una metodología que permite crear ontologías de dominio más simples y
fáciles de consultar.
VI
Contenido
CAPÍTULO 1. INTRODUCCIÓN
1
1.1 MOTIVACIÓN
1.2 PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA
1.2.1 SOLUCIÓN PROPUESTA
1.3 OBJETIVO DE LA TESIS
1.4 CONTEXTO DE LA TESIS
1.5 ESQUEMA DE LA TESIS
2
2
3
3
3
5
CAPÍTULO 2. FUNDAMENTOS TEÓRICOS
6
2.1 WEB SEMÁNTICA
2.2 ONTOLOGÍAS
2.2.1 ONTOLOGÍAS DE DOMINIO
2.2.2 OWL: UN LENGUAJE DE ONTOLOGÍAS WEB
2.3 REUTILIZACIÓN DE ONTOLOGÍAS
2.3.1 LA MODULARIZACIÓN DE ONTOLOGÍAS
2.3.2 LA MEZCLA DE ONTOLOGÍAS
2.3.3 EL MAPEO DE ONTOLOGÍAS
6
7
7
7
8
8
8
9
CAPÍTULO 3. ESTADO DEL ARTE
10
3.1 INTRODUCCIÓN
3.2 METODOLOGÍAS PARA LA CONSTRUCCIÓN DE ONTOLOGÍAS
3.2.1 METODOLOGÍA NEON
3.2.2 METODOLOGÍA METHONTOLOGY
3.2.3 LA METODOLOGÍA ON-TO-KNOWLEDGE
3.2.4 METODOLOGÍA DILIGENT
3.3 METODOLOGÍAS PARA LA CONSTRUCCIÓN DE ONTOLOGÍAS DE DOMINIO
3.3.1 A COMPREHENSIVE GUIDELING FOR BUILDING A DOMAIN ONTOLOGY FROM SCRATCH
3.3.2 TEXTONTOEX
3.3.3 ONTOLOGÍA DE DOMINIO QUE APRENDE DE LA WEB
3.4 ENFOQUES ACTUALES PARA MEZCLA DE ONTOLOGÍAS
3.4.1 CREATION AND MERGING OF ONTOLOGY TOP-LEVELS
3.4.2 FCA-MERGE: BOTTOM-UP MERGING OF ONTOLOGIES
3.4.3 ATOM: AUTOMATIC TARGET-DRIVEN ONTOLOGY MERGING
3.5 CONCLUSIONES
10
11
11
11
12
13
14
14
15
16
16
16
17
17
18
VII
CAPÍTULO 4. LA METODOLOGÍA CREADO
19
4.1 INTRODUCCIÓN
4.2 FASE DE ESTUDIO Y PREPARACIÓN DE LAS ONTOLOGÍAS
4.2.1 MÉTODO DE EVALUACIÓN DE ONTOLOGÍAS
4.2.1.1 Módulo de evaluación de clases
4.2.1.2 Módulo de evaluación de propiedades
4.2.1.3 Módulo de evaluación de la taxonomía
4.2.2 MÉTODO DE DEFINICIÓN DEL PARÁMETRO DE MEZCLA
4.3 FASE DE ADQUISICIÓN DEL CONOCIMIENTO
4.3.1 MÉTODO DE EXTRACCIÓN DE MÓDULOS DE LA ONTOLOGÍA
4.3.1.1 El proceso de extracción de módulos
4.3.2 MÉTODO DE MAPEO DE ONTOLOGÍAS
4.3.2.1 Calculo de la similitud ontológica
4.3.2.2 Propiedades de alineamiento
4.4 FASE DE CONSTRUCCIÓN DE LA ONTOLOGÍA DE DOMINO
4.4.1 MÉTODO DE MEZCLA DE ONTOLOGÍAS
4.5 CONCLUSIONES
19
20
20
24
24
25
25
26
26
27
29
30
33
34
34
35
CAPÍTULO 5. HERRAMIENTA CREADO
36
5.1 INTRODUCCIÓN
5.2 ANÁLISIS Y DISEÑO DE LA HERRAMIENTA CREADO
5.3 ARQUITECTURA DE LA HERRAMIENTA CREADO
5.4 PAQUETE DE ALMACENAMIENTO DE INFORMACIÓN
5.4.1 OMVCORE
5.4.2 METAMODELO OMVLIR
5.4.3 METAMODELO OMVPROPERTYPITFALLS
5.4.4 METAMODELO OMVONTOLOGYMODULE
5.4.5 METAMODELO OMVMAPPING
5.5 PROTOTIPO
5.6 CONCLUSIONES
36
36
39
39
40
41
42
43
44
44
45
CAPÍTULO 6. CASOS DE ESTUDIO Y PRUEBAS
46
6.1 INTRODUCCIÓN
6.2 CASOS DE ESTUDIO
6.2.1 CONJUNTO DE ONTOLOGÍAS DE LOS MODELOS I*
6.2.2 CONJUNTO DE ONTOLOGÍAS DEL DOMINIO “TURÍSTICO”
6.3 PRUEBAS
6.3.1 ONTOLOGÍA DE DOMINIO PARA LOS MODELOS DE I*
6.3.2 CONSTRUCCIÓN DE UNA ONTOLOGÍA DE DOMINIO DEL TRANSPORTE
6.3.3 CONSTRUCCIÓN DE UNA ONTOLOGÍA DE DOMINIO DEL TURISMO
6.4 CONCLUSIONES
46
46
46
49
50
51
53
55
56
VIII
CAPÍTULO 7. CONCLUSIONES Y TRABAJOS FUTUROS
57
7.1 CONCLUSIONES
7.1.1 CONTRIBUCIONES
7.2 TRABAJOS FUTUROS
57
58
58
REFERENCIAS
59
ANEXOS
62
ANEXO 1. ONTOLOGÍA DE DOMINIO DE MODELO I*
ANEXO 2. ONTOLOGÍA DE DOMINIO DE TURISMO
ANEXO 3. ONTOLOGÍA DE DOMINIO DE TRANSPORTE
62
63
65
IX
Índice de figuras
Figura ‎1.1. Arquitectura de proyecto de investigación de (Garcia, 2010)............................. 4
Figura ‎2.1. Diferencia entre la web actual y la web semántica (Castells, 2003). .................. 6
Figura ‎3.1. Proceso de desarrollo de ontologías METHONTOLOGY (SuárezFigueroa, 2010).................................................................................................................... 11
Figura ‎3.2. Proceso de desarrollo de software de la metodología On-To-Knowledge
(Fensel et al., 2000) ............................................................................................................. 13
Figura ‎3.3 Proceso de desarrollo de ontologías de DILIGENT (Pinto et al., 2004)............ 14
Figura ‎3.4. El proceso general de mezcla de ontologías de FCA-Merge ............................ 17
Figura ‎4.1. Arquitectura de la Metodología CreaDO .......................................................... 20
Figura ‎4.2 Método de evaluación de ontologías .................................................................. 20
Figura ‎4.3. Clasificación de errores de acuerdo a las dimensiones definidas en
(Poveda-Villalón et al., 2010).............................................................................................. 21
Figura ‎4.4. Diagrama de flujo del método de evaluación de ontologías ............................. 23
Figura ‎4.5. Método de extracción de módulos de ontologías .............................................. 27
Figura ‎4.6. Pila de similitud ontológica (Marc Ehrig & Sure, 2004) .................................. 30
Figura ‎5.1. Diagrama de actores de la metodología CreaDO. ............................................. 37
Figura ‎5.2. Diagrama de metas de la metodología CreaDO ................................................ 37
Figura ‎5.3 Diagrama de actores de la herramienta CreaDO ................................................ 38
Figura ‎5.4. Diagrama de paquetes de la herramienta CreaDO ............................................ 39
Figura ‎5.5. Paquete de extensiones OMV ........................................................................... 40
Figura ‎5.6. Metamodelo OMV de (Hartmann et al., 2005) ................................................. 41
Figura ‎5.7. Metamodelo OMVLIR (Montiel-Ponsoda et al., 2008) .................................... 42
Figura ‎5.8. Metamodelo OMVPropertyPitfalls ................................................................... 43
Figura ‎5.9. Metamodelo OMVOntologyModule ................................................................. 43
Figura ‎5.10. Metamodelo OMVMapping ............................................................................ 44
Figura ‎5.11. Interfaz gráfica de la herramienta CreaDO ..................................................... 45
Figura ‎6.1. Conceptos clave de la ontología del metamodelo i* ......................................... 47
Figura ‎6.2. Conceptos clave de la ontología del metamodelo Tropos ................................. 48
Figura ‎6.3. Conceptos clave de la ontología del metamodelo i* orientado a servicios ....... 49
Figura ‎6.4. Conceptos clave de la ontología Etp-Tourist .................................................... 50
Figura ‎6.5. Conceptos clave de la ontología OTN .............................................................. 50
X
Figura ‎6.6. Ejecución de la herramienta CreaDO creando la Ontología de dominio
del Modelo i*. ...................................................................................................................... 52
Figura ‎6.7. Vista de conceptos principales de la ontología de dominio del Modelo i*
resultante.............................................................................................................................. 52
Figura ‎6.8. Ejecución de la herramienta CreaDO creando la Ontología de dominio de
transportes en el turismo. ..................................................................................................... 54
Figura ‎6.9. Vista de conceptos principales de la ontología de dominio de transportes
resultante.............................................................................................................................. 54
Figura ‎6.10. Ejecución de la herramienta CreaDO creando la Ontología de dominio
del Turismo. ......................................................................................................................... 55
Figura ‎6.11. Vista de conceptos principales de la ontología de dominio de turismo
resultante.............................................................................................................................. 56
XI
Índice de tablas
Tabla ‎4.1. Clasificación de errores comunes de acuerdo al elemento ontológico ............... 22
Tabla ‎4.2. Módulos de evaluación del método de evaluación de ontologías ...................... 23
Tabla ‎4.3. Algoritmo del proceso de extracción de módulos presentado en (Doran et
al., 2007) .............................................................................................................................. 28
Tabla ‎4.4. Entradas del método de modularización de ontologías ...................................... 29
Tabla ‎4.5. Reglas de mapeo clasificadas en las capas de complejidad semántica
(Ehrig & Sure, 2004) ........................................................................................................... 31
Tabla ‎4.6. Tabla de medidas de similitud ............................................................................ 32
Tabla ‎4.7. Uso de las propiedades de correspondencia en las entidades ontológicas. ........ 34
Tabla ‎6.1 Información estadística de la ontología del metamodelo i* ................................ 47
Tabla ‎6.2 Información estadística de la ontología del modelo Tropos ................................ 47
Tabla ‎6.3. Información estadística de la ontología del modelo orientado a servicios ......... 48
Tabla ‎6.4. Información estadística de la ontología ETP-Tourism ....................................... 49
Tabla ‎6.5. Información estadística de la ontología OTN ..................................................... 50
Tabla ‎6.6. Tabla de conceptos equivalentes de la ontología del Modelo i* ........................ 52
Tabla ‎6.7. Tabla de conceptos equivalentes de la ontología dominio de transportes en
el turismo. ............................................................................................................................ 54
Tabla ‎6.8. Tabla de conceptos equivalentes de la ontología dominio del turismo .............. 56
XII
Sabino Pariente Juárez
Introducción
Capítulo 1. Introducción
En el contexto de la web semántica, la construcción de una ontología es un proceso que
requiere invertir mucho tiempo y esfuerzo cuando se realiza tanto la adquisición del
conocimiento como el desarrollo de la ontología. Este tiempo y esfuerzo es mucho mayor
cuando se trata de una ontología que describe el conocimiento de un dominio. En el área de
la ingeniería ontológica se han propuesto diversas metodologías y técnicas que facilitan la
construcción manual o automática de ontologías. Dentro de estas técnicas existen las
técnicas de reutilización de ontologías que nos permiten obtener el conocimiento descrito
en otras ontologías y construir una nueva ontología. Estas técnicas permiten disminuir el
tiempo y el esfuerzo utilizado en la creación de una ontología. Además se han vuelto una
ayuda para los ingenieros de ontologías en la especificación de un cierto dominio de
conocimiento. Sin embargo al utilizar estas técnicas es posible que la ontología resultante
incluya tanto información relevante como irrelevante para los propósitos de su utilización.
El objetivo de esta tesis es proporcionar una nueva metodología que permita la
construcción de ontologías de dominio de propósito específico, describiendo todo el
conocimiento de un dominio. La metodología propuesta utiliza técnicas de reutilización de
ontologías (como la mezcla y modularización de ontologías y el filtrado de mapeos),
además se utiliza un parámetro que ayuda a filtrar la información de la nueva ontología
generada. De esta manera, se pretende reducir la información irrelevante que puede tener la
generación de una ontología de forma automática
La metodología propuesta está formada por cinco métodos que permiten llevar a cabo el
proceso de construcción de la ontología de dominio. Estos métodos son: a) Método de
evaluación de ontologías, el cual permite detectar los errores de diseño, tanto funcionales
como estructurales de las ontologías fuente. Además también extiende la ontología con
información léxica (sinónimos). b) Método de definición del parámetro, el cual permite.
definir el parámetro de mezcla y obtener sus sinónimos. Este parámetro define el propósito
de la ontología de dominio. c) Método de extracción de módulos de ontologías, el cual
permite obtener los elementos más relevantes para el propósito de la ontología. d) Método
para la identificación de mapeos entre las ontologías, que identifica los elementes comunes
(o las correspondencias) entre las ontologías fuente (o de entrada). Además, el método filtra
los mapeos de acuerdo al parámetro de mezcla. e) Un método de mezcla de ontologías que
construye la ontología utilizando los elementos identificados en el método de
modularización de ontología y los mapeos identificados en el método de mapeo de
ontologías.
Metodología para la creación de ontologías de dominio usando la técnica de mezcla de ontologías basada en parámetros
1
Sabino Pariente Juárez
Introducción
1.1 Motivación
Hoy en día, las ontologías son utilizadas como medio de representación de
conocimiento en áreas como la ingeniería del conocimiento, la inteligencia artificial o la
web semántica. En la web semántica, las ontologías pueden ser utilizadas por motores de
búsqueda semántica o por anotadores semánticos como base de conocimiento para
consultar información relacionada a un dominio de conocimiento.
Una ontología puede construirse de forma manual, sin embargo esto lo hace ser una
tarea muy compleja en tiempo y esfuerzo ya que requiere de expertos en el dominio que
proporcionen su conocimiento y de ingenieros de ontologías que construyan ésta utilizando
el saber proporcionado por los expertos. Esta tarea se complica aún más cuando se trata de
la construcción de ontologías que pretendan describir una mayor parte de la información
que describe un dominio de conocimiento. Por lo tanto, en la Web semántica no existen
muchas ontologías que describan toda la información referente a los conceptos de un
dominio de conocimiento, tal como lo menciona (d’Aquin et al., 2007) en su afirmación:
“La Web Semántica está caracterizada por un gran número de ontologías pequeñas y
ligeras, y un número muy reducido de ontologías heterogéneas, de gran escala y con gran
cobertura”.
En este mismo contexto (d’ Aquin et al., 2007) declara que “la cantidad de
conocimiento publicado en la web semántica (por ejemplo el número de ontologías y de
documentos semánticos disponibles en línea) está incrementando rápidamente y ha
alcanzado el punto crítico requerido para permitir la visión de un verdadero conocimiento
web heterogéneo, distribuido y a gran escala”. En este sentido actualmente existen técnicas
que soportan la creación de ontologías utilizando técnicas de reutilización, las cuales
utilizan el conocimiento definido en ontologías creadas con anterioridad para construir una
nueva ontología que incluya más información acerca de un dominio.
1.2 Planteamiento del problema
En el contexto de la web semántica y la ingeniería ontológica existen metodologías
como Methontology (Fernandez, Gomez-Perez, & Juristo, 1997), Digilent (Pinto, Staab, &
Tempich, 2004), OnToKnowledge (Sure, 2002) y NeOn Methodology (Suárez-Figueroa,
2010) que proponen métodos para llevar a cabo el proceso de desarrollo de ontologías de
manera manual o semiautomática.
De la misma manera, trabajos como (Marc Ehrig, 2006), (Cuenca Grau, 2005),
(Alasoud, 2009) proponen construir ontologías utilizando técnicas de reutilización de
ontologías, tal como el alineamiento de ontologías, la integración de ontologías o la mezcla
de ontologías. Estas técnicas pretenden ayudar los ingenieros a construir ontologías de una
forma menos costosa en tiempo y esfuerzo, puesto que no se depende de la participación de
expertos, si no del conocimiento descrito por las ontologías. Sin embargo, en estas técnicas,
al utilizar ontologías que fueron definidas para diferentes propósitos, es posible que la
nueva ontología incluya elementos tanto relevantes como irrelevantes para el propósito de
la ontología. Por lo cual disminuye el entendimiento y navegabilidad de la ontología.
Por otra parte, los trabajos de (Dahab, Hassan, & Rafea, 2008) y (Sánchez, 2009),
presentan propuestas para construir ontologías de dominio también de una forma
Metodología para la creación de ontologías de dominio usando la técnica de mezcla de ontologías basada en parámetros
2
Sabino Pariente Juárez
Introducción
semiautomática. La diferencia es que estos trabajos proporcionan métodos para añadir
conocimiento a una ontología de base, y proporcionar todos los conceptos que definen un
dominio de conocimiento, logrando mantener la información relevante para el propósito
deseado. Sin embargo, estos trabajos se limitan sólo a describir un dominio de acuerdo a los
conceptos y relaciones definidos en la ontología base, por lo que no permite declarar nuevo
conocimiento en la ontología.
1.2.1 Solución propuesta
Como se mencionó anteriormente, se han identificado dos problemas principales, a) la
falta de ontologías heterogéneas, de gran escala y con gran cobertura, y b) la falta de
ontologías de dominio que incluyan únicamente información relevante para un propósito
específico.
Por lo tanto, partiendo de las afirmaciones hechas por (d’ Aquin et al., 2007), en esta
tesis se plantea la posibilidad de utilizar el conocimiento definido en ontologías
(específicas) para construir una nueva ontología que incluya toda la información definida
en la ontologías reutilizadas. Para lograr este objetivo, en esta tesis se propone una
metodología, llamada CreaDO, para la construcción semiautomática de ontologías de
dominio, la cual utiliza la técnica de mezcla de ontologías.
Por otra parte, es posible filtrar el conocimiento descrito en las ontologías reutilizadas
con el fin de ignorar el conocimiento irrelevante y preservar el conocimiento relevante para
el propósito de la nueva ontología. Por lo tanto, la metodología propuesta utiliza la técnica
de modularización de ontologías, filtrado de mapeos (correspondencias) y un parámetro que
trabaja en conjunto con estas dos técnicas para filtrar la información irrelevante.
1.3 Objetivo de la tesis
En base a la solución propuesta se definió el siguiente objetivo de tesis.
“Desarrollar una nueva metodología para la construcción automática de ontologías de
dominio que incluya únicamente el conocimiento relevante para los propósitos de su
utilización con técnicas de reutilización de ontologías”.
1.4 Contexto de la tesis
Esta tesis forma parte del proyecto de investigación “Una nueva arquitectura para
búsquedas de información en la web basada en un enfoque de anotación semántica”
(García, 2010) que tiene como objetivo plantear una nueva arquitectura para la búsqueda de
información en la Web que tome como entrada una representación semántica, la cual
resulta de un proceso exhaustivo y automático de anotación semántica de contenidos de la
Web actual. La Figura 1.1 muestra la arquitectura general del proyecto de investigación. La
arquitectura general presenta cinco componentes (herramientas) principales:

Spider: Este componente obtiene la información y los recursos de un sitio Web
dado.
Metodología para la creación de ontologías de dominio usando la técnica de mezcla de ontologías basada en parámetros
3
Introducción
Sabino Pariente Juárez




Anotador semántico: Este componente construye ontologías a partir de la
información y de los recursos (artículos científicos descritos en lenguaje natural)
de los sitios web obtenidos por el Spider
Creador de ontologías de dominio: Este componente construye ontologías de
dominio a partir de las ontologías creadas por el anotador semántico. Estas
ontologías son utilizadas como base de conocimiento para el motor de búsqueda
semántico y para el anotador semántico. La herramienta CreaDO propuesta en
esta tesis realiza el proceso de creación de las ontologías de dominio
Indexador semántico: Este componente realiza un índice de los recursos de la
base de conocimiento.
Motor de búsqueda semántica: Este componente consulta la base de recursos
indexados para poder proporcionar respuestas semánticas a los usuarios que
consultan información de un dominio.
Figura 1.1. Arquitectura de proyecto de investigación Teseo (Garcia, 2010)
Metodología para la creación de ontologías de dominio usando la técnica de mezcla de ontologías basada en parámetros
4
Sabino Pariente Juárez
Introducción
1.5 Esquema de la tesis
El resto de la tesis está organizado de la siguiente manera:






Capítulo 2: Fundamentos teóricos. Este capítulo define los conceptos relevantes
asociados con la temática abordada en esta tesis.
Capítulo 3: Estado del arte. Este capítulo proporciona una revisión de los
trabajos relacionados con esta tesis. Los temas principales de los trabajos
presentados son: Creación de ontologías de dominio, metodologías de
construcción de ontologías y técnicas de reutilización de ontologías.
Capítulo 4: La metodología CreaDO. Este capítulo presenta una descripción
detallada de la metodología CreaDO propuesta para la construcción de
ontologías de dominio.
Capítulo 5: La herramienta CreaDO. Este capítulo presenta el análisis y el
diseño de la herramienta desarrollada en este trabajo de investigación, a la cual
se le ha denominado también CreaDO. La herramienta es una implementación
de la Metodología.
Capítulo 6: Casos de estudio y pruebas. Este capítulo presenta los casos de
estudio y pruebas realizadas con la herramienta CreaDO.
Capítulo 7: Conclusiones y trabajos futuros. Este capítulo resume las
contribuciones de esta tesis, incluyendo los trabajos futuros, y las publicaciones
realizadas.
Metodología para la creación de ontologías de dominio usando la técnica de mezcla de ontologías basada en parámetros
5
Sabino Pariente Juárez
Fundamentos teóricos
Capítulo 2. Fundamentos teóricos
Este capítulo presenta los conceptos y temas asociados al contexto de la creación de
ontologías web. La sección 2.1 presenta la descripción de la web semántica. La sección 2.2
presenta la definición y tipos de ontologías y el lenguaje de ontologías web. Por último, la
sección 2.3 presenta el concepto de reutilización de ontologías y describe específicamente
la técnica de mezcla de ontologías.
2.1 Web semántica
La web semántica aboga por clasificar, dotar de estructura y anotar los recursos con
semántica explicita con el fin de obtener la representación del conocimiento procesable por
computadoras. En la Figura 2.1 se ilustra la diferencia entre la web actual y la web
semántica. Actualmente la web se asemeja a un grafo formado por nodos del mismo tipo, y
arcos (hiperenlaces) donde, por ejemplo, no se hace distinción entre la página personal de
un profesor y el portal de una tienda online, como tampoco se distinguen explícitamente los
enlaces a las asignaturas que imparte un profesor de los enlaces a sus publicaciones. Por el
contrario, en la web semántica cada nodo (recurso) tiene un tipo (profesor, tienda, pintor,
libro), y los arcos representan relaciones explícitamente diferenciadas (pintor–obra,
profesor–departamento, libro–editorial), (Castells, 2003).
Para construir la Web semántica se necesita representar el conocimiento de forma
legible por las computadoras, que el conocimiento sea consensuado, y que pueda ser
reutilizable. Las ontologías proporcionan la vía para representar este conocimiento, de esta
manera.
Figura 2.1. Diferencia entre la web actual y la web semántica (Castells, 2003).
Metodología para la creación de ontologías de dominio usando la técnica de mezcla de ontologías basada en parámetros
6
Sabino Pariente Juárez
Fundamentos teóricos
2.2 Ontologías
El término ‘ontología’ es utilizado en filosofía para hablar acerca de una ‘teoría sobre la
existencia’, ha sido adoptado por la comunidad de investigadores de inteligencia artificial
para definir una categorización y las relaciones entre sus términos (Berners-Lee, Hendler,
& Lassila, 2001).
En los trabajos de (Borst, 1997) se establece que, "una ontología es una especificación
formal de una conceptualización compartida".
En el contexto de ingeniería web, una ontología representa una taxonomía y un
conjunto de reglas de inferencia. La taxonomía define las clases de objetos y de relaciones
entre ellos. Las clases, subclases y relaciones entre entidades son herramientas de gran
potencia para usarlas en la Web (Lamarca, 2007).
Las reglas de inferencias por su parte ofrecen la posibilidad de que una ontología pueda
expresar condiciones. Es importante hacer notar que cuando se establece que un programa
puede deducir cosas, no nos referimos a que realmente las entienda, sino a que puede
manipular los términos de forma efectiva con la finalidad de producir información útil para
un usuario
2.2.1 Ontologías de dominio
Una ontología de dominio es aquella que describe el vocabulario de un dominio
concreto del conocimiento (Lamarca, 2007).
2.2.2 OWL: un lenguaje de ontologías web
El lenguaje de ontologías web (OWL) (McGuinness & Van Harmelen, 2004) está
diseñado para ser usado en aplicaciones que necesitan procesar el contenido de la
información en lugar de únicamente representar información para los humanos. OWL
facilita un mejor mecanismo de interoperabilidad de contenido Web que los mecanismos
admitidos por XML, RDF, y esquema RDF (RDF-S) proporcionando vocabulario adicional
junto con una semántica formal. OWL tiene tres sublenguajes, con un nivel de expresividad
creciente: OWL Lite, OWL DL, y OWL Full. OWL proporciona más vocabulario que RDF
para describir propiedades y clases tal como: relaciones entre clases (por ejemplo “clases
disjuntas”), cardinalidad (por ejemplo “exactamente uno”), igualdad, más tipos para las
propiedades, características de las propiedades (por ejemplo “simetría”), y clases
enumeradas.


OWL Lite está diseñado para aquellos usuarios que necesitan principalmente una
clasificación jerárquica y restricciones simples. Por ejemplo, a la vez que admite
restricciones de cardinalidad, sólo permite establecer valores cardinales de 0 o 1. OWL
Lite proporciona una ruta rápida de migración para tesauros y otras taxonomías. OWL
Lite tiene también una menor complejidad formal que OWL DL.
OWL DL está diseñado para aquellos usuarios que quieren la máxima expresividad
conservando completitud computacional (se garantiza que todas las conclusiones sean
computables), y decidibilidad (todos los cálculos acaban en un tiempo finito). OWL
DL incluye todas las construcciones del lenguaje de OWL, pero sólo pueden ser usados
Metodología para la creación de ontologías de dominio usando la técnica de mezcla de ontologías basada en parámetros
7
Sabino Pariente Juárez

Fundamentos teóricos
bajo ciertas restricciones (por ejemplo, mientras una clase puede ser una subclase de
otras muchas clases, una clase no puede ser una instancia de otra). OWL DL es
denominado de esta forma debido a su correspondencia con la lógica de descripción
(Description Logics, en inglés), un campo de investigación que estudia la lógica que
compone la base formal de OWL.
OWL Full está diseñado para usuarios que quieren máxima expresividad y libertad
sintáctica de RDF sin garantías computacionales. Por ejemplo, en OWL Full una clase
puede ser considerada simultáneamente como una colección de clases individuales y
como una clase individual propiamente dicha. OWL Full permite una ontología para
aumentar el significado del vocabulario preestablecido (RDF u OWL). Es poco
probable que un software de razonamiento sea capaz de obtener un razonamiento
completo para cada característica de OWL Full.
2.3 Reutilización de ontologías
La reutilización de ontologías según (Figueroa & Perez, 2008) se refiere a la utilización
de una ontología o un módulo de ontología en la solución de diferentes problemas. La
reutilización de ontologías es una actividad que permite emplear una ontología o un
módulo, en por ejemplo, el desarrollo de nuevas ontologías, el desarrollo de diferentes
aplicaciones basadas en ontologías o en la actividad de alineamiento.
2.3.1 Modularización de ontologías
En (Doran, Tamma, & Iannone, 2007) se define la modularización de ontologías como
una técnica que puede ayudar a solucionar el problema de identificar fragmentos de una
ontología, los cuales pueden ser reutilizados con el fin de permitir a los desarrolladores
incluir estos fragmentos en sus nuevas ontologías.
En (Figueroa & Perez, 2008) se define la modularización como la actividad de
identificación de uno o más módulos en un ontología con el objetivo de soportar la
reutilización o el mantenimiento. Además también define la extracción de módulos de
ontologías como la actividad de obtener desde una ontología módulos concretos para ser
utilizados en un propósito especifico (por ejemplo, para contener un sub-vocabulario
particular de la ontología original).
2.3.2 Mezcla de ontologías
En (Suárez-Figueroa, 2010) se menciona que la mezcla de ontologías es “una actividad
que consiste en obtener una nueva ontología desde muchas ontologías de un mismo
dominio. La ontología permite unificar conceptos, terminología y limitaciones de
definición, desde las ontologías fuente. La mezcla de dos ontologías puede ser llevada a
cabo tanto en tiempo de diseño o en tiempo de ejecución”.
En (Svab-Zamazal, 2010) se menciona que la mezcla de ontologías es “una tarea a
nivel ontológico de mezclar la descripción de las entidades de dos ontologías donde
correspondencias han sido tomadas en cuenta”.
Metodología para la creación de ontologías de dominio usando la técnica de mezcla de ontologías basada en parámetros
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Sabino Pariente Juárez
Fundamentos teóricos
En (Ehrig, 2006) se define que para la mezcla, “una nueva ontología es creada desde
dos o más ontología. En este caso, la nueva ontología deberá unificar y reemplazar las
ontologías originales. Esto a menudo requiere considerar una adaptación y extensión. Los
elementos instancia de las ontologías originales son presentados dentro de la nueva
ontología”.
En esta tesis se ha tomado en cuenta las definiciones de estos autores para definir el
método de mezcla utilizado en la solución propuesta.
2.3.3 El mapeo de ontologías
En (Euzenat & Valtchev, 2004) se define el mapeo de ontologías como: “Dadas dos
ontologías que describen un conjunto discreto de entidades (las cuales pueden ser clases,
instancias, propiedades , predicados), encuentra relaciones (por ejemplo de equivalencia o
subsunción) que capturan entre ellos estas entidades”.
En (Ehrig, 2006) se utiliza el mapeo de ontologías en consultas de diferentes ontologías.
Un mapeo representa una función entre ontologías. Las ontologías originales no cambian,
pero los axiomas de mapeo describen como los conceptos, las relaciones y las instancias
son expresadas en términos de la segunda ontología. Estos mapeos están separados de las
ontologías. A menudo los mapeos son aplicados en una sola dirección.
Metodología para la creación de ontologías de dominio usando la técnica de mezcla de ontologías basada en parámetros
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Sabino Pariente Juárez
Estado del arte
Capítulo 3. Estado del arte
En este capítulo se presenta el estudio del estado del arte, donde se muestran los
trabajos relacionados con la construcción de ontologías. La sección 3.1 presenta se presenta
los criterios contemplados para evaluar los trabajos relacionados. Además, describe la
categorización en la que los trabajos relacionados están clasificados. Las secciones 3.2, 3.3
y 3.4 presentan los trabajos de cada categorización definida. Por último, la sección 3.5
presenta las conclusiones del estudio del estado del arte.
3.1 Introducción
El estudio del estado del arte relacionado a la construcción de ontologías de dominio
envuelve tres temas principales: a) Metodologías para la construcción de ontologías, b)
Construcción semiautomática de ontologías de dominio y c) la mezcla de ontologías. En
cada una de estos tópicos se describen diferentes trabajos que tienen propósitos diferentes.
Sin embargo, estos trabajos cuentan con características en común que están relacionadas
con la construcción de ontologías de forma manual o semiautomática.
Una actividad inicial en la elaboración del estado del arte es la categorización de
trabajos relacionados. Los trabajos analizados en el estado del arte han sido categorizados
según los tópicos principales. A continuación se describen estas categorías:



Metodologías para la construcción de ontologías. En esta categoría se describen las
metodologías más conocidas para la construcción de ontologías.
Construcción de ontologías de dominio. En esta categoría se presentan trabajo que
proponen técnicas o métodos para crear ontologías de dominio.
Mezcla de ontologías. Esta categoría describe los trabajos que proponen métodos de
creación de nuevas ontologías utilizando la mezcla de ontologías.
A continuación se presenta el conjunto de criterios que se tomaron en cuenta para
describir cada trabajo de una manera uniforme. Los criterios que se utilizan para la
evaluación son los siguientes:



Descripción general del trabajo evaluado: Presenta la descripción de su objetivo
general del trabajo, las entradas y salidas del trabajo.
Reutilización de recursos: Se evalúa si el trabajo propuesto reutiliza recursos
ontológicos y/o no ontológicos para el proceso de construcción de la ontología.
Aportaciones para la el trabajo de investigación: se realiza análisis de las aportaciones
que puede tener el trabajo propuesto con el trabajo de tesis.
Metodología para la creación de ontologías de dominio usando la técnica de mezcla de ontologías basada en parámetros
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Sabino Pariente Juárez
Estado del arte
3.2 Metodologías para la construcción de ontologías
Esta sección presenta cuatro metodologías que permiten realizar más conocidas en la
construcción de ontologías.
3.2.1 Metodología NeOn
La metodología NeOn (Suárez-Figueroa, 2010) soporta el modelado colaborativo de
redes de ontologías, la reutilización de ontologías, así como la evolución dinámica de una
red de ontologías en ambientes distribuidos. Los puntos clave de la metodología NeOn son:
a) un conjunto de nueve escenarios para la construcción de ontologías y redes de
ontologías, enfatizando la reutilización de recursos ontológicos y no ontológicos, la
reingeniería y la mezcla, y tomando en cuenta el dinamismo y la reutilización, b) el glosario
de procesos y actividades, el cual identificó y define los procesos y las actividades que se
realizan durante la construcción de las redes de ontologías colaborativamente, y por último,
un conjunto de guías metodológicas para procesos y actividades relativas al proceso de
desarrollo de la ontología.
3.2.2 Metodología Methontology
La metodología METHONTOLOGY de (Fernandez et al., 1997) permite la construcción
de ontologías en el nivel de conocimiento. Para ello, esta metodología presenta un proceso
de desarrollo de ontologías que permite identificar qué tareas serán realizadas cuando se
construyen una ontología. Las tareas que se pueden realizar con esta metodología se pueden
organizar en 3 categorías: las tareas administración, las tareas orientadas al desarrollo y
tareas de soporte (Figura 3.1)
Figura 3.1. Proceso de desarrollo de ontologías METHONTOLOGY (Suárez-Figueroa, 2010)
1. Tareas de administración: incluye las tareas de planeación, control y aseguramiento
de la calidad.
Metodología para la creación de ontologías de dominio usando la técnica de mezcla de ontologías basada en parámetros
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Sabino Pariente Juárez
Estado del arte
2. Tareas orientadas al desarrollo: estas actividades se dividen en tres grupos: a) tareas
de pre-desarrollo que incluyen al estudio del ambiente y al estudio de la factibilidad;
b) tareas de desarrollo que incluye a la especificación, la conceptualización, la
formalización y la implementación; y por último, c) tareas de post-desarrollo
incluye el mantenimiento y la reutilización.
3. Tareas de post-desarrollo: incluye las tareas de adquisición de conocimiento, la
evaluación, la integración, la mezcla, el alineamiento, la documentación y la
configuración
El proceso de desarrollo de ontologías de Methontology no define el orden en que
deben ser ejecutadas las actividades. Para ello define el ciclo de vida de la ontología, donde
ser específica qué actividades forman parte de este proceso de desarrollo.
Las aportaciones que la metodología Methontology ofrece a este trabajo de tesis es el
conjunto de tareas que conforman el proceso de construcción de ontologías, principalmente
aquellas relacionadas con la tarea de mezcla de ontologías, que se encuentran en la sección
de post-desarrollo de la metodología METHONTOLOGY.
3.2.3 La metodología On-To-Knowledge
La metodología On-To-Knowledge (Fensel et al., 2000) propone construir ontologías
para la información disponible electrónicamente, con el fin de llevar a cabo la
administración del conocimiento en grandes organizaciones distribuidas. La metodología
On-To-Knowledge construye ontologías tomando en cuenta su futura utilización en
aplicaciones de administración del conocimiento, consecuentemente, las ontologías
desarrolladas con esta metodología están altamente relacionadas a la aplicación.
El proceso propuesto por esta metodología para creación de ontologías es el siguiente:





Estudio de la factibilidad: considera a la aplicación completa y debe llevarse a cabo
antes de desarrollar la ontología. En esta fase se considera el análisis de la aplicación
futura de la ontología a ser desarrollada. De hecho el estudio de factibilidad sirve como
base para el proceso de iniciación.
Iniciación: el resultado de este proceso es el documento de especificación de requisitos
que describen el dominio y el objetivo de la ontología, guías de diseño, fuentes de
información disponibles, casos de estudio y usuarios potenciales, así como aplicaciones
soportadas por la ontología. En el proceso de iniciación debe considerarse el potencial
reuso de ontologías.
Refinamiento: produce una primera versión de una ontología, la cual está orientada a la
aplicación de acuerdo a las especificaciones generadas en el proceso de iniciación. Este
proceso cuenta con dos tareas principales: a) la tarea de elicitación de conocimiento con
expertos de dominio, y b) la tarea de formalización utilizando un lenguaje de
ontologías.
Evaluación: prueba la utilidad de la ontología desarrollada y su ambiente de software
asociado. El producto obtenido es llamado ontología basada en la aplicación. El
proceso realiza dos actividades: a) Checar las cuestiones de competencia y requisitos, y
b) la evaluación de la ontología en el ambiente de aplicación.
Mantenimiento: el cual se realiza durante el proceso de desarrollo de sistema de
software.
Metodología para la creación de ontologías de dominio usando la técnica de mezcla de ontologías basada en parámetros
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Sabino Pariente Juárez
Estado del arte
La Figura 3.2 muestra el proceso de desarrollo de ontología de la metodología On-Toknowledge.
Figura 3.2. Proceso de desarrollo de software de la metodología On-To-Knowledge (Fensel et al., 2000)
Las aportaciones de la metodología On-To-Knowledge a la tesis desarrollada es la idea
de construir ontologías que contemplen su futura utilización en el proceso de desarrollo.
3.2.4 Metodología DILIGENT
La metodología DILIGENT (Pinto et al., 2004) fue diseñada para apoyar a expertos de
dominio en el diseño y desarrollo de la ontología en un ambiente distribuido. Esta
metodología se enfoca en el diseño distribuido y colaborativo de la ontología. Este proceso
incluye las siguientes actividades:
1. Construcción: en esta actividad se crea la versión inicial de la ontología utilizando
colaborativamente el conocimiento de expertos en el dominio, usuarios, ingenieros
en representación del conocimiento e ingenieros en ontologías
2. Adaptación local: en esta etapa se adapta la ontología de acuerdo a las necesidades
del usuario. A continuación se presentan Los cambios realizados a la ontología se
realizan de manera local por cada usuario, después se recolectan todos los cambios
realizados por cada usuario y se almacenan en una tabla.
3. Análisis: en esta actividad se evalúan los cambios sugeridos por los usuarios para
aplicarlos en la ontología. El objetivo de esta tarea es desarrollar una ontología
núcleo compartida.
4. Revisión: en esta etapa se revisa que los cambios realizados en la ontología estén
realizados de forma correcta y que no afecte las necesidades de los usuarios.
5. Actualización local: finalmente, en esta actividad se realiza la actualización de la
nueva ontología a todos los interesados.
Metodología para la creación de ontologías de dominio usando la técnica de mezcla de ontologías basada en parámetros
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Sabino Pariente Juárez
Estado del arte
La Figura 3.3 muestra el proceso de desarrollo de ontología de la metodología
DIGILENT.
La aportación de la metodología DILIGENT es la definición de una metodología que
apoya a los expertos en construcción de ontologías a crear ontologías que incluyan
información de un mismo dominio, y que pueda ser utilizada por diferentes usuarios en una
forma colaborativa.
Figura 3.3 Proceso de desarrollo de ontologías de DILIGENT (Pinto et al., 2004)
3.3 Metodologías para la construcción de ontologías de dominio
A continuación se describen los trabajos de investigación relacionados con la categoría
de construcción de ontologías de dominio.
3.3.1 A comprehensive guideling for building a domain ontology from scratch
En este trabajo de investigación (Cristani & Cuel, 2004) se presenta un framework que
define una meta-metodología, la cual ayuda a los ingenieros de ontologías a crear una
ontología sin tener, como punto de referencia, una ontología previa. Esta meta metodología
define cuatro fases principales.



Fase de plan: En esta fase se definen los objetivos y la cantidad de recursos
necesarios para el desarrollo de la ontología.
Fase de introspectiva: En esta fase se define el esquema, los detalles generales, las
categorías, las relaciones, su formalización en el idioma de su elección y su
demostración.
Fase abajo hacia arriba. En esta fase se genera la terminología de forma automática
o semiautomática, se extrae la descripción de las relaciones entre los términos, y se
maneja el perfeccionamiento de la terminología de la ontología.
Metodología para la creación de ontologías de dominio usando la técnica de mezcla de ontologías basada en parámetros
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Sabino Pariente Juárez


Estado del arte
Fase de provisión de axiomas básicos: En esta fase se proporciona un conjunto de
definiciones de ontología, mediante la intervención o participación de los expertos
en el dominio.
Fase de Validación: En esta fase las definiciones de la ontología son probadas,
validadas y utilizadas.
Cada una de las fases de esta meta-metodología es opcional, paralela y
semiindependiente.
La principal aportación de la guía de creación de ontologías de dominio con este trabajo
de investigación es la meta-metodología para crear la ontología de dominio, debido a que
las fases pueden ayudar a definir una metodología para la integración de ontologías.
3.3.2 TextOntoEx
TextOntoEx (Dahab et al., 2008) es una herramienta para la construcción de ontologías
a partir de texto en lenguaje natural que se basa en un enfoque de patrones. TextOntoEx es
un puente entre el análisis lingüístico y la ingeniería de ontologías. TextOntoEx analiza
texto en lenguaje natural para encontrar relaciones candidatas y entonces las mapea sobre
una representación de significado (que puede ser una ontología), lo cual facilita la
construcción de la ontología.
El objetivo de TextOntoExt es extraer relaciones no taxonómicas de dominio específico
desde texto técnico (libre) utilizando un enfoque basado patrones. TextOntoEx no descubre
nuevas relaciones, más bien instancia relaciones ya conocidas en base a la elección de un
dominio y una temática elegida por el usuario. El enfoque de TextOntoExt contiene las
siguientes fases:



Construcción de patrones semánticos usando un editor de patrones. En esta fase se
construye un conjunto de patrones que describen relaciones de dominio particular
entre dos o más conceptos. Para construir el conjunto de patrones, TextOntoExt
cuenta con un editor de patrones. Este editor utiliza las clases abstractas de la
ontología de dominio destino para definir los patrones semánticos.
Selección de textos del dominio descritos en lenguaje natural. Se ha desarrollado un
programa que sigue los enlaces web (crawler) y guarda el texto, el cuerpo del texto
del tema, y pone los datos extraídos en un formato estructurado. Por ejemplo,
dominio, tema y cuerpo del texto natural.
Obtención de una ontología de dominio desde texto. El objetivo de esta fase es
extraer y construir la ontología desde texto en lenguaje natural, para esto se debe
seleccionar texto natural utilizado en un dominio específico bajo un tema específico.
Las aportaciones principales de TextOntoExt con relación a la tesis desarrollada son los
siguientes:



Un método para la creación de ontologías de dominio a partir de texto en lenguaje
natural.
La utilización de un parámetro que define el dominio y temática de la ontología.
El método de mapeo de relaciones hacia la ontología de dominio.
Metodología para la creación de ontologías de dominio usando la técnica de mezcla de ontologías basada en parámetros
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Sabino Pariente Juárez
Estado del arte
3.3.3 Ontología de dominio que aprende de la WEB
Este trabajo es el resultado de la tesis doctoral de (Sánchez, 2009). La principal ventaja
de este trabajo de investigación es crear una metodología de operación automática y no
supervisada para crear ontologías de dominio desde cero. En esta metodología de
construcción de ontologías se han desarrollado los siguientes métodos:



Método de extracción y selección de términos relacionados con el dominio,
organizándolos de forma taxonómica
Método de descubrimiento y etiquetado de relaciones no taxonómicas entre los
conceptos.
Métodos adicionales para mejorar la estructura final, incluyendo la detección de
entidades con nombre, atributos, herencia múltiple e incluso un cierto grado de
desambiguación semántica.
La metodología de aprendizaje se ha implementado mediante un sistema distribuido
basado en agentes, y ha sido evaluado para varios dominios de conocimiento bien
diferenciados, obteniendo resultados de buena calidad. Finalmente, se han desarrollado
varias aplicaciones referentes a la estructuración automática de librerías digitales y recursos
Web, y la recuperación de información basada en ontologías.
La aportación principal de este trabajo analizado a nuestro trabajo de investigación es la
metodología de construcción de ontologías de dominio. La metodología está conformada
por métodos para la identificación de clases que conforman la ontología, para la
identificación de relaciones taxonómicas y no taxonómicas, tareas que son también
fundamentales en la metodología propuesta.
3.4 Enfoques actuales para mezcla de ontologías
El objetivo principal de los trabajos de esta mezcla de ontologías es proponer técnicas
para la construcción de ontologías.
3.4.1 Creation and Merging of Ontology Top-Levels
Este trabajo (Ganter & Stumme, 2003) propone un método para crear y mezclar
ontologías de alto nivel. Propone una metodología que se basa en la técnica de Exploración
de Ontologías, la cual es adecuada para mezclar pequeñas partes de la ontología,
especialmente para ontologías donde un alto de nivel de precisión es requerido y soportado
para mezclar dos o más ontologías en ese nivel.
La técnica de exploración de ontologías está compuesta por tres pasos:
a) Inicialización del contexto de exploración: En este paso el usuario proporciona un
conjunto inicial de conceptos que son considerados como relevantes para el
dominio.
b) Proceso de exploración: Este paso comprende el dialogo con el usuario, que
consiste de preguntas que obtienen la descripción de la ontología. Además,
identificar los conceptos relacionados al conjunto inicial de conceptos.
c) Tratamiento posterior: En este paso el usuario puede modificar la jerarquía de
conceptos resultante según sean sus necesidades.
Metodología para la creación de ontologías de dominio usando la técnica de mezcla de ontologías basada en parámetros
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Sabino Pariente Juárez
Estado del arte
Las aportación del método de (Ganter & Stumme, 2003) para la tesis desarrollada es el
esquema para crear ontologías utilizando la mezcla de ontologías de alto nivel, es decir
mezclar los conceptos y propiedades de una ontología.
3.4.2 FCA-Merge: Bottom-up merging of ontologies
En los trabajos de Stumme (Stumme & Maedche, 2001) se propone el método FCAMerge para mezclar ontologías siguiendo un enfoque Bottom-up, el cual ofrece una
descripción estructural del proceso de mezcla. El método es guiado por las instancias de las
ontologías que serán mezcladas. El resultado generado por FCA-Merge es una ontología
mezclada, que puede ser explorada y transformada por el usuario.
La Figura 3.4 muestra el proceso general de mezcla de ontologías de FCA-Merge, el
cual consta de 3 tareas principales: a) extracción y cálculo de instancias de dos contextos
formales, b) el algoritmo núcleo de FCA-Merge, que calcula las relaciones de un concepto,
y por último c) la generación de la ontología mezclada, la cual está basada en las relaciones
de un concepto. El proceso de mezcla toma como entrada los datos de dos ontologías y un
conjunto de documentos en lenguaje natural y genera un conjunto de instancias de las
ontologías contenidas en esos documentos. Estos documentos deben ser muy relevantes al
conocimiento representado en las ontologías de entrada, porque de otra forma el sistema no
puede mapear los conceptos contenidos en los documentos contra las ontologías de entrada.
Figura 3.4. El proceso general de mezcla de ontologías de FCA-Merge
La aportación que FCA-Merge ofrece al trabajo de investigación de esta tesis es la
utilización de conocimiento representado en dos ontologías para crear una nueva ontología
con lo que se amplía el conocimiento del dominio. Esto es análogo a la utilización del
parámetro de mezcla en la metodología propuesta en esta tesis.
3.4.3 ATOM: Automatic target-driven ontology merging
Los trabajos de Salvatore Raunich (Salvatore Raunich & Rahm, 2010) proponen una
herramienta de mezcla de taxonomías dirigidas a un objetivo. Esta herramienta es conocida
como ATOM: Automatic Target-Driven Ontology Merging.
La herramienta define un método que mezcla la taxonomía de una ontología fuente con
la taxonomía de una ontología destino. Para ello, esta herramienta recibe como entrada: a)
dos taxonomías y una correspondencia de equivalencia entre los conceptos de las
taxonomías; y como resultado genera una mezcla semántica de las taxonomías.
Metodología para la creación de ontologías de dominio usando la técnica de mezcla de ontologías basada en parámetros
17
Sabino Pariente Juárez
Estado del arte
El método de mezcla de ATOM se basa en un algoritmo que preserva las instancias de
las taxonomías de entrada, así como la estructura de la taxonomía destino. Además, el
algoritmo trata de limitar las correspondencias semánticas en la taxonomía mezclada, por
medio de la utilización de mapeos de entrada y preferencias para la taxonomía destino, lo
cual aplica cuando conceptos iguales son organizados diferentemente en la taxonomía
fuente y destino. También, se propone la extensión del algoritmo de mezcla con
información auxiliar tal como relaciones adicionales entre conceptos fuente y destino con el
fin de mejorar semánticamente el resultado final.
La principal aportación la herramienta ATOM para esta tesis es la utilización de
mapeos definidos para definir la correspondencia entre los elementos de dos taxonomías
que son iguales o equivalentes.
3.5 Conclusiones
En este capítulo se muestra un análisis de trabajos que presentan propuestas
relacionadas a tres temas relevantes para el trabajo de investigación mostrado en esta tesis:
a) metodologías de construcción de ontologías, b) metodologías para construir ontologías
de dominio, y c) metodologías para construir ontologías utilizando la mezcla de ontologías.
Los trabajos presentados en cada categoría del estado del arte presentan aportaciones
similares para cumplir el objetivo de la metodología propuesta en esta tesis.



Metodologías de construcción de ontologías: la principal aportación de los
trabajos analizados en esta categoría a nuestra investigación fue la definición de
diferentes métodos que conforman las metodologías de construcción de
ontologías.
Metodologías para construir ontologías de dominio: la aportación de los
trabajos de esta categoría es la definición de un proceso para crear ontologías de
dominio que toma en cuenta el uso que se le dará a la ontología resultante.
Mezcla de ontologías: la aportación de los trabajos de esta categoría es el
método que cada trabajo propone para identificar las entidades equivalentes en
dos ontologías. Además, estos trabajos realizan la mezcla de la ontología
utilizando algún criterio para limitar la información que contendrá la nueva
ontología generada.
Metodología para la creación de ontologías de dominio usando la técnica de mezcla de ontologías basada en parámetros
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Sabino Pariente Juárez
Metodología CreaDO
Capítulo 4. La Metodología CreaDO
Este capítulo presenta una descripción detallada de la metodología y los métodos que la
componen. La estructura de este capítulo es la siguiente: la sección ‎4.1 se presenta la
descripción del enfoque seguido para diseñar la metodología. En las secciones 4.2 a la 4.4
se describen cada unos de los métodos que conforman la metodología CreaDO. Por último,
en la sección 4.5 se presentan las conclusiones del capítulo.
4.1 Introducción
La metodología CreaDO permite construir ontologías de dominio utilizando elementos
principales: a) un conjunto de ontologías que describen un mismo dominio y b) un
parámetro de mezcla que es un concepto relacionado al conocimiento del dominio de las
ontologías. Este parámetro permite que la ontología resultante sólo represente el
conocimiento relevante para el propósito de utilización de la ontología. El objetivo es la
construcción de ontologías que sean más entendibles y navegables, además de que
incluyan toda la información relacionada a un dominio de conocimiento.
Para alcanzar el objetivo de la metodología CreaDO se han implementado técnicas de
reutilización de ontologías como la modularización, el mapeo y la mezcla de ontologías.
La técnica de modularización es utilizada para extraer el subconjunto de entidades
relacionadas con el parámetro de mezcla. La técnica de mapeo es utilizada para encontrar
las correspondencias entre los elementos de cada ontología de entrada, y la técnica de
mezcla es utilizada para unir los módulos de ontología utilizando los mapeos encontrados,
creando así nuestra ontología de dominio.
La Figura 4.1 muestra la arquitectura general de la metodología CreaDO, donde se
presentan, a) las entradas: un conjunto de ontologías y el parámetro de mezcla, b) los
métodos que conforman la metodología CreaDO y c) las salidas: la ontología que dominio
que deseamos construir.
La metodología CreaDO se divide en 3 fases: a) Fase I: estudio y preparación de las
ontologías, b) Fase II adquisición del conocimiento y c) Fase III: construcción de la
ontología de dominio. Cada una de estas fases está compuesta por métodos que soportan la
creación de la nueva ontología. En esta tesis, los métodos se explican presentado su
enfoque principal, la información que se requiere como entrada, además de la información
de salida que cada método genera como resultado de su ejecución.
Metodología para la creación de ontologías de dominio usando la técnica de mezcla de ontologías basada en parámetros
19
Sabino Pariente Juárez
Metodología CreaDO
Figura 4.1. Arquitectura de la Metodología CreaDO
4.2 Fase de estudio y preparación de las ontologías
La fase de estudio y preparación de las ontologías se encarga de evaluar, estudiar y
preparar las ontologías de entrada con el fin de obtener una visión general de la estructura y
del contenido de las ontologías. Por otra parte esta fase se encarga de definir el parámetro
de mezcla. Para ello esta fase está conformada por dos métodos: a) el método de evaluación
de ontologías y b) Método de declaración del parámetro de mezcla.
4.2.1 Método de evaluación de ontologías
El método de evaluación de ontologías evalúa cada ontología de entrada con el fin de
conocer su estructura y contenido. Además este método se encarga de extender con
información de sinonimia el conocimiento representado en las ontologías. Esto se realiza
con el objetivo de tener un conocimiento más completo acerca del dominio. La Figura 4.2
muestra un esquema general del método de evaluación donde se presenta: a) la entrada
conjunto de ontologías que describen un dominio en común, b) el proceso de evaluación
presentado en forma de caja negra y c) la salida: un conjunto de meta-modelos con
información acerca del contenido y errores de las ontologías, y de la información
relacionada a la sinonimia.
Figura 4.2 Método de evaluación de ontologías
Metodología para la creación de ontologías de dominio usando la técnica de mezcla de ontologías basada en parámetros
20
Sabino Pariente Juárez
Metodología CreaDO
La evaluación de ontologías que realiza este método se basa en la búsqueda de errores
comunes que se cometen cuando se desarrolla una ontología. Estos errores afectan a cada
componente de la ontología (es decir, clases, propiedades, axiomas, etc), por lo que se ha
decidido utilizar esta técnica para evaluar cada componente de la ontología.
En (Poveda-Villalón, Suárez-Figueroa, & Gómez-Pérez, 2010) se propone un conjunto
de errores comunes que surgen cuando se desarrolla una ontología. Estos errores están
asociados a tres dimensiones que definen a una ontología como bien formada: dimensión
estructural, dimensión funcional y dimensión de facilidad de uso para perfiles. En la Figura
4.3, se muestra el esquema de la clasificación (por dimensión) de los errores comunes
presentados en (Poveda-Villalón, Suárez-Figueroa, & Gómez-Pérez, 2010).
Figura 4.3. Clasificación de errores de acuerdo a las dimensiones definidas en (Poveda-Villalón et al., 2010)
El método de evaluación de ontologías sólo se enfoca en evaluar la dimensión
estructural y la dimensión funcional (mencionadas en la Figura 4.3), aunque posiblemente
se abarque un segmento de la dimensión de facilidad de uso de perfiles. Por lo tanto, para
definir el proceso de evaluación se tomaron los errores que pertenecen a las dimensiones,
estructural y funcional, y se clasificaron de acuerdo al elemento ontológico donde aparece
dicho error. De esta forma se evalúan los errores que afectan a un mismo elemento de la
ontología y es posible tener, además, un proceso de evaluación que evalúa varios errores en
un mismo tiempo.
En (McGuinness & Van Harmelen, 2004) se presenta una clasificación donde divide en
tres grupos a los elementos de una ontología, a) los elementos básicos donde se encuentran
las clases y las instancias, las propiedades, los atributos y las restricciones; b) los elementos
de mapeo de ontologías donde se encuentran las equivalencias de clases y propiedades,
equivalencias y diferencias de instancias; y c) las clases complejas donde están la unión,
intersección y complemento de clases.
Con base en la clasificación de elementos de la ontología presentada por (McGuinness
& Van Harmelen, 2004), en esta tesis se realizó una clasificación de los errores comunes de
las dimensiones estructural y funcional de (Poveda-Villalón et al., 2010). La Tabla 4.1
presenta esta clasificación de errores comunes dentro de los elementos de una ontología.
Metodología para la creación de ontologías de dominio usando la técnica de mezcla de ontologías basada en parámetros
21
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Metodología CreaDO
Tabla 4.1. Clasificación de errores comunes de acuerdo al elemento ontológico
Elemento de la ontología
Clases e instancias simples
- Clases simples
- Instancias simples
Propiedades simples
- Propiedades
-Tipo de dato
- Propiedades de las instancias
Características de propiedad
- Transitiva
- Simétrica
- Funcional
- Inversa
- Inversa funcional
Propiedad de restricción
-allValuesFrom
y
someValuesFrom
- Cardinalidad
- hasValue
Clases complejas
- Operadores de conjunto
- Clases enumeradas
- Clases disjuntas
Errores comunes de diseño
P16. Mal uso de primitivas y clases definidas
P1. Crear elementos polisémicos
P2. Crear sinónimos como clases
P7. Mezclar diferentes conceptos en la misma clase
P16. Mal uso de primitivas y clases definidas
P4. Crear elementos de la ontología no conectados
P11. Falta de Dominio o Rango en las propiedades
P23. Utilizar elementos de la ontología incorrectamente
P12. Falta de propiedades equivalentes
P6. Incluir ciclos en la jerarquía
P24. Utilizar definición recursiva
P3. Crear la relación “isA” en lugar de “subClassOf”, “instanceOf”
“sameIndividual”
P17. Especializar demasiado una jerarquía
P18. Especializar demasiado un dominio o un rango.
P16. Mal uso de primitivas y clases definidas
P5. Definir relaciones inversas erróneas
P13. Falta de relaciones inversas
o
P16. Mal uso de primitivas y clases definidas
P14. Mal uso de “allValuesFrom”
P15. Mal uso de “notSome” y “someNot”
P16. Mal uso de primitivas y clases definidas
P10. Falta de “disjontsOf”
P19. Intercambio de intersección o unión
El método de evaluación de ontologías propuesto en esta tesis se basa en esta
clasificación para evaluar las ontologías de entrada. Por lo tanto, el proceso de evaluación
contiene tres módulos principales: el módulo de evaluación de clases, el módulo de
evaluación de propiedades y el módulo de evaluación de la taxonomía. Estos módulos se
han definido por la unión de elementos similares de la ontología (por ejemplo las clases y
las clases complejas), la unión de elementos de la ontología que se encuentran dentro de la
definición de otro elemento (propiedades, restricciones y características de propiedad son
parte de las propiedades).
Debido a que el objetivo de la tesis fue crear una metodología semiautomática, no fue
posible tomar en cuenta todos los errores presentados en (Poveda-Villalón et al., 2010).
Únicamente, se seleccionaron aquellos errores relacionados con la parte estructural de la
ontología, por ejemplo, el patrón de nombrado de las clases o la identificación del tipo
elemento que se está analizando. El resto de errores de la clasificación no fueron
considerados ya que estos tienen más relación con el contexto y aplicación de la ontología,
Metodología para la creación de ontologías de dominio usando la técnica de mezcla de ontologías basada en parámetros
22
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Metodología CreaDO
como es el caso de la declaración de clases sinónimos en la ontología, o con errores que
analizan casos donde no se definen relaciones de forma correcta.
La Tabla 4.2 muestra la definición de los módulos que se definen el método de
evaluación de ontologías, presentando los elementos ontológicos que involucra y los errores
que analiza cada módulo.
Tabla 4.2. Módulos de evaluación del método de evaluación de ontologías
Proceso
evaluación
de Elementos
ontología
Evaluación de clases
Evaluación
propiedades
Clase
simples,
complejas
de
Evaluación de taxonomía
de
la Errores a evaluar
clases
Propiedades, restricción de
propiedad, Características de
Propiedad
Taxonomía de la Ontología
P22. Uso de diferentes criterios de nombrado.
P16. Mal uso de primitivas y clases definidas.
P16. Mal uso de primitivas y clases definidas.
P22. Uso de diferentes criterios de nombrado.
P4. Crear elementos de la ontología no
conectados.
P11. Falta de Dominio o Rango en las
propiedades.
P23. Utilizar elementos de la ontología
incorrectamente.
P6. Incluir ciclos en la jerarquía.
Con base en la clasificación presentada en la Tabla 4.2, se definió el proceso que sigue
el método de evaluación de ontologías propuesto. En la Figura 4.4 se presenta el flujo que
sigue este proceso, donde se tiene, como tarea inicial, la evaluación de clases,
posteriormente la evaluación de propiedades y por último la evaluación de la arquitectura
Figura 4.4. Diagrama de flujo del método de evaluación de ontologías
Cada módulo presentado en la Figura 4.4 se encarga de evaluar diferentes aspectos de la
ontología. Es decir, el proceso de evaluación de clases tiene como objetivo evaluar las
clases una ontología para asegurarse que estas se encuentren definidas correctamente. Así
mismo, el proceso de evaluación de propiedades tiene como objetivo evaluar las
propiedades tanto de objeto como de tipo de dato. Por su parte el proceso de evaluación de
la taxonomía tiene como objetivo evaluar la taxonomía de la ontología buscando ciclos en
sus propiedades de subclase. Para alcanzar el objetivo de cada módulo se deben realizar
diferentes tareas. A continuación se define detalladamente cada módulo de evaluación.
Metodología para la creación de ontologías de dominio usando la técnica de mezcla de ontologías basada en parámetros
23
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Metodología CreaDO
4.2.1.1 Módulo de evaluación de clases
El módulo de evaluación de clases se encarga de identificar las clases dentro de cada
ontología, y además de validar que estas clases estén definidas de forma correcta según la
descripción de las primitivas de OWL. Este proceso se encarga, además de extender las
clases con sus sinónimos. Las tareas que realiza este módulo son definidas utilizando los
errores a evaluar de la Tabla 4.2. Estas tareas son definidas a continuación:

Tarea 1. Identificar las clases dentro de cada ontología (esta tarea hace referencia al
error P16. Mal uso de primitivas y clases definidas). Para llevar a cabo esta tarea
utilizamos las primitivas para definir una clase de OWL definidas en (McGuinness &
Van Harmelen, 2004) con el fin de identificar las entidades de la ontología que son
clases.

Tarea 2. Normalizar el patrón de nombrado de la clase (esta tarea hace referencia al
error P22. Uso de diferentes criterios de nombrado). Una vez identificadas las clases de
la ontología la siguiente tarea es normalizar el identificador de la clase. Esto se realiza
con el objetivo de comparar los nombres de una ontología con los nombres de las
demás ontologías y poder encontrar más correspondencias cuando buscamos similitudes
entre las ontologías.
Existen dos tipos de nombrado de clases: a) el primero permite iniciar con mayúsculas
las palabras, por ejemplo: para definir la clase Land based Tourism en este tipo de
nombrado se representa como LandBasedTourism, y b) el segundo permite utilizar el
guión bajo para separar palabras, por ejemplo la clase Land based Tourism se
representa como Land_Based_Tourism. Este módulo propuesto utiliza el patrón de
nombrado de guión bajo para normalizar los nombres de los clases de las ontologías de
entrada. Además, convierte todas las letras en minúsculas.

Tarea 3. Extender clases con sinónimos. Esta tarea es una actividad extra a la
identificación de errores, que intenta ayudar a conocer un poco más acerca del dominio
de la ontología. Esta tarea se encarga de extender cada clase con sus sinónimos según la
base de datos de información léxica WordNet. Por ejemplo, para el concepto “Tourist”
que se encuentre en una de las ontologías que representan el conocimiento de
“Tourism”. Los sinónimos encontrados en WordNet para el concepto Tourist son los
conceptos Tourer y Holidaymaker. Esto permite encontrar más correspondencias
cuando se busquen las similitudes entre las ontologías.
4.2.1.2 Módulo de evaluación de propiedades
El módulo de evaluación de propiedades se encarga de identificar los objetos que son
de tipo Propiedad (tanto propiedades de objeto como de tipo de dato) dentro de cada
ontología de entrada. Cada propiedad identificada es evaluada de acuerdo a las primitivas
de OWL. Las tareas que realiza este módulo son definidas utilizando los errores a evaluar
de la Tabla 4.2. Estas tareas son definidas a continuación:

Tarea 1. Identificar propiedades dentro de cada ontología (hace referencia al error P16.
Mal uso de primitivas y clases definidas). Esta tarea utiliza las primitivas de propiedad
(de objeto y de tipo de dato) de OWL de (McGuinness & Van Harmelen, 2004) para
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identificar las entidades de la ontología que son propiedades.

Tarea 2. Normalizar el nombrado de las propiedades. (Esta tarea hace referencia al
error P22. Uso de diferentes criterios de nombrado de la Tabla 4.2). Las propiedades
también necesitan ser normalizadas en su nombrado para poder identificar similitudes
dentro de otras ontologías. Para ello, al igual que la clases, el nombre de las
propiedades es transformado al patrón de nombrado que utiliza el guión bajo para
separar palabras y se convierten todas las letras a minúsculas. Por ejemplo, para la
propiedad isRelatedTo su normalización es is_related_to.

Tarea 3. Evaluar el dominio y el rango de las propiedades: (Esta tarea es asociada a los
errores P4. Crear elementos de la ontología no conectado, P11. Falta de Dominio o
Rango en las propiedades, P23. Utilizar elementos de la ontología incorrectamente
de la Tabla 4.2). Esta tarea se encarga de evaluar si la estructura de cada propiedad
está definida correctamente. Es decir, se debe comprobar que la propiedad tenga
definidos tanto el dominio como el rango, y que estos estén definidos utilizando clases
de la ontología. Por ejemplo, cuando la relación “Has_Living_room” deben estar
definidos el dominio como el rango de esta relación. Es decir las clases Hotel y Living
Room deben estar definidas en la ontología y deben ser el dominio y rango de la
relación, respectivamente.
4.2.1.3 Módulo de evaluación de la taxonomía
El módulo de evaluación de la taxonomía verifica la estructura de la taxonomía de la
ontología con el fin de identificar ciclos en la definición de relaciones de subclase. En este
módulo la única tarea que se realiza es la siguiente:
Tarea 1. Evaluar recursividad en la taxonomía: (Esta tarea está asociada al error P6.
Incluir ciclos en la jerarquía). Esta tarea recorre la taxonomía de la ontología y busca ciclos
en la definición de relaciones de subclase. Es decir, si tenemos a las relaciones clase Car
subclase de la clase Land_Transport, la clase Land_Transport subclase de la clase
Transport, y la relación que cierra el ciclo, la clase Transport subclase de la clase Car.
4.2.2 Método de definición del parámetro de mezcla
El método de definición del parámetro de mezcla define el concepto que funcionará
como filtro para identificar la información contenida en la nueva ontología. Este concepto
en la metodología CreaDO lo llamamos parámetro de mezcla. Este parámetro de mezcla
ayuda a filtrar el conocimiento Las características del parámetro de mezcla son las
siguientes:

El parámetro está relacionado al conocimiento descrito en las ontologías de
entrada y al conocimiento en común de dichas ontologías. Este conocimiento es
utilizado para construir la nueva ontología. Por ejemplo, las ontologías pueden
describir el dominio de “Films”, sin embargo, sólo se necesita representar en la
ontología de dominio el conocimiento relacionado a “Comedy Films”. Por lo
tanto, el parámetro de mezcla en este caso es el concepto Comedy Films.

El parámetro de mezcla es tratado de forma similar a una clase de una ontología.
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Metodología CreaDO
Es decir, este parámetro también lo normalizamos al patrón de nombrado donde
se separan las palabras con un guion bajo, por ejemplo el concepto Comedy
Films” lo normalizamos a comedy_films.

De igual manera, el parámetro es extendido con su información de sinónimos
obtenida desde WordNet. Esta extensión se hace con el fin de encontrar más
correspondencias al momento de buscar el parámetro dentro de las ontologías de
entrada. Por ejemplo, para el parámetro de mezcla comedy films, un sinónimo es
comedy movies. Realizar esta extensión del conocimiento ofrece más
oportunidades de encontrar correspondencias del parámetro de mezcla con los
conceptos definidos dentro de las ontologías de entrada. Es decir, si una ontología
de entrada no contiene el concepto comedy films pero si el concepto comedy
movies, sin la información de los sinónimos que se ha encontrado no sería posible
identificar que se está hablando del mismo concepto.
4.3 Fase de adquisición del conocimiento
La fase de adquisición del conocimiento identifica la información representada en las
ontologías de entrada que puede ser utilizada para construir la ontología de dominio. Para
ello en esta fase se definen dos métodos: a) el método de extracción de módulos de
ontologías, que identifica el segmento (o módulo) de cada ontología que son de interés para
la nueva ontología. Y b) el método de mapeo de ontologías, que busca similitudes entre lass
entidades de las ontologías.
4.3.1 Método de extracción de módulos de la ontología
El método de extracción de módulos de ontologías obtiene un módulo por cada
ontología de entrada. Cada módulo es obtenido de acuerdo a la información relacionada al
parámetro de mezcla. La Figura 4.5 presenta una vista general del método de extracción de
módulos. En la figura se muestra: a) la entrada: un conjunto de ontologías junto con la
información de sinonimia de las clases y errores comunes obtenida en el método de
evaluación, y el parámetro de mezcla junto con sus sinónimos, b) el proceso de extracción
de módulos de ontología, y c) la salida: un conjunto de módulos de ontología relacionados
al parámetro de mezcla.
Un modulo, según (Doran et al., 2007) es “un componente reusable de una ontología
completa y muy compleja, el cual es independiente pero tiene una asociación definida con
otros módulos, incluyendo la ontología original”. Tomando en cuenta esta definición en el
método de extracción se busca que los módulos se encuentren relacionados entre sí, aunque
provengan de ontologías diferentes.
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Figura 4.5. Método de extracción de módulos de ontologías
Según (Doran et al., 2007) los módulos deben tener las siguientes características:
1. Autónomo. El módulo debe ser autónomo de la ontología, es decir no debe tener
dependencias con elementos de la ontología de donde fue extraido. El conjunto
de relaciones del módulo deben ser transitivamente cerradas.
2. Centrado a una clase (concepto). El módulo contiene información que describe
al concepto inicial. La superclases son consideradas poco importantes ya que
sólo ponen en contexto la clase inicial.
3. Consistente. Los módulos deben ser consistentes. Si la ontología es consistente
los módulos extraídos deben ser consistentes.
Los módulos resultantes del método de extracción de módulos propuesto los módulos
resultantes deben contar con estas características. La única modificación que se debe
contemplar en estas características es que en la característica Centrado a una clase se deben
contemplar las superclases ya que los módulos deben presentar toda la información posible
acerca del dominio de la clase que representa al parámetro de mezcla.
4.3.1.1 El proceso de extracción de módulos
En (Doran et al., 2007) se propone un proceso de extracción de módulos. Este proceso
recibe como entrada una ontología y una clase inicial, y como salida proporciona un
subconjunto de elementos de la ontología que están relacionados a la clase inicial. A este
subconjunto se le conoce como módulo de ontología. Este módulo cumple con las
características de un módulo descritas anteriormente. Los trabajos de (Doran et al., 2007)
definen un algoritmo para llevar a cabo el proceso de extracción de módulos. Este
algoritmo es presentado la Tabla 4.3. El pseudocódigo, que ha sido implementado en la
herramienta ModTool1 , la cual define los siguientes elementos:
a) un conjunto de entradas, donde se definen principalmente la ontología y la clase
inicial, además de diferentes conjuntos de elementos que sirven para llevar a cabo el
proceso de extracción del módulo. Estos conjuntos son:
1
http://code.google.com/p/modtool/
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27
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I.
Un conjunto de propiedades permitidas. donde se definen las propiedades
que se contemplan para la extracción del módulo.
II.
Un conjunto de propiedades permitidas. donde se definen las propiedades
que no se contemplan para la extracción del módulo.
III.
Un conjunto de clases a visitar, donde se registran las clases que se van a ser
visitadas para considerar ser añadidas al módulo.
IV.
Un conjunto de clases visitadas, donde se registran las clases que fueron
visitadas durante el proceso de extracción del módulo. Esto con el fin de no
volver a una clase que ya fue analizada.
b) Una salida, que es el módulo de ontología que contiene los elementos relacionados
a la clase inicial.
c) El proceso de extracción del módulo construye el módulo de ontología identificando
los elementos que serán parte del módulo, iniciando con la clase inicial, y
posteriormente utilizando las relaciones permitidas, identifica las clases que están
relacionadas a la clase inicial y las agrega al conjunto de clases a visitar. Este
proceso es recursivo así que termina cuando se han obtenido todos los elementos
relacionados a la clase inicial por medio de las propiedades permitidas.
Tabla 4.3. Algoritmo del proceso de extracción de módulos presentado en (Doran et al., 2007)
Entrada
Ontología O= (Clases, Propiedades )
Clase inicial tal que esta clase sea parte de las clases de la ontología
Conjunto de propiedades permitidas
Conjunto de propiedades no permitidas
Conjunto de clases visitadas
Conjunto de clases a visitar
Salidas
Proceso
Un subconjunto de la ontología Om=(Clasesm, Relacionesm)
Procedure extraer_Modulo (Clase)

Si clase no pertenece a los visitados entonces

Inserta clase al conjunto de clases visitadas

Obtener el conjunto de propiedades asociadas a la clase de acuerdo a las propiedades
permitidas

Mientras el conjunto de relaciones asociadas no sea vacío
o
Obtener el primer elemento de relaciones asociadas
o
Si la relación no es una propiedad no permitida

Agregar la relación al conjunto de relaciones del módulo

Insertar la clase relacionada a la clase, en el conjunto de clases a visitar
o
Si el conjunto de clases a visitar no está vacío entonces

Obtener primer elemento de las clases a visitar y eliminarlo de la
conjunto

extraer_Modulo (clase a visitar obtenida)
o
Si conjunto de clases a visitar es vacio

Terminar el procedimiento y das como resultado el módulo
Om
Para el método de extracción de módulos de ontologías propuesto se utiliza este
algoritmo de extracción de módulos. La Tabla 4.4 muestra la definición de las entradas para
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el proceso de (Doran et al., 2007). Estas entradas están relacionadas a las ontologías de
entrada y al parámetro de mezcla de la metodología CreaDO.
Tabla 4.4. Entradas del método de modularización de ontologías
Entrada del método de extracción
de módulos
Elementos del conjunto de entrada para el método de modularización
Ontología OWL
Clases, propiedades de objeto, propiedades de dato,
características de propiedad y restricciones de propiedad
instancias,
Clase inicial
Esta clase es el parámetro de mezcla. Si es el caso de
ontología como parámetro se toma una clase de la ontología
tener una
Clases a visitar
Las clases a visitar son definidas por el conjunto de sinónimos de la
clase parámetro. Si es el caso de una ontología el conjunto de clases a
visitar deben ser todos las clases que pertenecen a la ontología y sus
sinónimos
Clases visitadas
Al inicio del método este conjunto está vacio
Propiedades permitidas
Todas las propiedades definidas del lenguaje OWL (subClassOf,
subProperty, instanceOf, disjointOf, etc)
Restricciones de propiedad (TransitiveProperty, symmetricProperty, etc)
Propiedades definidas por el usuario (hasSatisfility, etc)
Propiedades no permitidas
Ninguna
En el método de extracción de módulos propuesto el algoritmo de extracción de
módulos debe ser aplicado a todas las ontologías de entrada. Sin embargo es posible que
para algunas ontologías de entrada no se pueda obtener algún módulo. Esto puede ocurrir
porque el algoritmo obtiene los módulos que son centrados a una clase o en este caso
centrados al parámetro de mezcla, por lo que existe la posibilidad de que al realizar la
búsqueda del parámetro de mezcla o sus sinónimos, no se encuentre dentro de la ontología,
y el método de extracción de módulos no genere ningún módulo de esta ontología.
4.3.2 Método de mapeo de ontologías
El método de mapeo de ontologías identifica aquellos elementos que son similares entre
las ontologías de entrada y define relaciones de equivalencia entre los elementos. Para esto
el método de mapeo se basa en la definición de dos tareas principales
a) Cálculo de la similitud semántica, la cual ayuda a conocer con un grado de verdad
que tan similares son dos elementos de la ontología. Este cálculo se apoya de
Reglas de mapeo y medidas de similitud, las cuales identifican ciertos contextos que
se deben cumplir para que dos elementos de dos ontologías se identifiquen como
equivalentes (o similares). Una vez que se ha detectado que dos elementos son
equivalentes la siguiente tarea del método de mapeos es hacer un filtrado de mapeos
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donde se verifica que la similitud de los dos elementos esté relacionada a la
información del parámetro de mezcla.
b) Definir relaciones de equivalencia, la cual una vez que se ha calculado el grado de
similitud de dos elementos y que estos elementos están relacionados a la
información del parámetro de mezcla se puede definir un mapeo entre los elementos
mediante las relaciones de equivalencia de OWL.
Estas tareas son descritas detalladamente a continuación:
4.3.2.1 Calculo de la similitud ontológica
La similitud ontológica según (Marc Ehrig, 2006) es “la comparación de toda la
ontología (o sus elementos) con otra ontología (o sus elementos). Esta comparación retorna
un valor numérico que indica si los elementos de tienen un alto o bajo grado de similitud”.
En base a esta definición (Marc Ehrig, 2006) se propuso la siguiente función de similitud.
Esta función mapea un par de entidades (expresadas a través del conjunto potencia
de entidades) y sus correspondientes ontologías a un número real que expresa la
similitud entre las entidades. El número resultante cuenta con varias características:





El resultado de la similitud siempre es positiva.
La similitud de dos entidades es simétrica, es decir Sim(e,f) = Sim (f,e).
La similitud igual a 1 define que las entidades involucradas son idénticas.
La similitud define que las entidades involucradas son similares o diferentes según
un grado de certeza.
La similitud igual a 0 define que las entidades involucradas son diferentes y no
tienen características en común.
Ya que una ontología representa la conceptualización de un dominio, cuando se desea
comparar dos ontologías se deben tomar en cuenta aspectos que están más allá de la
representación de las entidades (a nivel sintáctico), es decir, se debe tomar en cuenta la
relación con otras entidades. La comparación debe ser desde un punto de vista semántico.
En este sentido (Marc Ehrig & Sure, 2004) , describe un modelo de 5 capas en forma de
pila, el cual es presentado en la Figura 4.6. Las capas de este modelo son: a) Entidades, b)
Red semántica, c) Lógica descriptiva, d) Restricciones y e) Reglas. El modelo pone las
capas apiladas ya que en la capa inferior se calcula una similitud semántica de bajo nivel y
la complejidad de la similitud semántica va aumentando conforme se va escalando cada
capa.
Figura 4.6. Pila de similitud ontológica (Marc Ehrig & Sure, 2004)
Metodología para la creación de ontologías de dominio usando la técnica de mezcla de ontologías basada en parámetros
30
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Durante el cálculo de la similitud semántica, en cada capa de este modelo se compara a
las entidades de la ontología utilizando diferentes criterios según su contexto. Para esto,
(Ehrig & Sure, 2004) define un conjunto de reglas de mapeo que evalúan la similitud
semántica de una ontológica utilizando un conjunto de reglas de mapeo.
Reglas de mapeo
Las reglas de mapeo proponen heurísticas para conocer si dos elementos de la ontología
son similares. La Tabla 4.5 presenta las reglas clasificadas según la capa de complejidad
semántica. Los aspectos que se evalúan en cada ontología son: a) La capa Entidad cuenta
con reglas que evalúan la similitud entre etiquetas e identificadores de las entidades
ontológicas, b) la capa Red semántica tiene que ver con las relaciones o propiedades que
tiene cada entidad ontológica, c) la capa lógica descriptiva, tiene que ver con el contexto
donde se encuentra la entidad en la ontología y por último, d) la capa Restricciones que
sólo identifica la declaración de que dos entidades son similares.
Tabla 4.5. Reglas de mapeo clasificadas en las capas de complejidad semántica (Ehrig & Sure, 2004)
Capa
Entidad
Red semántica
Lógica
descriptiva
Restricciones
Reglas de mapeo
R1. Si dos etiquetas son las mismas, las entidades probablemente son las mismas.
R2. Si dos entidades tienen el mismo identificador, son idénticas.
R3. Si las propiedades de dos conceptos son iguales, los conceptos son los mismos.
R4.Si el dominio y rango de dos propiedades son iguales las propiedades son también
iguales.
R5. Si los súper-conceptos son iguales, los actuales conceptos son similares a cada uno
de los otros.
R6. Si los sub-conceptos los mismos, el concepto comparado es similar.
R7. Si los conceptos tiene hermanos similares ellos también son similares.
R8. Si las súper-propiedades son las mismas, las propiedades son similares.
R9. Si las sub-propiedades son similares, las propiedades comparadas son similares.
R10. Los conceptos que tienen las mismas instancias son los mimos.
R11. Instancias que tiene el mismo concepto madre son similares.
R12.Si los conceptos tienen similar fracción de instancias, los conceptos son similares.
R13. Si dos instancias son enlazadas a otra instancia vía la misma propiedad, las dos
instancias originales son similares..
R14. Si dos propiedades conecta a las mismas dos instancias, las propiedades pueden
ser similares.
R15. Existe declaraciones explicitas de que dos entidades son similares.
Estas reglas son aplicadas a los 3 tipos de entidades de la ontología, es decir, las clases,
las propiedades y las instancias. Sin embargo para el método de mapeo de ontologías de la
metodología CreaDO sólo se utilizan aquellas reglas que evalúan la similitud de clases y
propiedades, ya que las instancias son un elemento más complicado de comparar al buscar
similitudes semánticas y están fuera del alcance de esta tesis.
Medidas de similitud
Cuando se busca mezclar dos ontologías es preciso conocer aquellas entidades que son
similares (o equivalentes) dentro de las dos ontologías. Las medidas de similitud permiten
conocer el grado de similitud de dos entidades definidas en diferentes ontologías. El grado
de similitud nos ayuda a decidir si dos ontologías son similares. Este grado de similitud es
un número real que puede tomar los valores entre el rango [0,1]. Es decir 0 para una
similitud nula y 1 para un similitud del 100%.
Existen diferentes tipos de medidas que calculan el grado de similitud dependiendo la
capa semántica que utilizan para calcular el grado de similitud. Por ejemplo, (Alasoud,
2009) propone una medida para calcular la similitud de dos entidades de dos ontologías
donde compara los elementos relacionados a las dos entidades e identifica aquellos
Metodología para la creación de ontologías de dominio usando la técnica de mezcla de ontologías basada en parámetros
31
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Metodología CreaDO
elementos que son similares, posteriormente realiza una división del número de similitudes
entre el número máximo de entidades relacionadas a la entidad A y B.
El método de mapeo de ontologías de la metodología CreaDO utiliza las capas de la
Tabla 4.5 para definir sus medidas de cálculo del grado de similitud. Por lo que, el método
define 3 tipos de medidas de similitud que están en las capas Entidad, Red semántica y
Lógica descriptiva, donde se calcula el grado de similitud.



Entidad se comparan identificadores de la entidad. Para el caso de las clases se
utilizan los sinónimos obtenidos en el método de evaluación.
Red semántica se compara las propiedades de la clase, tanto propiedades de tipo
como de tipo de dato.
Lógica descriptiva se comparan las subclases y superclases asociadas a las
clases.
En cada una de las capas se define una fórmula para cada tipo de entidad que se
compara. La Tabla 4.6 muestra las fórmulas para calcular la similitud entre entidades.
Tabla 4.6. Tabla de medidas de similitud
Capa de similitud
Entidad
Similitud
Entidad
Formula
Clases y
propiedades
1
Clases
(nes/N1+nes/N2)/2
Clases
(nes/N1+nes/N2)/2
Superclases
Clases
(nes/N1+nes/N2)/2
Subclases
Clases
(nes/N1+nes/N2)/2
Identificadores
Red semántica
Red semántica
Lógica
descriptiva
Lógica
descriptiva
Propiedades de
objeto
Propiedades de
tipo de dato
Regla de
mapeo
utilizada
R1, R2
R4
R4
R5
R6
En la capa Entidad cuando se trata de entidades similares el grado de similitud es 1 y si
son diferentes es 0. Sin embargo, para las capas lógica descriptiva y red semántica se
utiliza la fórmula grado de similitud = (nes/N1+nes/N2)/2, donde:



nes = número de elementos similares relacionados a la clase1 y la
clase2(clases, superclases, etc)
N1 = Total de entidades relacionadas al concepto1
N2 = Total de entidades relacionadas al concepto2
Estas medidas son aplicadas a cada comparación de clases entre dos ontologías y por
consiguiente al comparar las entidades relacionadas a la clase se tiene que realizar la
comparación de las propiedades relacionadas a la clase. Una vez que se ha calculado el
grado de similitud en cada una de los aspectos de cada capa se tiene que calcular el grado
de similitud entre las entidades que se están comparando para ello se ha definido la
siguiente fórmula para el grado de similitud entre las clases. La fórmula suma los grados de
Metodología para la creación de ontologías de dominio usando la técnica de mezcla de ontologías basada en parámetros
32
Sabino Pariente Juárez
Metodología CreaDO
similitud obtenidos en cada comparación y divide la suma entre el número total de grados
de similitud calculados.
Similitud semántica = suma (Grados de similitud)/número de grados de similitud obtenidos.
Si algún grado de similitud es 0 o nulo (debido a que alguna de las dos clases no cuente
con las entidades relacionadas) ese grado de similitud no es tomado en cuenta para el
cálculo de la formula.
Umbral similitud
Una vez calculado el grado de similitud la siguiente tarea es conocer si las entidades
comparadas pueden ser relacionadas con una propiedad de equivalencia. El grado de
similitud puede estar en el rango [0, 1], lo que significa que si el grado se acerca a 1 es muy
probable que las entidades sean equivalentes y si el grado de similitud se acerca a 0 es muy
poco probable que las entidades sean equivalentes. El problema entonces es decir cuál es el
umbral idóneo para decidir cuando las clases son consideradas equivalentes. Para ello, en
los trabajos de (Bollegala, Matsuo, & Ishizuka, 2007) y (Elita, Gavrila, & Vertan, 2007)
identificaron que el umbral aproximado de 0.7 para la identificación de similitud o
equivalencia entre dos entidades. Aunado a esto en la metodología CreaDO evaluamos la
utilización de un umbral mayor y menor, Sin embargo, los resultados indicaron que el
umbral más correcto era 0.7 para decidir cuándo dos entidades son similares o no.
Entonces si la similitud semántica entre dos entidades en mayor o igual a 0.7, las
entidades son consideradas como similares o equivalentes, sin embargo si la similitud
semántica es menor a 0.7 entonces las entidades no son consideras como equivalentes.
Filtrado de mapeos
El filtrado de mapeos es una tarea muy importante del método de mapeo de ontologías
debido a que filtra las equivalencias de entidades identificadas en las tareas anteriores del
método. Este filtrado se realiza con el fin de identificar los mapeos que están relacionados
al parámetro de mezcla y por lo tanto con la información que se ha obtenido en los módulos
que han sido identificados en el método de extracción de ontologías.
El filtrado de mapeo verifica que alguna de las dos entidades, que han sido identificadas
como equivalentes, se encuentre dentro de los módulos identificados en el método de
extracción de módulos. Si cumple con esta condición la propiedad de equivalencia es
seleccionada para ser utilizada en la definición del conocimiento de la ontología de
dominio.
4.3.2.2 Propiedades de alineamiento
Las propiedades de alineamiento permiten definir propiedades de equivalencia entre
entidades ontológicas, cuando se encuentra una correspondencia entre dos entidades. La
correspondencia de las entidades puede ser: equivalencia, subclase, coincidencia,
disyunción, membrecía e inversa. Cada una de estas relaciones se utiliza en diferentes
entidades de una ontología. La Tabla 4.7 muestra el uso de cada propiedad de
correspondencia en una clase y su definición en el lenguaje OWL, esta clasificación está
Metodología para la creación de ontologías de dominio usando la técnica de mezcla de ontologías basada en parámetros
33
Sabino Pariente Juárez
Metodología CreaDO
basada en la clasificación de las relaciones de correspondencia descritas en (Svab-Zamazal,
2010).
Tabla 4.7. Uso de las propiedades de correspondencia en las entidades ontológicas.
Propiedad de alineamiento
Equivalencia
Entidad ontológica
Clases, Propiedades, Instancias
Subclase
Clases, Propiedades de objeto
Coincidencia
Disyunción
Membrecía
Inversa
Clases, Propiedades, instancias
Clases
Instancias
Propiedades
Representación en OWL
owl:equivalentClass,
owl:equivelentPorperty, owl:sameAs
rdf:subClassOf,
rdf:subPropertyOf
owl:sameAs
owl:disjointWith
owl:memberOf
owl:inverseOf
La última tarea del método de mapeo de ontologías es definir (en el lenguaje de
ontologías Web) la propiedad de equivalencia entre las dos entidades identificadas como
equivalentes y que se identificaron como parte de la ontología de dominio a construir. Las
propiedades de alineamiento que se utiliza son las propiedades de equivalencia. Es decir
cuando se trate de clases equivalentes se utiliza la propiedad de equivalencia
equivalentClass, y cuando se trate de equivalencias de propiedades, tanto de objeto como
de tipo de dato, se utiliza la propiedad de equivalencia equivalentProperty..
4.4 Fase de construcción de la ontología de domino
La fase de construcción de la ontología de dominio reúne toda la información
seleccionada en la Fase de adquisición del conocimiento con el objetivo de crear la
ontología de dominio. Para ello, se cuenta con un método de mezcla de ontologías que
realiza la tarea de unir todo el conocimiento obtenido.
4.4.1 Método de mezcla de ontologías
El método de mezcla de ontologías es el método donde se construye la ontología de
dominio utilizando los módulos identificados en el método de extracción de ontologías
unificando esta información mediante los mapeos identificados en el método de mapeo de
ontologías. Las siguientes tareas forman parte del método de construcción de la ontología
de dominio:
a) Definición del conocimiento de la ontología de dominio: Esta tarea obtiene todo el
conocimiento de los módulos y lo representa en un único modelo ontológico. Es
decir, todas las clases y propiedades definidas en los módulos. Cada entidad
ontológica conserva su información de procedencia, es decir conserva la URI y el
identificador como esta en la ontología de procedencia.
b) Unificación del conocimiento representado. Una vez que se ha definido todo el
conocimiento que contendrá la ontología de dominio es necesario definir
propiedades de equivalencia a los elementos similares entre los módulos para ello se
utilizan los mapeos que se identificaron en el método de mapeo de ontologías.
Metodología para la creación de ontologías de dominio usando la técnica de mezcla de ontologías basada en parámetros
34
Sabino Pariente Juárez
Metodología CreaDO
4.5 Conclusiones
En este capítulo se presenta la descripción detallada de los métodos que conforman la
metodología CreaDO. Estos métodos se dividieron en tres fases:



Fase I: Estudio y preparación de las ontologías, donde se definió al método de
evaluación de antologías y al método de definición del parámetro de mezcla.
Fase II: Adquisición del conocimiento, donde se definió al método de extracción
de módulos de ontologías y el método de mapeo de ontologías.
Fase III: Construcción de la ontología de dominio, donde se definió el método de
mezcla de la ontologías
Metodología para la creación de ontologías de dominio usando la técnica de mezcla de ontologías basada en parámetros
35
Sabino Pariente Juárez
Herramienta CreaDO
Capítulo 5. Herramienta CreaDO
En este capítulo se presenta el análisis, diseño e implementación de la herramienta
CreaDO. En la sección 5.1 se presenta una introducción que describe como la
herramienta fue diseñada. En la sección 5.2 se presenta el análisis y diseño de la
herramienta. En la sección 5.3 se muestra la implementación. En la sección 5.4 se
presentan un conjunto de metamodelos que servirán para almacenar la información
generada en el proceso de desarrollo de ontologías. En la sección 5.5 se muestra el
prototipo de la herramienta presentando su interfaz gráfica de usuario. Por último, en la
sección 5.6 se presentan las conclusiones del capítulo.
5.1 Introducción
La herramienta CreaDO fue desarrollada con el fin de implementar la metodología
CreaDO explicada en el capitulo Capítulo 4. De esta manera, se realizó un análisis de las
características de la metodología CreaDO.
5.2 Análisis y diseño de la herramienta CreaDo
El diseño de la herramienta fue realizado utilizando la metodología Tropos
(Bresciani y otros, 2002). El primer paso de la metodología Tropos es la fase de
requisitos tempranos en donde se representa el objetivo general de la metodología
propuesta mediante la definición del contexto donde la metodología será utilizada. Para
ello se define un diagrama de actores, el cual define a los actores junto con sus metas
principales y las dependencias que existen entre ellos. La Figura 5.1 muestra el diagrama
de actores en donde se muestran: a) el actor Desarrollador de ontologías que tiene como
meta principal “desarrollar ontología” y b) el actor CreaDO que tiene como meta
principal construir ontologías de dominio. Este actor es el encargado de implementar la
metodología. Estos dos actores comparten dependencias de recurso. El actor CreaDO
depende que el actor Desarrollador de ontologías le proporcione los recursos “Conjunto
de ontologías” y “Parámetro de mezcla”. Estos recursos son considerados como la
entrada de la herramienta. Por otra parte el actor Desarrollador de ontologías depende
que el actor CreaDO le proporcione al recurso “Ontología de domino”. Este recurso es
considerado como la salida que proporciona la herramienta.
Metodología para la creación de ontologías de dominio usando la técnica de mezcla de ontologías basada en parámetros
36
Sabino Pariente Juárez
Herramienta CreaDO
Figura 5.1. Diagrama de actores de la metodología CreaDO.
El segundo paso de la metodología Tropos es crear un modelo de metas en el cual se
describa a detalle cada unas de las metas de cada actor. Para el caso de la metodología
CreaDO únicamente se describe a detalle al actor CreaDO, el cual representa los
requisitos funcionales de la herramienta. La Figura 5.2 muestra el modelo de metas de
este actor. En este modelo el actor CreaDO tiene la meta “construir ontologías de
dominio”. Esta meta se divide en cinco submetas: a) Evaluar la ontología, b) Definir el
parámetro de mezcla, c) Obtener módulos de ontología, d) Mapear las ontologías, y e)
Mezclar la ontología. Cada una de estas submetas representa a los cinco métodos que
conforman a la metodología propuesta. Estas submetas se derivan en tareas y subtareas
que se deben de realizar para lograr alcanzar la meta principal.
D
Evaluate
properties
Merging
ontology
Mapping
ontology
And
Finding
correspondences
amoung
ontologies
Merging
ontologies
Defining
mappings
between
ontologies
d
An
d
An
d
An
Joining the
ontology
modules in a
new ontology
Extract module
ontology
Get Parameter
and parameter
extension
D
Evaluate
architecture
And
An
d
An
d
Get the
parameter
synonyms
Define
parameter
Get ontologies
and ontologies
extension
And
An
d
Get
Parameter
Modularizing
ontologies
d
An
And
And
Evaluate
ontology
entities
d
An
Evaluate
class
Defining
Parameter
Mapear las
ontologias
And
d
An
Extraer
Módulos de
ontologías
And
Evaluating
ontology
d
An
And
CreaDO
Get
ontologies
d
An
Definir el
parametro de
mezcla
An
d
And
Evaluar
ontologías
And
Construir
ontologías de
dominio
Provide
domain
ontology
Adding the
ontology
mappings in the
new ontology
D
Set of
ontologies
D
Parameter
of merge
D
OWL-DL
Domain
Ontology
D
Ontology
Developer
Get domain
ontology
Figura 5.2. Diagrama de metas de la metodología CreaDO
Metodología para la creación de ontologías de dominio usando la técnica de mezcla de ontologías basada en parámetros
37
Sabino Pariente Juárez
Herramienta CreaDO
El tercer paso de la Metodología Tropos es el diseño arquitectural. En esta fase el
actor CreaDO se divide en subactores. Esto con el fin de definir la arquitectura de la
herramienta CreaDO. Para ello, se utilizan las submetas del actor CreaDO para definir
un diagrama de actores (Figura 5.3). En este diagrama se tienen los actores que
representan a cada una de las metas del actor CreaDO. Además se define el actor
Wordnet como actor externo, el cual ayuda al buen funcionamiento de la herramienta.
También los actores que realizan tareas específicas. Por último el actor “Desarrollador
de ontologías”.
Figura 5.3 Diagrama de actores de la herramienta CreaDO
Metodología para la creación de ontologías de dominio usando la técnica de mezcla de ontologías basada en parámetros
38
Sabino Pariente Juárez
Herramienta CreaDO
La siguiente fase de la metodología Tropos es el diseño detallado. En esta fase se
definen las actividades que cada actor en el diseño arquitectural debe realizar. La
definición de las tareas que realiza cada actor de la herramienta CreaDO, fue
representada en el capítulo 4. Estas tareas se definieron mediante la utilización de
algoritmos y diagramas de flujo.
5.3 Arquitectura de la herramienta CreaDO
La implementación es la última fase de la metodología Tropos. En esta fase los
actores de la fase de diseño arquitectónico y los algoritmos del diseño detallado son
implementados en un lenguaje de programación. La implementación de la herramienta
se realizó en el lenguaje de programación Java. La Figura 5.4 muestra un diagrama de
paquetes de la herramienta el cual se utilizó para implementar la herramienta en Java.
Este diagrama de paquetes está definido con base a los actores identificados en la fase
del diseño arquitectural. Cada actor es considerado una clase de Java. Se definieron 7
paquetes, 1) el paquete de evaluación de ontologías que contiene a las clases Evaluación
de Clases, Evaluación de propiedades, Evaluación de la arquitectura que heredan de la
clase Evaluación de la ontología, 2) el paquete parámetro de mezcla que contiene a la
clase Definición del parámetro de mezcla, 3) el paquete de EuroWordNet que contiene a
la clase EuroWordNet, 4) el paquete de Modularización de ontologías que contiene a la
clase Extracción de módulos de ontologías, 5) el paquete de similitud semántica que
tiene a la clase Similitud Semántica, 6) el paquete de mapeo de ontologías que tiene las
clases Mapeo de Ontologías y Filtrado de Mapeo, y por ultimo 7) el paquete de mezcla
de ontologías con la clase Mezcla de ontologías.
Figura 5.4. Diagrama de paquetes de la herramienta CreaDO
5.4 Paquete de almacenamiento de información
La información que se utiliza durante el proceso de construcción de ontología de
dominio tiene que ser almacenada para que sea consultada o transformada por cada uno
de los métodos definidos de la metodología propuesta. Esta información ha sido
estructurada para que su utilización pueda ser más sencilla y fácil de entender. En la
Metodología para la creación de ontologías de dominio usando la técnica de mezcla de ontologías basada en parámetros
39
Sabino Pariente Juárez
Herramienta CreaDO
herramienta se ha definido un paquete adicional donde se define la utilización de un
conjunto de metamodelos que permiten el almacenamiento de la información utilizada
en cada método de la metodología propuesta. Este conjunto de metamodelos ayudan a
almacenar la información generada en cada método.
La Figura 5.5 muestra el paquete de los metamodelos utilizados en un paquete
llamado OMVExtension, el cual tiene las clases OMVCore, OMVLir, OMVModule,
OMVMapping, OMVPitfall. Este paquete se encarga únicamente de gestionar la
utilización de cada metamodelo.
OMVExtension
OMVCore
OMVLir
OMVPitfall
OMVModule
OMVMapping
Figura 5.5. Paquete de extensiones OMV
Los metamodelos utilizados en este paquete son definidos en base a los metamodelos
OMV propuestos en (Hartmann, Palma, & Sure, 2005) quienes definen el metamodelo
OMV Core y (Montiel-Ponsoda, de Cea, Gómez-Pérez, & Peters, 2008) quienes
propusieron el metamodelo OMV Lir que es una extensión al metamodelo OMV Core.
Estos metamodelos son descritos entre las secciones 5.4.2 y 5.4.5 donde se describe
detalladamente la información que se representa en cada método de la metodología
CreaDO. También se menciona la clase del paquete OMVExtension que gestiona la
utilización de cada metamodelo.
5.4.1 OMVCore
El metamodelo OMVCore propuesto por (Hartmann et al., 2005) almacena
información general de la ontología. Esta información la distribuye en diferentes clases
que contienen información referente al contexto de la ontología. La clase más importante
es la clase Ontology donde se almacena información acerca de la procedencia de la
ontología, tal como, nombre, la URI, la versión de la ontología, descripción, las palabras
claves, el lenguaje natural utilizado. Además también presenta información estadística
de la ontología, por ejemplo, número de clases, número de propiedades, número de
instancias, número de axiomas. El resto de las clases del metamodelo OMV Core sirven
para describir el propósito más aspectos referentes a la ontología como, el dominio de la
ontología, la tarea en que será utilizada la ontología, la metodología y la herramienta de
creación de ontologías utilizada, entre otras. La Figura 5.6 presenta el diagrama de
clases del metamodelo OMVCore.
La herramienta CreaDO utiliza estos metamodelos para almacenar la información
general de cada ontología de entrada. Para ello utiliza la clase Ontology del metamodelo
OMVCore, para almacenar información acerca de la procedencia de la ontología y la
Metodología para la creación de ontologías de dominio usando la técnica de mezcla de ontologías basada en parámetros
40
Sabino Pariente Juárez
Herramienta CreaDO
información estadística de la ontología. En el paquete OMVExtension la clase que
gestiona este metamodelo es la clase OMVCore.
Figura 5.6. Metamodelo OMV de (Hartmann et al., 2005)
5.4.2 Metamodelo OMVLir
El metamodelo OMVLir propuesto por (Montiel-Ponsoda et al., 2008) es una
extensión al metamodelo OMVCore. Este metamodelo almacena información léxica, tal
como sinónimos, antónimos, nombres científicos, traducciones, nombres comunes, etc.
La clase principal de este metamodelo es la clase LexicalEntry la cual almacena la
información léxica. El metamodelo OMVLir también cuenta con más clases que ayudan
a contextualizar a cada instancia de la clase LexicalEntry. La Figura 5.7 presenta el
diagrama de clases del metamodelo OMVLir
La herramienta CreaDO utiliza al metamodelo OMVLIR para almacenar la
información de patrón de nombrado y sinónimos obtenida en la tarea de evaluación de
clases en el método de evaluación de ontologías. El método de evaluación utiliza
únicamente a la clase OntologyElement para almacenar las clases de la ontología y a la
clase LexicalEntry para almacenar la información de patrón de nombrado y sinónimos
Metodología para la creación de ontologías de dominio usando la técnica de mezcla de ontologías basada en parámetros
41
Sabino Pariente Juárez
Herramienta CreaDO
relacionados a la clase evaluada. Este metamodelo es gestionado por la clase OMVLir
del paquete OMVExtensions.
Figura 5.7. Metamodelo OMVLIR (Montiel-Ponsoda et al., 2008)
5.4.3 Metamodelo OMVPropertyPitfalls
El metamodelo OMVPropertyPitfalls es una extensión del metamodelo OMVLir de
(Montiel-Ponsoda et al., 2008). Este metamodelo es utilizado por la tarea de evaluación
de propiedades del método de evaluación de ontologías, por lo tanto, almacena la
definición de una propiedad, tanto de objeto como de tipo de dato, así como los posibles
errores de diseño que sean encontrados al realizar la evaluación. Para ello, el
metamodelo OMVPropertyPitfalls utiliza el metamodelo de OWL para definir la clase
OntologyElement que contiene como subclases las entidades ontológicas Class, y
Property. La clase Property almacena a las propiedades de la ontología y la clase Class
almacena las clases dominio y rango que asocia la propiedad.
Además, el metamodelo OMVPropertyPitfalls cuenta con la clase Pitfall para
almacenar los errores de diseño que han sido encontrados al momento de llevar a cabo el
proceso de evaluación de la ontología. También cuenta con la clase LexicalEntry para
almacenar el patrón de nombrado de la propiedad.
Metodología para la creación de ontologías de dominio usando la técnica de mezcla de ontologías basada en parámetros
42
Sabino Pariente Juárez
Herramienta CreaDO
La Figura 5.8 muestra el metamodelo OMVPropertyPitfalls. Por último, es
importante mencionar que el metamodelo es gestionado por la clase OMVPitfall del
paquete OMVExtension.
OMVLir
OWL Metamodel
RDFSchema
Pitfall
OntologyElement
0:n hasLexicalEntry
LexicalEntry
0:n hasPitfall
Datatype
Property
0:n hasDomainClass
Class
0:n hasRangeDatatype
DatatypeProperty
ObjectProperty
0:n hasRangeClass
Figura 5.8. Metamodelo OMVPropertyPitfalls
5.4.4 Metamodelo OMVOntologyModule
El metamodelo OMVOntologyModule es una extensión de metamodelo OMVCore de
(Hartmann et al., 2005). Este metamodelo es utilizado por el método de extracción de
módulos por lo que almacena las entidades ontológicas que han sido seleccionadas para
formar el módulo.
Para ello, utiliza a la clase Ontology del metamodelo OMVCore, a la que se le agrega
la propiedad recursiva hasOntologyModule. Esta propiedad tiene en su dominio y rango
a la clase Ontology, debido a que un módulo es considerado como una ontología.
Además, el metamodelo OMVOntologyModule utiliza la clase OntologyElement para
asociarle elementos a la clase Ontology cuando está representando un módulo. La Figura
5.9 muestra el metamodelo OMVOntologyModule.
Por último, cabe mencionar que el metamodelo es gestionado por la clase
OMVModule del paquete OMVExtension.
OMV Core
OWL Metamodel
Ontology
RDFSchema
OntologyElement
0:n hasOntologyElement -OntologyName
-OntologyURI
-OntologyKeywords
Datatype
Property
0:n hasDomainClass
0:n hasOntologyModule
Class
0:n hasRangeDatatype
0:n subClassOf
DatatypeProperty
ObjectProperty
0:n hasRangeClass
Figura 5.9. Metamodelo OMVOntologyModule
Metodología para la creación de ontologías de dominio usando la técnica de mezcla de ontologías basada en parámetros
43
Sabino Pariente Juárez
Herramienta CreaDO
5.4.5 Metamodelo OMVMapping
El metamodelo OMVMapping es utilizado por el método de mapeo de ontologías.
Este metamodelo se basa en el metamodelo de OWL donde se define la relación
recursiva isEquivalentTo que tiene como dominio y rango a la clase OntologyElement.
Esto permite definir la relación entre clases y entre propiedades, con el fin de relacionar
todas las entidades similares identificadas en el método de mapeo de ontologías. La
Figura 5.10 muestra el diagrama de clases del metamodelo OMVMapping.
Por último, cabe mencionar que el metamodelo es gestionado por la clase
OMVMapping del paquete OMVExtension
OWL Metamodel
OntologyElement
1:1 isEquivalentTo
IRI
Class
Property
ObjectProperty
DatatypeProperty
Figura 5.10. Metamodelo OMVMapping
5.5 Prototipo
La interfaz gráfica de la herramienta (Figura 5.11) fue definida utilizando la
información de entradas y salidas identificadas en la fase de requisitos tempranos
(sección 5.2) Tropos. La interfaz de la herramienta cuenta con a) un botón para cargar
dos o más ontologías, b) un área de trabajo donde se despliegan las ontologías en forma
de árbol jerárquico, c) un área de texto donde se ingresa el parámetro de mezcla, d) un
botón de ejecución para llevar a cabo la construcción de las ontologías de dominio, e) un
área donde la ontología de dominio es presentada, y por último, f) un botón para guardar
la ontología de dominio construida.
Metodología para la creación de ontologías de dominio usando la técnica de mezcla de ontologías basada en parámetros
44
Sabino Pariente Juárez
Herramienta CreaDO
Figura 5.11. Interfaz gráfica de la herramienta CreaDO
5.6 Conclusiones
En este capítulo se presentó el proceso de análisis, diseño e implementación de la
herramienta CreaDO. Para ello, se utilizó la metodología de modelado Tropos, con la
que se llevó a cabo el análisis y diseño con el fin de obtener como resultado de la
arquitectura de la herramienta.
Además, este capítulo presenta la definición del metamodelo OMV y sus
extensiones, las cuales permiten el almacenamiento de la información generada en cada
uno de los métodos definidos en la herramienta.
Por último, se presenta la implementación de la herramienta la cual fue realizada en
el lenguaje de programación Java. La implementación se basa en la utilización de la
arquitectura definida en la fase de análisis y diseño.
Metodología para la creación de ontologías de dominio usando la técnica de mezcla de ontologías basada en parámetros
45
Sabino Pariente Juárez
Casos de estudio y pruebas
Capítulo 6. Casos de estudio y pruebas
En este capítulo se presenta la evaluación del enfoque propuesto, el cual se realizó
utilizando casos de estudio en el cuál se validó si la mezcla de las ontologías se realizaba
correctamente de acuerdo al parámetro de mezcla definido por el usuario. En la sección
6.1se presenta la introducción de las pruebas. En la sección 6.2 se describen detalladamente
los casos de estudio. En la sección 6.3 se presentan los resultados obtenidos en cada caso
de estudio. Por último en la sección 6.4, se presentan las conclusiones del capítulo.
6.1 Introducción
Las pruebas realizadas a la metodología propuesta e implementada en la herramienta
CreaDO utilizan dos conjuntos de ontologías y un conjunto de parámetros de mezcla. El
dominio de las ontologías de cada conjunto y los parámetros de mezcla de estos casos de
estudio fueron elegidos de manera aleatoria, ya que en el funcionamiento real del sistema
los dominios de las ontologías a mezclar pueden ser de muy distintos tipos.
6.2 Casos de estudio
Los casos de estudio que fueron utilizados en la etapa de pruebas están conformados
por dos conjuntos de ontologías: a) un conjunto de ontologías que representan información
acerca de los diferentes enfoques de modelado con la metodología i*; b) un conjunto de
ontologías que representa información acerca del dominio turístico.
Para cada caso de estudio se definió un parámetro de mezcla que está relacionado a los
dominios de los conjuntos de ontologías, por lo que podemos obtener diferentes ontologías
de dominio para un conjunto de ontologías dado. Es importante remarcar que en este
capítulo se presentan primeramente los casos de estudio analizados y posteriormente los
resultados de las pruebas.
6.2.1 Conjunto de ontologías de los modelos i*
Este conjunto de ontologías representa información acerca de diferentes enfoques de
modelado con la metodología i*. En forma específica se analizarán las ontologías de i*,
Tropos y la ontología del modelo i* orientado a servicios. Cada uno de estos enfoques de
modelado contienen primitivas en común, por lo que se propone utilizar el enfoque
propuesto para crear una ontología que incluya información de los tres modelos. Esto se
realiza con el fin de hacer un modelo interoperable entre las 3 técnicas de modelado. Es
importante mencionar que estas ontologías fueron desarrolladas en la tesis de maestría de
Nájera (Nájera, 2011). Las ontologías son descritas a continuación:
Metodología para la creación de ontologías de dominio usando la técnica de mezcla de ontologías basada en parámetros
46
Sabino Pariente Juárez

Casos de estudio y pruebas
Ontología del modelo i*: La ontología representa la información del modelo que
describe las primitivas de la framework de modelado i*(Yu, 1996), el cual es utilizado
para describir redes organizacionales formadas por actores sociales que operan
libremente pero también necesitan de otros actores para alcanzar sus metas. La Tabla
6.1 muestra la información estadística de la ontología del modelo i*.
La información estadística de cada una de las ontologías fue obtenida con la
herramienta NeOn toolkit.
Tabla 6.1 Información estadística de la ontología del metamodelo i*
Elemento ontológico
Clases
Propiedades de tipo de dato
Propiedades de objeto
Tipos de dato
Instancias
Cantidad
34
10
27
1
0
La Figura 6.1 muestra una vista general de ontología de i* presentando los conceptos
clave de la ontología. Al igual que la tabla estadística de la ontología, esta vista fue
obtenida con la herramienta Neón toolkit2.
Figura 6.1. Conceptos clave de la ontología del metamodelo i*

Ontología del modelo Tropos: La ontología representa la información del modelo que
describe las primitivas de la metodología de modelado Tropos (Bresciani, Giorgini,
Giunchiglia, Mylopoulos, & Perini, 2003), la cual es una metodología de ingeniería de
software orientada a agentes que cubre el proceso completo del desarrollo de software.
La Tabla 6.2 muestra la información estadística de la ontología del modelo Tropos.
Tabla 6.2 Información estadística de la ontología del modelo Tropos
Elemento ontológico
Cantidad
Clases
19
Propiedades de tipo de dato
10
2
http://neon-toolkit.org/wiki/Main_Page
Metodología para la creación de ontologías de dominio usando la técnica de mezcla de ontologías basada en parámetros
47
Sabino Pariente Juárez
Casos de estudio y pruebas
Elemento ontológico
Propiedades de objeto
Tipos de dato
Instancias
Cantidad
27
1
0
La Figura 6.2 muestra una vista general de la ontología de Tropos presentando los
conceptos clave de la ontología.
Figura 6.2. Conceptos clave de la ontología del metamodelo Tropos

Ontología del modelo i* orientado a servicios: La ontología representa la
información del metamodelo que describe las primitivas de la metodología de
modelado organizacional i* orientado a servicios (Estrada Esquivel, 2008), la cual se
enfoca en la idea de que una organización está compuesta por servicios. La Tabla 6.3
muestra la información estadística de la ontología del modelo i*
Tabla 6.3. Información estadística de la ontología del modelo orientado a servicios
Elemento ontológico
Clases
Propiedades de tipo de dato
Propiedades de objeto
Tipos de dato
Instancias
Cantidad
18
12
12
1
154
La Figura 6.3 muestra una vista general de ontología de i* orientado a servicios
presentando los conceptos clave de la ontología.
Metodología para la creación de ontologías de dominio usando la técnica de mezcla de ontologías basada en parámetros
48
Sabino Pariente Juárez
Casos de estudio y pruebas
Figura 6.3. Conceptos clave de la ontología del metamodelo i* orientado a servicios

Parámetro de mezcla: Para este caso de estudio se utilizó como parámetro prueba la
palabra “Actor”.
6.2.2 Conjunto de ontologías del dominio “Turístico”
Las pruebas realizadas en el conjunto ontologías del dominio “Turístico”. Las
ontologías que conforman este conjunto se buscaron en Swoogle 3 . Por cuestiones de
espacio únicamente seleccionamos dos ontologías para este conjunto de los resultados
obtenidos en la búsqueda. La selección de las ontologías se realizó de manera aleatoria, por
lo que se comprueba que las ontologías pueden ser utilizadas sin importar la metodología
que fue utilizada en el diseño y desarrollo de la ontología. Las ontologías de turismo son
descritas a continuación:

Ontología de turismo ETP-Tourist: Versión beta 0.8.1 de la ontología que describe
el modelo de datos de la plataforma ETP. Esta ontología fue Diseñada por Petko
Valtchev.
La
ontología
fue
obtenida
de
la
página
web
http://www.info.uqam.ca/Members/valtchev p/mbox/ETP-tourism.owl. La información
estadística de esta ontología es presentada en la Tabla 6.4.
Tabla 6.4. Información estadística de la ontología ETP-Tourism
Elemento ontológico
Clases
Propiedades de tipo de dato
Propiedades de objeto
Tipos de dato
Instancias
Cantidad
195
46
41
6
0
La Figura 6.4 muestra una vista general de ontología Etp-Tourist presentando los
conceptos clave de la ontología.
3
http://swoogle.umbc.edu/
Metodología para la creación de ontologías de dominio usando la técnica de mezcla de ontologías basada en parámetros
49
Sabino Pariente Juárez
Casos de estudio y pruebas
Figura 6.4. Conceptos clave de la ontología Etp-Tourist

Ontología de turismo OTN: Ontología de redes de transporte (Ontology Transport
network).
La
ontología
fue
obtenida
de
la
página
web
http://rewerse.net/A1/otn/OTN.owl. La Tabla 6.5 muestra la información estadística de
la ontología OTN.
Tabla 6.5. Información estadística de la ontología OTN
Elemento ontológico
Clases
Propiedades de tipo de dato
Propiedades de objeto
Tipos de dato
Instancias
Cantidad
181
75
36
9
0
La Figura 6.5 muestra una vista general de ontología OTN presentando los conceptos
clave de la ontología.
Figura 6.5. Conceptos clave de la ontología OTN

Parámetro de mezcla: Para este caso de estudio los parámetros de mezcla la palabra
utilizados son “Tourism” y “Transport”.
6.3 Pruebas
En esta sección se utilizan los tres casos de estudio definidos en la sección 6.2 con el
objetivo de mostrar los resultados del proceso de creación de ontologías de dominio
Metodología para la creación de ontologías de dominio usando la técnica de mezcla de ontologías basada en parámetros
50
Sabino Pariente Juárez
Casos de estudio y pruebas
propuesto. Los resultados obtenidos en casos de estudio son presentados en esta tesis de la
siguiente manera:



Construcción de una ontología de dominio para los modelos de i* utilizando las
“Ontologías de los modelos de i*” y el parámetro de mezcla “Actor”.
Construcción de una ontología de dominio para el turismo utilizando las
ontologías del dominio Turístico y el parámetro de mezcla “Tourism”.
Construcción de una ontología de dominio para el transporte en el turismo
utilizando las ontologías del dominio Turístico y el parámetro de mezcla
“Transport”.
Es necesario mencionar que el objetivo no es mencionar como se utiliza la herramienta,
si no únicamente se presentan los resultados obtenidos en cada caso de estudio ejecutado en
la herramienta. Por lo tanto en la descripción de cada caso de estudio se presenta: a) una
captura de pantalla de la herramienta CreaDO una vez ejecutado el caso de estudio, b) una
vista de general de conceptos importantes generada por la herramienta NeOn Toolkit, c)
una tabla donde se muestran los mapeos identificados en el método de mapeo de ontologías
de la herramienta CreaDO.
La tabla se presenta cinco columnas que describen los mapeos. Las columnas son:





Entidad 1: Contiene una entidad de la ontología 1
Entidad 2: Contiene una entidad de la ontología 2
Es equivalente por: Contiene la regla de mapeo por la que se identifico que las
entidades son equivalentes.
GPS: Es el grado de similitud parcial, la cual se obtiene cuando se evalúa cada regla
de mapeo
GST: Es el grado de similitud total, resultado de calcular el promedio entre los
grados de similitud parciales
6.3.1 Ontología de dominio para los modelos de i*
La ontología de dominio de i* es el resultado de llevar a cabo el proceso de creación de
ontologías utilizando el caso de estudio presentado en la sección 6.2.1. La Figura 6.6
muestra la Interfaz Gráfica de la Herramienta CreaDO después de ejecutar este caso de
estudio. En la figura se muestra:



En el área de ontologías de entrada a la ontologías de los modelos i*.
En el área del parámetro de mezcla al concepto “actor”.
En el área de la ontología de dominio presenta la ontología de dominio
resultante.
Metodología para la creación de ontologías de dominio usando la técnica de mezcla de ontologías basada en parámetros
51
Sabino Pariente Juárez
Casos de estudio y pruebas
Figura 6.6. Ejecución de la herramienta CreaDO creando la Ontología de dominio del Modelo i*.
La Figura 6.7 presenta la vista general de la ontología de dominio del modelo i*. En la
figura se presentan los conceptos principales según la herramienta NeOn Toolkit.
Figura 6.7. Vista de conceptos principales de la ontología de dominio del Modelo i* resultante
La Tabla 6.6 presenta el conjunto de entidades equivalentes (o mapeos) que fueron
detectados en el método de mapeo de ontologías de la herramienta CreaDO.
Tabla 6.6. Tabla de conceptos equivalentes de la ontología del Modelo i*
Entidad 1
Entidad 2
Es equivalente por
GSP
GST
http://www.owlontologies.com/Ontology1
<http://www.owlontologies.com/Ontology13049
Comparación de
cadenas
1.0
1.0
Metodología para la creación de ontologías de dominio usando la técnica de mezcla de ontologías basada en parámetros
52
Sabino Pariente Juárez
Casos de estudio y pruebas
304961008.owl#Actor
61009.owl#Actor
http://www.owlontologies.com/Ontology1
304961008.owl#Dependa
bleNode
http://www.owlontologies.com/Ontology13049
61009.owl#DependableNode
http://www.owlontologies.com/Ontology1
304961008.owl#Node
http://www.owlontologies.com/Ontology13049
61009.owl#Node
<http://www.owlontologies.com/Ontology1
304961008.owl#Internal
Element>
<http://www.owlontologies.com/Ontology13049
61009.owl#InternalElement>
http://www.owlontologies.com/Ontology1
304961008.owl#Actor
<http://www.owlontologies.com/Ontology13049
61268.owl#Actor
http://www.owlontologies.com/Ontology1
304961008.owl#Dependa
bleNode
http://www.owlontologies.com/Ontology13049
61268.owl#DependableNode
http://www.owlontologies.com/Ontology1
304961008.owl#Node
http://www.owlontologies.com/Ontology12990
13268.owl#Node
<http://www.owlontologies.com/Ontology1
304961268.owl#Internal
Element>
<http://www.owlontologies.com/Ontology13049
61009.owl#InternalElement>
http://www.owlontologies.com/Ontology1
304961009.owl#Actor
<http://www.owlontologies.com/Ontology13049
61268.owl#Actor
http://www.owlontologies.com/Ontology1
304961008.owl#Dependa
bleNode
http://www.owlontologies.com/Ontology13049
61268.owl#DependableNode
Comparación de
superclases
Comparación de
cadenas
Comparación de
superclases
Comparación de
subclases
Comparación de
cadenas
Comparación de
superclases
Comparación de
subclases
Comparación de
cadenas
Comparación de
superclases
Comparación de
cadenas
Comparación de
superclases
Comparación de
cadenas
Comparación de
superclases
Comparación de
subclases
Comparación de
cadenas
Comparación de
superclases
Comparación de
cadenas
Comparación de
superclases
Comparación de
cadenas
Comparación de
superclases
Comparación de
cadenas
Comparación de
superclases
Comparación de
subclases
1.0
1.0
1.0
1.0
1.0
1.0
1.0
1.0
1.0
1.0
1.0
1.0
1.0
1.0
1.0
1.0
1.0
1.0
1.0
1.0
0.96
0.83
1.0
1.0
1.0
1.0
1.0
1.0
1.0
1.0
1.0
1.0
6.3.2 Construcción de una ontología de dominio del transporte
La ontología de dominio del transporte es el resultado de llevar a cabo el proceso de
creación de ontologías utilizando el caso de estudio presentado en la sección 6.2.2 con el
parámetro de mezcla “Transport”. La Figura 6.8 muestra la Interfaz Gráfica de la
Herramienta CreaDO después de ejecutar este caso de estudio. En la figura se muestra:
Metodología para la creación de ontologías de dominio usando la técnica de mezcla de ontologías basada en parámetros
53
Sabino Pariente Juárez



Casos de estudio y pruebas
En el área de ontologías de entrada a las ontologías de turismo
En el área del parámetro de mezcla al concepto “Transport”.
En el área de la ontología de dominio presenta la ontología de dominio
resultante.
Figura 6.8. Ejecución de la herramienta CreaDO creando la Ontología de dominio de transportes en el turismo.
La Figura 6.9 presenta la vista general de la ontología de dominio del modelo i*. En la
figura se presentan los conceptos principales según la herramienta NeOn Toolkit.
Figura 6.9. Vista de conceptos principales de la ontología de dominio de transportes resultante
La Tabla 6.7 presenta el conjunto de entidades equivalentes (o mapeos) que fueron
detectados en el método de mapeo de ontologías de la herramienta CreaDO.
Tabla 6.7. Tabla de conceptos equivalentes de la ontología dominio de transportes en el turismo.
Entidad 1
Entidad 2
Es equivalente por
GSP
Metodología para la creación de ontologías de dominio usando la técnica de mezcla de ontologías basada en parámetros
GST
54
Sabino Pariente Juárez
Casos de estudio y pruebas
http://www.info.uqam.ca/Me
mbers/valtchev_p/mbox/ETPtourism.owl#Ferry
http://www.pms.ifi.unimuenchen.de/OTN#Ferry
Comparación de cadenas
1.0
1.0
http://www.info.uqam.ca/Me
mbers/valtchev_p/mbox/ETPtourism.owl#Service
http://www.pms.ifi.unimuenchen.de/OTN#Service
Comparación de cadenas
1.0
1.0
6.3.3 Construcción de una ontología de dominio del turismo
La ontología de dominio del turismo es el resultado de llevar a cabo el proceso de
creación de ontologías utilizando el caso de estudio presentado en la sección 6.2.2 con el
parámetro de mezcla “Tourism”. La Figura 6.10 muestra la Interfaz Gráfica de la
Herramienta CreaDO después de ejecutar este caso de estudio. En la figura se muestra:



En el área de ontologías de entrada a las ontologías de turismo.
En el área del parámetro de mezcla al concepto “Tourism”.
En el área de la ontología de dominio presenta la ontología de dominio
resultante.
Figura 6.10. Ejecución de la herramienta CreaDO creando la Ontología de dominio del Turismo.
La Figura 6.11 presenta la vista general de la ontología de dominio turismo. En la
figura se presentan los conceptos principales según la herramienta NeOn Toolkit.
Metodología para la creación de ontologías de dominio usando la técnica de mezcla de ontologías basada en parámetros
55
Sabino Pariente Juárez
Casos de estudio y pruebas
Figura 6.11. Vista de conceptos principales de la ontología de dominio de turismo resultante
La presenta el conjunto de entidades equivalentes (o mapeos) que fueron detectados en
el método de mapeo de ontologías.
Tabla 6.8. Tabla de conceptos equivalentes de la ontología dominio del turismo
Entidad 1
Entidad 2
Es equivalente por
GSP
GST
http://www.pms.ifi.unimuenchen.de/OTN#Tourist_
Office
http://www.pms.ifi.unimuenchen.de/OTN#Service
Comparación de cadenas
1.0
1.0
http://www.info.uqam.ca/Me
mbers/valtchev_p/mbox/ETPtourism.owl#Service
http://www.pms.ifi.unimuenchen.de/OTN#Service
Comparación de cadenas
1.0
1.0
6.4 Conclusiones
En este capítulo se describen las pruebas realizadas la herramienta CreaDO utilizando
tres casos de estudio. En estas pruebas son para evaluar los resultados de la metodología
propuesta a la hora de crear la ontología de dominio.
Las conclusiones obtenidas después de llevar a cabo la ejecución de estos casos de
estudio son:



La información que se representa en la ontología de dominio resultante es muy
pobre cuando se trata de un conjunto de ontologías muy pequeño.
Si las ontologías de entrada no presentan información suficiente asociada a la
descripción de sus entidades, dificulta la identificación de los mapeos entre las
ontologías.
Es difícil encontrar un gran número de ontologías de un mismo dominio disponibles
para su libre uso.
Metodología para la creación de ontologías de dominio usando la técnica de mezcla de ontologías basada en parámetros
56
Sabino Pariente Juárez
Conclusiones y trabajos futuros
Capítulo 7. Conclusiones y trabajos futuros
Este capítulo se revisa el objetivo de investigación y las principales conclusiones que
pueden extraerse de este trabajo (sección 7.1). Además se presentan las principales
contribuciones derivadas de esta investigación. Finalmente, en la sección7.2 se enlistan
algunos trabajos futuros de investigación que se pueden generar a partir de este trabajo de
investigación
7.1 Conclusiones
Como se menciona en el Capítulo 1, el objetivo general de la tesis es “Desarrollar una
nueva metodología para la construcción automática de ontologías de dominio que incluya
únicamente el conocimiento relevante para los propósitos de su utilización, utilizando
técnicas de reutilización de ontologías”. Es por ello que en esta tesis describimos el
desarrollo de esta metodología, la cual ha sido llamada CreaDO.
Esta metodología se basa en técnicas de reutilización de ontologías, tales como:
a) La modularización de ontologías, que permite la obtención de entidades
ontológicas relevantes para el propósito de utilización de la ontología.
b) El mapeo de ontologías, que permite la identificación de entidades equivalentes
definidas entre las ontologías reutilizadas.
c) La mezcla de ontologías, la cual une todo el conocimiento obtenido en la
modularización utilizando las entidades equivalentes identificadas en el mapeo de
ontologías.
Con este enfoque la metodología resuelve el problema de construir ontologías que
incluyan toda la información sobre un dominio de conocimiento. Además, que la
información contenida en la ontología es de interés para el objetivo de utilización.
Por otra parte, como se menciona en la sección 1.4, se pretende que la metodología
trabaje dentro de un proyecto que propone crear una nueva arquitectura para búsquedas de
información en la web basada en un enfoque de anotación semántica (García, 2010). Es
por ello que en esta tesis se realiza la implementación de la herramienta CreaDO que está
basada en los métodos de la metodología propuesta.
Las ontologías generadas por la herramienta serán utilizadas como base de
conocimiento por el motor de búsqueda semántico de la arquitectura propuesta por (García,
2010). Una característica importante de estas ontologías es que conservan la información de
procedencia de sus entidades que la conforman. Esto ayuda al motor de búsqueda semántica
a ubicar los resultados de los recursos consultados de una manera estructurada
semánticamente.
Metodología para la creación de ontologías de dominio usando la técnica de mezcla de ontologías basada en parámetros
57
Sabino Pariente Juárez
Conclusiones y trabajos futuros
7.1.1 Contribuciones
Las principales contribuciones derivadas de este trabajo de tesis son las siguientes:





El estudio del estado del arte sobre las temáticas de metodologías de
construcción de ontologías, metodologías de construcción de ontologías de
dominio y enfoques basados en mezcla de ontologías.
La definición de una metodología CreaDO para la construcción de ontologías de
dominio de propósito específico.
La herramienta CreaDO versión 1.0 la cual implementa a la metodología
CreaDO.
La publicación del artículo: Pariente, S., Suarez-Figueroa, M. C., Estrada, H., &
Martínez, A. (2011). CreaDO–A Methodology to Create Domain Ontologies
Using Parameter-Based Ontology Merging Techniques. 2011 10th Mexican
International Conference on Artificial Intelligence (pp. 23–28).
La extensión y adaptación de los Meta-modelos OMV Core y OWL Lir.
7.2 Trabajos futuros
A partir de definir la metodología CreaDO para construir ontologías de dominio de
propósito específico, es posible realizar los siguientes trabajos futuros:




La adaptación de la metodología CreaDO para que soporte la construcción de
ontologías de dominio a partir de ontologías desarrolladas en diferentes idiomas
del lenguaje natural.
La definición de un método de evaluación que trate de solucionar los problemas
de diseño de las ontologías reutilizadas.
Definir un método de mapeo de ontologías que se base en la utilización de
axiomas e instancias de la ontología con el fin de ser más precisos al momento
de identificar las entidades similares de dos ontologías.
La definición de un método que valide la consistencia de la ontología de
dominio resultante.
Metodología para la creación de ontologías de dominio usando la técnica de mezcla de ontologías basada en parámetros
58
Sabino Pariente Juárez
Referencias
Referencias
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Metodología para la creación de ontologías de dominio usando la técnica de mezcla de ontologías basada en parámetros
59
Sabino Pariente Juárez
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Metodología para la creación de ontologías de dominio usando la técnica de mezcla de ontologías basada en parámetros
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Sabino Pariente Juárez
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Metodología para la creación de ontologías de dominio usando la técnica de mezcla de ontologías basada en parámetros
61
Sabino Pariente Juárez
Anexos
Anexos
Anexo 1. Ontología de dominio de modelo i*
<?xml version="1.0"?>
<rdf:RDF xmlns="http://www.cenidet.edu.mx/domainontologies/actor#"
xml:base="http://www.cenidet.edu.mx/domainontologies/actor"
xmlns:rdfs="http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#"
xmlns:owl="http://www.w3.org/2002/07/owl#"
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xmlns:rdf="http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#"
xmlns:Ontology1304961009="http://www.owl-ontologies.com/Ontology1304961009.owl#">
<owl:Ontology rdf:about="http://www.cenidet.edu.mx/domainontologies/actor"/>
<!-///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
//
// Object Properties
//
///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
-->
<!-- http://www.owl-ontologies.com/Ontology1304961009.owl#has_Actor_Boundary -->
<owl:ObjectProperty rdf:about="http://www.owl-ontologies.com/Ontology1304961009.owl#has_Actor_Boundary">
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<rdfs:range rdf:resource="http://www.owl-ontologies.com/Ontology1304961009.owl#InternalElement"/>
</owl:ObjectProperty>
<!-///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
//
// Data properties
//
///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
-->
<!-- http://www.owl-ontologies.com/Ontology1304961009.owl#Node_diagram_id -->
<owl:DatatypeProperty rdf:about="http://www.owl-ontologies.com/Ontology1304961009.owl#Node_diagram_id">
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<!-- http://www.owl-ontologies.com/Ontology1304961009.owl#Node_label -->
<owl:DatatypeProperty rdf:about="http://www.owl-ontologies.com/Ontology1304961009.owl#Node_label">
<rdfs:domain rdf:resource="http://www.owl-ontologies.com/Ontology1304961009.owl#Node"/>
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</owl:DatatypeProperty>
<!-///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
//
// Classes
//
///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
-->
<!-- http://www.owl-ontologies.com/Ontology1304961009.owl#Actor -->
<owl:Class rdf:about="http://www.owl-ontologies.com/Ontology1304961009.owl#Actor">
<rdfs:subClassOf rdf:resource="http://www.owl-ontologies.com/Ontology1304961009.owl#DependableNode"/>
</owl:Class>
<!-- http://www.owl-ontologies.com/Ontology1304961009.owl#DependableNode -->
<owl:Class rdf:about="http://www.owl-ontologies.com/Ontology1304961009.owl#DependableNode">
<rdfs:subClassOf rdf:resource="http://www.owl-ontologies.com/Ontology1304961009.owl#Node"/>
Metodología para la creación de ontologías de dominio usando la técnica de mezcla de ontologías basada en parámetros
62
Sabino Pariente Juárez
Anexos
</owl:Class>
<!-- http://www.owl-ontologies.com/Ontology1304961009.owl#InternalElement -->
<owl:Class rdf:about="http://www.owl-ontologies.com/Ontology1304961009.owl#InternalElement"/>
<!-- http://www.owl-ontologies.com/Ontology1304961009.owl#Node -->
<owl:Class rdf:about="http://www.owl-ontologies.com/Ontology1304961009.owl#Node"/>
</rdf:RDF>
<!-- Generated by the OWL API (version 3.1.0.1592) http://owlapi.sourceforge.net -->
Anexo 2. Ontología de dominio de turismo
<?xml version="1.0"?>
<rdf:RDF xmlns="http://www.cenidet.edu.mx/domainontologies/Tourism#"
xml:base="http://www.cenidet.edu.mx/domainontologies/Tourism"
xmlns:rdfs="http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#"
xmlns:owl="http://www.w3.org/2002/07/owl#"
xmlns:xsd="http://www.w3.org/2001/XMLSchema#"
xmlns:rdf="http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#"
xmlns:ETP-tourism="http://www.info.uqam.ca/Members/valtchev_p/mbox/ETP-tourism.owl#"
xmlns:OTN="http://www.pms.ifi.uni-muenchen.de/OTN#">
<owl:Ontology rdf:about="http://www.cenidet.edu.mx/domainontologies/Tourism"/>
<!-///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
//
// Object Properties
//
///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
-->
<!-- http://www.pms.ifi.uni-muenchen.de/OTN#is_Displayed_at -->
<owl:ObjectProperty rdf:about="http://www.pms.ifi.uni-muenchen.de/OTN#is_Displayed_at">
<rdfs:range rdf:resource="http://www.pms.ifi.uni-muenchen.de/OTN#Node"/>
<rdfs:domain rdf:resource="http://www.pms.ifi.uni-muenchen.de/OTN#Service"/>
</owl:ObjectProperty>
<!-- http://www.pms.ifi.uni-muenchen.de/OTN#location_Reference -->
<owl:ObjectProperty rdf:about="http://www.pms.ifi.uni-muenchen.de/OTN#location_Reference">
<rdfs:domain rdf:resource="http://www.pms.ifi.uni-muenchen.de/OTN#Feature"/>
<rdfs:range rdf:resource="http://www.pms.ifi.uni-muenchen.de/OTN#Location_Reference"/>
</owl:ObjectProperty>
<!-- http://www.pms.ifi.uni-muenchen.de/OTN#opening_Period -->
<owl:ObjectProperty rdf:about="http://www.pms.ifi.uni-muenchen.de/OTN#opening_Period">
<rdfs:domain rdf:resource="http://www.pms.ifi.uni-muenchen.de/OTN#Service"/>
<rdfs:range rdf:resource="http://www.pms.ifi.uni-muenchen.de/OTN#Validity_Period"/>
</owl:ObjectProperty>
<!-///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
//
// Data properties
//
///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
-->
<!-- http://www.pms.ifi.uni-muenchen.de/OTN#accepted_Credit_Cards -->
<owl:DatatypeProperty rdf:about="http://www.pms.ifi.uni-muenchen.de/OTN#accepted_Credit_Cards">
<rdfs:domain rdf:resource="http://www.pms.ifi.uni-muenchen.de/OTN#Service"/>
<rdfs:range rdf:resource="http://www.w3.org/2001/XMLSchema#string"/>
</owl:DatatypeProperty>
<!-- http://www.pms.ifi.uni-muenchen.de/OTN#alternate_Name -->
<owl:DatatypeProperty rdf:about="http://www.pms.ifi.uni-muenchen.de/OTN#alternate_Name">
<rdfs:domain rdf:resource="http://www.pms.ifi.uni-muenchen.de/OTN#Feature"/>
<rdfs:range rdf:resource="http://www.w3.org/2001/XMLSchema#string"/>
</owl:DatatypeProperty>
<!-- http://www.pms.ifi.uni-muenchen.de/OTN#external_Identifier -->
<owl:DatatypeProperty rdf:about="http://www.pms.ifi.uni-muenchen.de/OTN#external_Identifier">
<rdfs:domain rdf:resource="http://www.pms.ifi.uni-muenchen.de/OTN#Feature"/>
<rdfs:range rdf:resource="http://www.w3.org/2001/XMLSchema#string"/>
Metodología para la creación de ontologías de dominio usando la técnica de mezcla de ontologías basada en parámetros
63
Sabino Pariente Juárez
Anexos
</owl:DatatypeProperty>
<!-- http://www.pms.ifi.uni-muenchen.de/OTN#external_Link -->
<owl:DatatypeProperty rdf:about="http://www.pms.ifi.uni-muenchen.de/OTN#external_Link">
<rdfs:domain rdf:resource="http://www.pms.ifi.uni-muenchen.de/OTN#Feature"/>
<rdfs:range rdf:resource="http://www.w3.org/2001/XMLSchema#anyURI"/>
</owl:DatatypeProperty>
<!-- http://www.pms.ifi.uni-muenchen.de/OTN#houseNumber -->
<owl:DatatypeProperty rdf:about="http://www.pms.ifi.uni-muenchen.de/OTN#houseNumber">
<rdfs:domain rdf:resource="http://www.pms.ifi.uni-muenchen.de/OTN#Service"/>
<rdfs:range rdf:resource="http://www.w3.org/2001/XMLSchema#string"/>
</owl:DatatypeProperty>
<!-- http://www.pms.ifi.uni-muenchen.de/OTN#location_Reference_Code -->
<owl:DatatypeProperty rdf:about="http://www.pms.ifi.uni-muenchen.de/OTN#location_Reference_Code">
<rdfs:domain rdf:resource="http://www.pms.ifi.uni-muenchen.de/OTN#Location_Reference"/>
<rdfs:range rdf:resource="http://www.w3.org/2001/XMLSchema#string"/>
</owl:DatatypeProperty>
<!-- http://www.pms.ifi.uni-muenchen.de/OTN#location_Reference_Type -->
<owl:DatatypeProperty rdf:about="http://www.pms.ifi.uni-muenchen.de/OTN#location_Reference_Type">
<rdfs:domain rdf:resource="http://www.pms.ifi.uni-muenchen.de/OTN#Location_Reference"/>
<rdfs:range rdf:resource="http://www.w3.org/2001/XMLSchema#string"/>
</owl:DatatypeProperty>
<!-- http://www.pms.ifi.uni-muenchen.de/OTN#suitable_for_disabled -->
<owl:DatatypeProperty rdf:about="http://www.pms.ifi.uni-muenchen.de/OTN#suitable_for_disabled">
<rdfs:domain rdf:resource="http://www.pms.ifi.uni-muenchen.de/OTN#Service"/>
<rdfs:range rdf:resource="http://www.w3.org/2001/XMLSchema#boolean"/>
</owl:DatatypeProperty>
<!-- http://www.pms.ifi.uni-muenchen.de/OTN#x -->
<owl:DatatypeProperty rdf:about="http://www.pms.ifi.uni-muenchen.de/OTN#x">
<rdfs:domain rdf:resource="http://www.pms.ifi.uni-muenchen.de/OTN#Node"/>
<rdfs:range rdf:resource="http://www.w3.org/2001/XMLSchema#float"/>
</owl:DatatypeProperty>
<!-- http://www.pms.ifi.uni-muenchen.de/OTN#y -->
<owl:DatatypeProperty rdf:about="http://www.pms.ifi.uni-muenchen.de/OTN#y">
<rdfs:domain rdf:resource="http://www.pms.ifi.uni-muenchen.de/OTN#Node"/>
<rdfs:range rdf:resource="http://www.w3.org/2001/XMLSchema#float"/>
</owl:DatatypeProperty>
<!-- http://www.pms.ifi.uni-muenchen.de/OTN#z -->
<owl:DatatypeProperty rdf:about="http://www.pms.ifi.uni-muenchen.de/OTN#z">
<rdfs:domain rdf:resource="http://www.pms.ifi.uni-muenchen.de/OTN#Node"/>
<rdfs:range rdf:resource="http://www.w3.org/2001/XMLSchema#float"/>
</owl:DatatypeProperty>
<!-///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
//
// Classes
//
///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
-->
<!-- http://www.info.uqam.ca/Members/valtchev_p/mbox/ETP-tourism.owl#Service -->
<owl:Class rdf:about="http://www.info.uqam.ca/Members/valtchev_p/mbox/ETP-tourism.owl#Service">
<owl:equivalentClass rdf:resource="http://www.pms.ifi.uni-muenchen.de/OTN#Service"/>
</owl:Class>
<!-- http://www.info.uqam.ca/Members/valtchev_p/mbox/ETP-tourism.owl#TouristOffice -->
<owl:Class rdf:about="http://www.info.uqam.ca/Members/valtchev_p/mbox/ETP-tourism.owl#TouristOffice">
<owl:equivalentClass rdf:resource="http://www.pms.ifi.uni-muenchen.de/OTN#Tourist_Office"/>
</owl:Class>
<!-- http://www.pms.ifi.uni-muenchen.de/OTN#Feature -->
<owl:Class rdf:about="http://www.pms.ifi.uni-muenchen.de/OTN#Feature"/>
<!-- http://www.pms.ifi.uni-muenchen.de/OTN#Historical_Monument -->
<owl:Class rdf:about="http://www.pms.ifi.uni-muenchen.de/OTN#Historical_Monument">
Metodología para la creación de ontologías de dominio usando la técnica de mezcla de ontologías basada en parámetros
64
Sabino Pariente Juárez
Anexos
<rdfs:subClassOf rdf:resource="http://www.pms.ifi.uni-muenchen.de/OTN#Tourism"/>
</owl:Class>
<!-- http://www.pms.ifi.uni-muenchen.de/OTN#Location_Reference -->
<owl:Class rdf:about="http://www.pms.ifi.uni-muenchen.de/OTN#Location_Reference"/>
<!-- http://www.pms.ifi.uni-muenchen.de/OTN#Node -->
<owl:Class rdf:about="http://www.pms.ifi.uni-muenchen.de/OTN#Node"/>
<!-- http://www.pms.ifi.uni-muenchen.de/OTN#Service -->
<owl:Class rdf:about="http://www.pms.ifi.uni-muenchen.de/OTN#Service">
<rdfs:subClassOf rdf:resource="http://www.pms.ifi.uni-muenchen.de/OTN#Feature"/>
</owl:Class>
<!-- http://www.pms.ifi.uni-muenchen.de/OTN#Tourism -->
<owl:Class rdf:about="http://www.pms.ifi.uni-muenchen.de/OTN#Tourism">
<rdfs:subClassOf rdf:resource="http://www.pms.ifi.uni-muenchen.de/OTN#Service"/>
</owl:Class>
<!-- http://www.pms.ifi.uni-muenchen.de/OTN#Tourist_Attraction -->
<owl:Class rdf:about="http://www.pms.ifi.uni-muenchen.de/OTN#Tourist_Attraction">
<rdfs:subClassOf rdf:resource="http://www.pms.ifi.uni-muenchen.de/OTN#Tourism"/>
</owl:Class>
<!-- http://www.pms.ifi.uni-muenchen.de/OTN#Tourist_Office -->
<owl:Class rdf:about="http://www.pms.ifi.uni-muenchen.de/OTN#Tourist_Office">
<rdfs:subClassOf rdf:resource="http://www.pms.ifi.uni-muenchen.de/OTN#Tourism"/>
</owl:Class>
<!-- http://www.pms.ifi.uni-muenchen.de/OTN#Validity_Period -->
<owl:Class rdf:about="http://www.pms.ifi.uni-muenchen.de/OTN#Validity_Period"/>
<!-- http://www.pms.ifi.uni-muenchen.de/OTN#Vantage_Point -->
<owl:Class rdf:about="http://www.pms.ifi.uni-muenchen.de/OTN#Vantage_Point">
<rdfs:subClassOf rdf:resource="http://www.pms.ifi.uni-muenchen.de/OTN#Tourism"/>
</owl:Class>
</rdf:RDF>
<!-- Generated by the OWL API (version 3.1.0.1592) http://owlapi.sourceforge.net -->
Anexo 3. Ontología de dominio de transporte
<?xml version="1.0"?>
<rdf:RDF xmlns="http://www.cenidet.edu.mx/domainontologies/Transport#"
xml:base="http://www.cenidet.edu.mx/domainontologies/Transport"
xmlns:rdfs="http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#"
xmlns:owl="http://www.w3.org/2002/07/owl#"
xmlns:xsd="http://www.w3.org/2001/XMLSchema#"
xmlns:rdf="http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#"
xmlns:ETP-tourism="http://www.info.uqam.ca/Members/valtchev_p/mbox/ETP-tourism.owl#"
xmlns:OTN="http://www.pms.ifi.uni-muenchen.de/OTN#">
<owl:Ontology rdf:about="http://www.cenidet.edu.mx/domainontologies/Transport"/>
<!-///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
//
// Object Properties
//
///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
-->
<!-- http://www.info.uqam.ca/Members/valtchev_p/mbox/ETP-tourism.owl#isBetweenDestination -->
<owl:ObjectProperty rdf:about="http://www.info.uqam.ca/Members/valtchev_p/mbox/ETP-tourism.owl#isBetweenDestination">
<rdfs:range rdf:resource="http://www.info.uqam.ca/Members/valtchev_p/mbox/ETP-tourism.owl#Destination"/>
<rdfs:domain rdf:resource="http://www.info.uqam.ca/Members/valtchev_p/mbox/ETP-tourism.owl#InterCityTransportation"/>
</owl:ObjectProperty>
<!-- http://www.info.uqam.ca/Members/valtchev_p/mbox/ETP-tourism.owl#isBetweenTerminal -->
<owl:ObjectProperty rdf:about="http://www.info.uqam.ca/Members/valtchev_p/mbox/ETP-tourism.owl#isBetweenTerminal">
<rdfs:range rdf:resource="http://www.info.uqam.ca/Members/valtchev_p/mbox/ETP-tourism.owl#TerminalInfrastructure"/>
<rdfs:domain rdf:resource="http://www.info.uqam.ca/Members/valtchev_p/mbox/ETP-tourism.owl#Transportation"/>
Metodología para la creación de ontologías de dominio usando la técnica de mezcla de ontologías basada en parámetros
65
Sabino Pariente Juárez
Anexos
</owl:ObjectProperty>
<!-///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
//
// Classes
//
///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
-->
<!-- http://www.info.uqam.ca/Members/valtchev_p/mbox/ETP-tourism.owl#Animal-Powered -->
<owl:Class rdf:about="http://www.info.uqam.ca/Members/valtchev_p/mbox/ETP-tourism.owl#Animal-Powered">
<rdfs:subClassOf rdf:resource="http://www.info.uqam.ca/Members/valtchev_p/mbox/ETPtourism.owl#IntraCityTransportation"/>
</owl:Class>
<!-- http://www.info.uqam.ca/Members/valtchev_p/mbox/ETP-tourism.owl#Bike -->
<owl:Class rdf:about="http://www.info.uqam.ca/Members/valtchev_p/mbox/ETP-tourism.owl#Bike">
<rdfs:subClassOf rdf:resource="http://www.info.uqam.ca/Members/valtchev_p/mbox/ETP-tourism.owl#Human-Powered"/>
</owl:Class>
<!-- http://www.info.uqam.ca/Members/valtchev_p/mbox/ETP-tourism.owl#BikeRickshaw -->
<owl:Class rdf:about="http://www.info.uqam.ca/Members/valtchev_p/mbox/ETP-tourism.owl#BikeRickshaw">
<rdfs:subClassOf rdf:resource="http://www.info.uqam.ca/Members/valtchev_p/mbox/ETP-tourism.owl#Bike"/>
<rdfs:subClassOf rdf:resource="http://www.info.uqam.ca/Members/valtchev_p/mbox/ETP-tourism.owl#Rickshaw"/>
</owl:Class>
<!-- http://www.info.uqam.ca/Members/valtchev_p/mbox/ETP-tourism.owl#BikeTaxi -->
<owl:Class rdf:about="http://www.info.uqam.ca/Members/valtchev_p/mbox/ETP-tourism.owl#BikeTaxi">
<rdfs:subClassOf rdf:resource="http://www.info.uqam.ca/Members/valtchev_p/mbox/ETP-tourism.owl#Bike"/>
</owl:Class>
<!-- http://www.info.uqam.ca/Members/valtchev_p/mbox/ETP-tourism.owl#Bus -->
<owl:Class rdf:about="http://www.info.uqam.ca/Members/valtchev_p/mbox/ETP-tourism.owl#Bus">
<rdfs:subClassOf rdf:resource="http://www.info.uqam.ca/Members/valtchev_p/mbox/ETP-tourism.owl#Engin-Powered"/>
</owl:Class>
<!-- http://www.info.uqam.ca/Members/valtchev_p/mbox/ETP-tourism.owl#CableTram -->
<owl:Class rdf:about="http://www.info.uqam.ca/Members/valtchev_p/mbox/ETP-tourism.owl#CableTram">
<rdfs:subClassOf rdf:resource="http://www.info.uqam.ca/Members/valtchev_p/mbox/ETP-tourism.owl#Engin-Powered"/>
</owl:Class>
<!-- http://www.info.uqam.ca/Members/valtchev_p/mbox/ETP-tourism.owl#Cart -->
<owl:Class rdf:about="http://www.info.uqam.ca/Members/valtchev_p/mbox/ETP-tourism.owl#Cart">
<rdfs:subClassOf rdf:resource="http://www.info.uqam.ca/Members/valtchev_p/mbox/ETP-tourism.owl#Animal-Powered"/>
</owl:Class>
<!-- http://www.info.uqam.ca/Members/valtchev_p/mbox/ETP-tourism.owl#Coach -->
<owl:Class rdf:about="http://www.info.uqam.ca/Members/valtchev_p/mbox/ETP-tourism.owl#Coach">
<rdfs:subClassOf rdf:resource="http://www.info.uqam.ca/Members/valtchev_p/mbox/ETPtourism.owl#InterCityTransportation"/>
</owl:Class>
<!-- http://www.info.uqam.ca/Members/valtchev_p/mbox/ETP-tourism.owl#CommuterTrain -->
<owl:Class rdf:about="http://www.info.uqam.ca/Members/valtchev_p/mbox/ETP-tourism.owl#CommuterTrain">
<rdfs:subClassOf rdf:resource="http://www.info.uqam.ca/Members/valtchev_p/mbox/ETP-tourism.owl#Engin-Powered"/>
</owl:Class>
<!-- http://www.info.uqam.ca/Members/valtchev_p/mbox/ETP-tourism.owl#Destination -->
<owl:Class rdf:about="http://www.info.uqam.ca/Members/valtchev_p/mbox/ETP-tourism.owl#Destination"/>
<!-- http://www.info.uqam.ca/Members/valtchev_p/mbox/ETP-tourism.owl#Engin-Powered -->
<owl:Class rdf:about="http://www.info.uqam.ca/Members/valtchev_p/mbox/ETP-tourism.owl#Engin-Powered">
<rdfs:subClassOf rdf:resource="http://www.info.uqam.ca/Members/valtchev_p/mbox/ETPtourism.owl#IntraCityTransportation"/>
</owl:Class>
<!-- http://www.info.uqam.ca/Members/valtchev_p/mbox/ETP-tourism.owl#Ferry -->
<owl:Class rdf:about="http://www.info.uqam.ca/Members/valtchev_p/mbox/ETP-tourism.owl#Ferry">
<owl:equivalentClass rdf:resource="http://www.pms.ifi.uni-muenchen.de/OTN#Ferry"/>
<rdfs:subClassOf rdf:resource="http://www.info.uqam.ca/Members/valtchev_p/mbox/ETP-tourism.owl#Ship"/>
</owl:Class>
Metodología para la creación de ontologías de dominio usando la técnica de mezcla de ontologías basada en parámetros
66
Sabino Pariente Juárez
Anexos
<!-- http://www.info.uqam.ca/Members/valtchev_p/mbox/ETP-tourism.owl#Hidrofoil -->
<owl:Class rdf:about="http://www.info.uqam.ca/Members/valtchev_p/mbox/ETP-tourism.owl#Hidrofoil">
<rdfs:subClassOf rdf:resource="http://www.info.uqam.ca/Members/valtchev_p/mbox/ETP-tourism.owl#Ship"/>
</owl:Class>
<!-- http://www.info.uqam.ca/Members/valtchev_p/mbox/ETP-tourism.owl#Human-Powered -->
<owl:Class rdf:about="http://www.info.uqam.ca/Members/valtchev_p/mbox/ETP-tourism.owl#Human-Powered">
<rdfs:subClassOf rdf:resource="http://www.info.uqam.ca/Members/valtchev_p/mbox/ETPtourism.owl#IntraCityTransportation"/>
</owl:Class>
<!-- http://www.info.uqam.ca/Members/valtchev_p/mbox/ETP-tourism.owl#InterCityTransportation -->
<owl:Class rdf:about="http://www.info.uqam.ca/Members/valtchev_p/mbox/ETP-tourism.owl#InterCityTransportation">
<rdfs:subClassOf rdf:resource="http://www.info.uqam.ca/Members/valtchev_p/mbox/ETP-tourism.owl#Transportation"/>
</owl:Class>
<!-- http://www.info.uqam.ca/Members/valtchev_p/mbox/ETP-tourism.owl#IntraCityTransportation -->
<owl:Class rdf:about="http://www.info.uqam.ca/Members/valtchev_p/mbox/ETP-tourism.owl#IntraCityTransportation">
<rdfs:subClassOf rdf:resource="http://www.info.uqam.ca/Members/valtchev_p/mbox/ETP-tourism.owl#Transportation"/>
</owl:Class>
<!-- http://www.info.uqam.ca/Members/valtchev_p/mbox/ETP-tourism.owl#Monorail -->
<owl:Class rdf:about="http://www.info.uqam.ca/Members/valtchev_p/mbox/ETP-tourism.owl#Monorail">
<rdfs:subClassOf rdf:resource="http://www.info.uqam.ca/Members/valtchev_p/mbox/ETP-tourism.owl#Engin-Powered"/>
</owl:Class>
<!-- http://www.info.uqam.ca/Members/valtchev_p/mbox/ETP-tourism.owl#MotorcycleTaxi -->
<owl:Class rdf:about="http://www.info.uqam.ca/Members/valtchev_p/mbox/ETP-tourism.owl#MotorcycleTaxi">
<rdfs:subClassOf rdf:resource="http://www.info.uqam.ca/Members/valtchev_p/mbox/ETP-tourism.owl#Taxi"/>
</owl:Class>
<!-- http://www.info.uqam.ca/Members/valtchev_p/mbox/ETP-tourism.owl#Plane -->
<owl:Class rdf:about="http://www.info.uqam.ca/Members/valtchev_p/mbox/ETP-tourism.owl#Plane">
<rdfs:subClassOf rdf:resource="http://www.info.uqam.ca/Members/valtchev_p/mbox/ETPtourism.owl#InterCityTransportation"/>
</owl:Class>
<!-- http://www.info.uqam.ca/Members/valtchev_p/mbox/ETP-tourism.owl#Rapid -->
<owl:Class rdf:about="http://www.info.uqam.ca/Members/valtchev_p/mbox/ETP-tourism.owl#Rapid">
<rdfs:subClassOf rdf:resource="http://www.info.uqam.ca/Members/valtchev_p/mbox/ETP-tourism.owl#Train"/>
</owl:Class>
<!-- http://www.info.uqam.ca/Members/valtchev_p/mbox/ETP-tourism.owl#Rickshaw -->
<owl:Class rdf:about="http://www.info.uqam.ca/Members/valtchev_p/mbox/ETP-tourism.owl#Rickshaw">
<rdfs:subClassOf rdf:resource="http://www.info.uqam.ca/Members/valtchev_p/mbox/ETP-tourism.owl#Human-Powered"/>
</owl:Class>
<!-- http://www.info.uqam.ca/Members/valtchev_p/mbox/ETP-tourism.owl#Ride -->
<owl:Class rdf:about="http://www.info.uqam.ca/Members/valtchev_p/mbox/ETP-tourism.owl#Ride">
<rdfs:subClassOf rdf:resource="http://www.info.uqam.ca/Members/valtchev_p/mbox/ETP-tourism.owl#Animal-Powered"/>
</owl:Class>
<!-- http://www.info.uqam.ca/Members/valtchev_p/mbox/ETP-tourism.owl#Service -->
<owl:Class rdf:about="http://www.info.uqam.ca/Members/valtchev_p/mbox/ETP-tourism.owl#Service">
<owl:equivalentClass rdf:resource="http://www.pms.ifi.uni-muenchen.de/OTN#Service"/>
</owl:Class>
<!-- http://www.info.uqam.ca/Members/valtchev_p/mbox/ETP-tourism.owl#ShareTaxi -->
<owl:Class rdf:about="http://www.info.uqam.ca/Members/valtchev_p/mbox/ETP-tourism.owl#ShareTaxi">
<rdfs:subClassOf rdf:resource="http://www.info.uqam.ca/Members/valtchev_p/mbox/ETP-tourism.owl#Taxi"/>
</owl:Class>
<!-- http://www.info.uqam.ca/Members/valtchev_p/mbox/ETP-tourism.owl#Ship -->
<owl:Class rdf:about="http://www.info.uqam.ca/Members/valtchev_p/mbox/ETP-tourism.owl#Ship">
<rdfs:subClassOf rdf:resource="http://www.info.uqam.ca/Members/valtchev_p/mbox/ETPtourism.owl#InterCityTransportation"/>
</owl:Class>
<!-- http://www.info.uqam.ca/Members/valtchev_p/mbox/ETP-tourism.owl#Subway -->
<owl:Class rdf:about="http://www.info.uqam.ca/Members/valtchev_p/mbox/ETP-tourism.owl#Subway">
Metodología para la creación de ontologías de dominio usando la técnica de mezcla de ontologías basada en parámetros
67
Sabino Pariente Juárez
Anexos
<rdfs:subClassOf rdf:resource="http://www.info.uqam.ca/Members/valtchev_p/mbox/ETP-tourism.owl#Engin-Powered"/>
</owl:Class>
<!-- http://www.info.uqam.ca/Members/valtchev_p/mbox/ETP-tourism.owl#Taxi -->
<owl:Class rdf:about="http://www.info.uqam.ca/Members/valtchev_p/mbox/ETP-tourism.owl#Taxi">
<rdfs:subClassOf rdf:resource="http://www.info.uqam.ca/Members/valtchev_p/mbox/ETP-tourism.owl#Engin-Powered"/>
</owl:Class>
<!-- http://www.info.uqam.ca/Members/valtchev_p/mbox/ETP-tourism.owl#Taxicab -->
<owl:Class rdf:about="http://www.info.uqam.ca/Members/valtchev_p/mbox/ETP-tourism.owl#Taxicab">
<rdfs:subClassOf rdf:resource="http://www.info.uqam.ca/Members/valtchev_p/mbox/ETP-tourism.owl#Taxi"/>
</owl:Class>
<!-- http://www.info.uqam.ca/Members/valtchev_p/mbox/ETP-tourism.owl#TerminalInfrastructure -->
<owl:Class rdf:about="http://www.info.uqam.ca/Members/valtchev_p/mbox/ETP-tourism.owl#TerminalInfrastructure"/>
<!-- http://www.info.uqam.ca/Members/valtchev_p/mbox/ETP-tourism.owl#Train -->
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<!-- Generated by the OWL API (version 3.1.0.1592) http://owlapi.sourceforge.net -->
Metodología para la creación de ontologías de dominio usando la técnica de mezcla de ontologías basada en parámetros
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