2. Elaborado como parte del Proyecto @LisTechNet - WP4
Escuela de Ciencias de la Computación e Informática 2
Agenda
• Introducción
• ¿Qué es una ontología?
• Aplicaciones
• Elementos de una ontología
• Beneficios de las ontologías
• Principios de construcción
• Pasos para construir ontologías
3. Elaborado como parte del Proyecto @LisTechNet - WP4
Escuela de Ciencias de la Computación e Informática 3
Agenda
• Desarrollo de ontologías
Lenguajes
RDF/RDF-S
DAML+OIL
OWL
Herramientas
Protégé
RACER
• Agentes y ontologías
• Ejemplo: Ontología de Pizzas
4. Elaborado como parte del Proyecto @LisTechNet - WP4
Escuela de Ciencias de la Computación e Informática 4
Introducción
• Nuevas tecnologías Web proponen nuevas técnicas y
paradigmas para la representación de conocimiento
que faciliten localizar, compartir e integrar recursos
• Conocimiento semántico explícito que describe y
estructura la información y los servicios disponibles
• Creciente interés en la reutilización, para reducir
recursos, costos y tiempo
5. Elaborado como parte del Proyecto @LisTechNet - WP4
Escuela de Ciencias de la Computación e Informática 5
¿Qué es una ontología?
• El término es tomando de la filosofía y se refiere a
existencia
• Para la IA, lo que “existe” es aquello que puede ser
representado
• Definición más completa y utilizada es la de Gruber
(1993) y extendida por Studer (1998):
Una especificación explícita y formal de una
conceptualización compartida
6. Elaborado como parte del Proyecto @LisTechNet - WP4
Escuela de Ciencias de la Computación e Informática 6
¿Qué es una ontología? (cont.)
• Conceptualización: Una forma de entender o describir
un dominio, modelo abstracto
• Explícita: Satisface la necesidad de especificar de
forma consciente los distintos conceptos que
conforman una ontología
• Formal: Sigue alguna especificación formal de un
lenguaje de representación
• Compartida: Conocimiento aceptado como mínimo
por el grupo de personas que van a usarla
7. Elaborado como parte del Proyecto @LisTechNet - WP4
Escuela de Ciencias de la Computación e Informática 7
Aplicaciones
• Comercio electrónico
• Gestión de conocimientos
• Sistemas de agentes
• Portales de páginas Web
• Indexación de páginas Web
• Recuperación de información
• Procesamiento de lenguaje natural
• Web semántica
8. Elaborado como parte del Proyecto @LisTechNet - WP4
Escuela de Ciencias de la Computación e Informática 8
Elementos de una ontología
• Conceptos ≈ Clases ≈ Categorías
• Relaciones ≈ Propiedades ≈ Slots
• Funciones
• Instancias
• Axiomas
9. Elaborado como parte del Proyecto @LisTechNet - WP4
Escuela de Ciencias de la Computación e Informática 9
Beneficios de las ontologías
• Proporcionan una forma de representar y compartir
el conocimiento utilizando un vocabulario común
• Permiten reutilización del conocimiento
• Permiten usar un formato de intercambio de
conocimiento
• Proporcionan un protocolo específico de
comunicación
• Mantienen la semántica de la información
10. Elaborado como parte del Proyecto @LisTechNet - WP4
Escuela de Ciencias de la Computación e Informática 10
Principios de construcción
• Claridad y Objetividad
• Completitud
• Coherencia
• Máxima Extensibilidad Monótona
• Principio de Distinción Ontológica
• Diversificación
• Estandarización
• Minimización
11. Elaborado como parte del Proyecto @LisTechNet - WP4
Escuela de Ciencias de la Computación e Informática 11
Pasos para construir ontologías
• Determinar el dominio y el alcance de la ontología
• Considerar reutilizar ontologías existentes
• Enumerar los términos importantes del dominio
• Definir las clases y la jerarquía de las clases
• Definir las propiedades (slots) de las clases
• Definir las restricciones de las propiedades
• Crear instancias
12. Elaborado como parte del Proyecto @LisTechNet - WP4
Escuela de Ciencias de la Computación e Informática 12
Lenguajes
• Es la forma en que se representa un contexto en
particular
• Garantiza que la ontología sea una especificación
formal explícita
• Existen muchos lenguajes que van a permitir esa
definición
• No todos van a permitir el mismo nivel de
expresividad a la hora de definir ontologías
13. Elaborado como parte del Proyecto @LisTechNet - WP4
Escuela de Ciencias de la Computación e Informática 13
Lenguajes (cont.)
• Honrubia expone que un lenguaje debe tener los
siguientes requisitos:
Sintaxis bien definida
Semántica bien definida
Suficiente expresividad
Fácilmente maleable
Eficiente a la hora de realizar razonamiento
14. Elaborado como parte del Proyecto @LisTechNet - WP4
Escuela de Ciencias de la Computación e Informática 14
Lenguajes (cont.)
• El lenguaje a utilizar para modelar ontologías
depende de las características y condiciones que se
necesiten
• Existen lenguajes para definición de ontologías
clasificados de acuerdo a su representatividad y
objetivo
• Algunos son:
RDF/RDF-S
DAML+OIL
OWL
15. Elaborado como parte del Proyecto @LisTechNet - WP4
Escuela de Ciencias de la Computación e Informática 15
RDF (Resource Description Framework)
• Especificación propuesta por W3C
• Declara meta-información de forma global (URI)
• Información manejable por una máquina
• Basado en XML
• Modelo simple (grafo dirigido)
• Modelo de datos básico consta:
Recursos
Propiedades
Declaraciones
16. Elaborado como parte del Proyecto @LisTechNet - WP4
Escuela de Ciencias de la Computación e Informática 16
RDF (Resource Description Framework) (cont.)
• RDF es un conjunto de tripletas: sujeto (recurso),
predicado (propiedad) y objeto (valor de la
propiedad)
Subject
Object
Object
Predicate
Predicate
= URI o Node Blank
= Literal (plain or typed)
= Property or Association (URI)
17. Elaborado como parte del Proyecto @LisTechNet - WP4
Escuela de Ciencias de la Computación e Informática 17
RDF-S (RDF Schema)
• Proporciona un sistema entendible por la máquina
para definir esquemas para vocabularios específicos
• Permite especificar clases de tipos de recursos y
propiedades
• Es un conjunto de recursos RDF (incluyendo clases y
propiedades), y las restricciones en sus relaciones
18. Elaborado como parte del Proyecto @LisTechNet - WP4
Escuela de Ciencias de la Computación e Informática 18
RDF/RDF-S
• RDF/RDF-S:
Ofrece los mínimos requerimientos para el desarrollo de una
ontología
Expresividad es limitada
Es un lenguaje semántico que une la información de una
página a semántica legible por máquinas
Ofrece pocas restricciones y muy poco razonamiento (casi no
ofrece mecanismos de inferencia)
19. Elaborado como parte del Proyecto @LisTechNet - WP4
Escuela de Ciencias de la Computación e Informática 19
DAML+OIL (DARPA Agent Markup Language +
Ontology Inference Layer)
• Lenguaje de marcado semántico para los recursos
Web
• Basado en estándares de W3C como RDF/Esquema
RDF, y extiende estos lenguajes modelando
primitivas más poderosas
• DAML+OIL une RDF/RDF-S con una capa de
inferencias para ontologías brindado:
Una semántica precisa para la descripción de significados de
los términos
Un buen razonamiento
20. Elaborado como parte del Proyecto @LisTechNet - WP4
Escuela de Ciencias de la Computación e Informática 20
DAML+OIL (DARPA Agent Markup Language +
Ontology Inference Layer) (cont.)
• Surge de la unión:
DARPA Agent Mark-Up Language (DAML)
Ontology Inference Layer (OIL)
• DAML+OIL toma lo mejor de DAML y OIL e intenta
combinarlos en un lenguaje que:
Proporciona una manera de buscar información en la Web
“Entienda” la información que se encuentra en la Web
• Es más que apto para la construcción de ontologías
21. Elaborado como parte del Proyecto @LisTechNet - WP4
Escuela de Ciencias de la Computación e Informática 21
OWL (Web Ontology Language)
• Basado en RDF y DAML+OIL
• Último estándar en los lenguajes para construir
ontologías, desarrollado por W3C
• Tiene fundamentos matemáticos formales basados
en las Lógicas Descriptivas
• Eso permite usar un razonador (RACER) para
comprobar la ontología según se construya
22. Elaborado como parte del Proyecto @LisTechNet - WP4
Escuela de Ciencias de la Computación e Informática 22
OWL (Web Ontology Language) (cont.)
• Elementos básicos:
Clases (conceptos)
Propiedades (relaciones)
Individuos (instancias)
23. Elaborado como parte del Proyecto @LisTechNet - WP4
Escuela de Ciencias de la Computación e Informática 23
OWL (Web Ontology Language)
• Representa el significado de términos explícitamente
en vocabularios y las relaciones entre esos términos
• Es la representación de conocimiento más expresiva
para la Web Semántica
• Proporciona tres lenguajes expresivos:
OWL Lite
OWL DL
OWL Full
24. Elaborado como parte del Proyecto @LisTechNet - WP4
Escuela de Ciencias de la Computación e Informática 24
OWL (Web Ontology Language) (cont.)
• No le agrega más funcionalidades a DAML+OIL, toma
los elementos que este lenguaje proporciona para
adecuarlos y mejorarlos:
Agrega más elementos para enriquecer la representación
semántica e inferencia
Elimina algunos elementos cuyo significado era opaco para
agentes que utilizan el RDF/RDF-S, y los elementos de
restricciones de cardinalidad calificadas
Cambia el nombre de otros elementos manteniendo su
función
• Es el lenguaje de representación de conocimiento
más expresivo para la Web Semántica
25. Elaborado como parte del Proyecto @LisTechNet - WP4
Escuela de Ciencias de la Computación e Informática 25
OWL (Web Ontology Language) (cont.)
• Elementos de OWL Lite:
RDF-S (Esquema RDF)
Class
rdfs:subClassOf
rdf:Property
rdfs:subPropertyOf
rdfs:domain
rdfs:range
Individual
26. Elaborado como parte del Proyecto @LisTechNet - WP4
Escuela de Ciencias de la Computación e Informática 26
OWL (Web Ontology Language) (cont.)
• Elementos de OWL Lite:
Igualdad y desigualdad
equivalentClass
equivalentProperty
sameAs
differentFrom
AllDifferent
distinctMembers
27. Elaborado como parte del Proyecto @LisTechNet - WP4
Escuela de Ciencias de la Computación e Informática 27
OWL (Web Ontology Language) (cont.)
• Elementos de OWL Lite:
Combinaciones booleanas de expresiones de clase
intersectionOF
Características de propiedad
ObjectProperty
DatatypeProperty
inverseOf
TransitiveProperty
SymmetricProperty
FunctionalProperty
InverseFunctionalProperty
28. Elaborado como parte del Proyecto @LisTechNet - WP4
Escuela de Ciencias de la Computación e Informática 28
OWL (Web Ontology Language) (cont.)
• Elementos de OWL Lite:
Restricciones de propiedad
Restriction
onProperty
allValuesFrom
someValuesFrom
Restricciones de cardinalidad (sólo pueden ser 0 ó 1)
minCardinality
maxCardinality
Cardinality
29. Elaborado como parte del Proyecto @LisTechNet - WP4
Escuela de Ciencias de la Computación e Informática 29
OWL (Web Ontology Language) (cont.)
• Elementos de OWL Lite:
Propiedades de anotaciones
rdfs:label
rdfs:comment
rdfs:seeAlso
rdfs:isDefinedBy
Elementos para definir la información de la versión, la
información del encabezado y otras propiedades de
anotación
30. Elaborado como parte del Proyecto @LisTechNet - WP4
Escuela de Ciencias de la Computación e Informática 30
OWL (Web Ontology Language) (cont.)
• Elementos de OWL DL y OWL Full:
Axiomas de clase
oneOf
disjointWith
equivalentClass
rdfs:subClassOf
Combinaciones booleanas de expresiones de clase
intersectionOF
unionOF
complementOF
Rasgos de información de relleno
hasValue
31. Elaborado como parte del Proyecto @LisTechNet - WP4
Escuela de Ciencias de la Computación e Informática 31
OWL (Web Ontology Language) (cont.)
• Lógica Descriptiva (DL):
La rama lógica dentro de la familia de los marcos (frames)
Subconjuntos de la lógica de primer orden
computacionalmente tratables
Describen relaciones entre conceptos (clases)
Los individuos (instancias) son secundarios, las ontologías no
son bases de datos
Conceptos (clases), Individuos (instancias o ejemplares de
las clases) y Relaciones entre los individuos
32. Elaborado como parte del Proyecto @LisTechNet - WP4
Escuela de Ciencias de la Computación e Informática 32
OWL (Web Ontology Language) (cont.)
• Clases Definidas versus Clases Primitivas:
Clases Definidas: Se define un conjunto de condiciones
suficientes para reconocer cualquier subclase o instancia de
la clase
Clases Primitivas: Se define sólo, se indican, las
condiciones necesarias que se aplican a todas las instancias
de la clase
• Dominio versus Rango:
Dominio: Una o más clases que se les asigna una propiedad
Rango: Una o más clases donde se obtienen los valores de
una propiedad
33. Elaborado como parte del Proyecto @LisTechNet - WP4
Escuela de Ciencias de la Computación e Informática 33
OWL (Web Ontology Language) (cont.)
• Construir Ontologías en OWL-DL:
Se comienza por una taxonomía de clases primitivas
Deben formar árboles
Recordar que la condición de clases disjuntas debe establecerse
explícitamente
Hay que tener cuidado
Hacer las disyunciones explícitamente
Razonamiento del mundo abierto
Restricciones universales y existenciales
Restricciones de dominio y rango
34. Elaborado como parte del Proyecto @LisTechNet - WP4
Escuela de Ciencias de la Computación e Informática 34
OWL (Web Ontology Language) (cont.)
• El principio básico para ontologías normalizadas
Construir ontologías a partir de árboles puros de clases
primitivas
Cada clase primitiva tiene sólo un padre primitivo
35. Elaborado como parte del Proyecto @LisTechNet - WP4
Escuela de Ciencias de la Computación e Informática 35
OWL (Web Ontology Language) (cont.)
• Errores frecuentes en OWL:
Olvidar hacer explícito que las clases sean disjuntas
No comprender las implicaciones del razonamiento del
mundo abierto
(Mal) Usar restricciones universales en vez de restricciones
existenciales
Confundir dominio y rango
36. Elaborado como parte del Proyecto @LisTechNet - WP4
Escuela de Ciencias de la Computación e Informática 36
OWL (Web Ontology Language) (cont.)
• Razonamiento Mundo Cerrado versus Razonamiento
Mundo Abierto:
Mundo Cerrado:
La negación como fallo
Si no lo encuentro (o no puedo probarlo) en este mundo, se
asume que es falso
Se usa en sistemas de BD, en programación lógica, lenguajes
de restricciones, entre otros.
Mundo Abierto:
La negación como contradicción
Si no lo encuentro en este mundo, se asume que es posible, a
no ser que sea imposible en cualquier mundo (es una
contradicción). La negación debe ser explícita
Se usa en los demostradores automáticos de teoremas y en los
razonadores DL (y en OWL)
37. Elaborado como parte del Proyecto @LisTechNet - WP4
Escuela de Ciencias de la Computación e Informática 37
OWL (Web Ontology Language) (cont.)
• Razonamiento del Mundo Abierto:
OWL utiliza la hipótesis de mundo abierto: Open World
Assumption (OWA)
Muchos usuarios de OWL provienen de sistemas de mundo
cerrado como las bases de datos
La información que no se haya añadido de forma explícita a
la base de conocimiento se asume que es información
pérdida o desconocida que podría ser añadida en el futuro
Para eso se usan los axiomas de cierre sobre el atributo
38. Elaborado como parte del Proyecto @LisTechNet - WP4
Escuela de Ciencias de la Computación e Informática 38
OWL (Web Ontology Language) (cont.)
• Restricciones Universales versus Restricciones
Existenciales:
Las restricciones se usan para limitar las relaciones válidas
entre individuos
La mayoría de los usuarios tienden a usar las restricciones
universales (que afectan todos los valores)
Sin embargo, la mayoría de las veces, el tipo de restricción
corresponde con las restricciones existenciales
Cualquier restricción existencial (someValuesFrom, ∃) que
se rellene con una contradicción es en sí misma una
contradicción
Una restricción universal (allValuesFrom, ∀) que se rellene
con una contradicción puede ser cumplida de forma trivial
39. Elaborado como parte del Proyecto @LisTechNet - WP4
Escuela de Ciencias de la Computación e Informática 39
OWL (Web Ontology Language) (cont.)
• Dominio y Rango:
Confusión típica porque el dominio y el rango no son
restricciones que se comprueban
Son axiomas que se utilizan para que el razonador haga
ciertas inferencias
Violar una restricción de dominio y rango no significa
necesariamente que la ontología sea inconsistente o que
contenga errores
Las restricciones de dominio y rango son axiomas, en OWL
son equivalentes a restricciones de tipo allValuesFrom
En la mayoría de los sistemas violar una restricción de
dominio y rango provoca un error. En OWL provoca
reclasificación y posiblemente inconsistencias
40. Elaborado como parte del Proyecto @LisTechNet - WP4
Escuela de Ciencias de la Computación e Informática 40
OWL (Web Ontology Language) (cont.)
• Otros aspectos que suelen ser fuente de confusión:
Aspectos lógicos clásicos
Uso lingüístico frente al uso lógico AND y OR
Diferencias entre las clases primitivas y definidas
Herencia múltiple:
Los conceptos primitivos deberían (idealmente) tener sólo un
concepto padre
41. Elaborado como parte del Proyecto @LisTechNet - WP4
Escuela de Ciencias de la Computación e Informática 41
Requisitos de los lenguajes
• Los requisitos que cumplen los lenguajes RDF/RDF-S,
DAML+OIL y OWL son:
Requisito RDF/RDF-S DAML+OIL OWL
Sintaxis bien definida
Semántica bien definida
Suficiente expresividad
Fácilmente maleable
Eficiente a la hora de razonar (muy poco)
42. Elaborado como parte del Proyecto @LisTechNet - WP4
Escuela de Ciencias de la Computación e Informática 42
Funcionalidades de los lenguajes
• Las funcionalidades ofrecidas por los lenguajes
RDF/RDF-S, DAML+OIL y OWL son:
Funcionalidad RDF/RDF-S DAML+OIL OWL
Listas delimitadas
Restricciones de cardinalidad
Expresiones de clase
Tipos de datos (sólo básicos)
Clases definidas
Enumeraciones
Equivalencia
Extensibilidad
Semántica formal
Herencia
Inferencia
Restricciones locales
Restricciones calificadas
Reification
43. Elaborado como parte del Proyecto @LisTechNet - WP4
Escuela de Ciencias de la Computación e Informática 43
Herramientas
• Las herramientas para desarrollar ontologías son tan
variadas como los lenguajes
• Las herramientas que serán discutidas y utilizadas
son:
Protégé
RACER
44. Elaborado como parte del Proyecto @LisTechNet - WP4
Escuela de Ciencias de la Computación e Informática 44
Protégé
• Es gratis, open source
• Está basado en Java, es extendible
• Es un editor de ontologías y marco de trabajo de
bases de conocimiento
• Define la estructura de una ontología
• Define y administra instancias
45. Elaborado como parte del Proyecto @LisTechNet - WP4
Escuela de Ciencias de la Computación e Informática 45
Protégé
• Integrado con GUI y plugins:
OWLWizard – Plugin para guiar paso a paso en la
construcción de clases, propiedades, etc.
OWLViz — Plugin para el despliegue gráfico de las jerarquías
de las clases
ezOWL – Plugin para el despliegue gráfico de las jerarquías
de las clases, las propiedades y restricciones de cada clase
JADEBean Generator — Plugin para producir clases Java a
partir de la ontología, para que JADE puede utilizar y
entender la ontología
46. Elaborado como parte del Proyecto @LisTechNet - WP4
Escuela de Ciencias de la Computación e Informática 46
RACER
• Razonador (clasificador) basado en lógicas
descriptivas
• Sistema de razonamiento de lógica descriptiva
• Motor de inferencia semántico para desarrollar
ontologías
• Proveedor de la lógica modal KM con calificadas
modalidades y axiomas.
47. Elaborado como parte del Proyecto @LisTechNet - WP4
Escuela de Ciencias de la Computación e Informática 47
Agentes y ontologías
• Una ontología se escribe en algún lenguaje de
formalización de ontologías que la hace
independiente del contexto de uso
• Varios agentes pueden compartir conocimiento si
están de acuerdo en la semántica dada por una
cierta ontología
• Una ontología común define el vocabulario con el que
los agentes intercambian mensajes (consultas y
asertos)
48. Elaborado como parte del Proyecto @LisTechNet - WP4
Escuela de Ciencias de la Computación e Informática 48
Agentes y ontologías (cont.)
• Que dos agentes compartan un vocabulario no
significa:
Que compartan la misma base de conocimiento
Que sea capaz de contestar cualquier pregunta formulada
con ese vocabulario
• Un compromiso de un agente con una cierta
ontología garantiza la consistencia pero no la
completitud respecto a las consultas y asertos
utilizando el vocabulario de la ontología
50. Elaborado como parte del Proyecto @LisTechNet - WP4
Escuela de Ciencias de la Computación e Informática 50
¿Qué se necesita?
• Lenguaje OWL
• Protégé, versión 3.0
Plugin OWL
Plugin OWLWizard
Plugin OWLViz
Plugin ezOWL
Plugin BeanGenerator
• RACER
• Graphviz, versión 1.12
51. Elaborado como parte del Proyecto @LisTechNet - WP4
Escuela de Ciencias de la Computación e Informática 51
Lo primero es…
• Instalar Protégé, completo
• Colocar el ejecutable de RACER en la ruta deseada
• Abrir Protégé
• Seleccionar OWL Files como formato para el nuevo
proyecto
New para empezar un proyecto nuevo, o Build… para usar
un archivo OWL existente
52. Elaborado como parte del Proyecto @LisTechNet - WP4
Escuela de Ciencias de la Computación e Informática 52
Lo primero es… (cont.)
• Seleccionar en el menú Project la opción Configure
y marcar:
OWLViz
ezOWL
• Seleccionar en el menú OWL la opción OWL
Preferences y, en la pestaña General en la parte
llamada Language Profile escoger OWL DL
• Guardar el proyecto como pizzaOntology-v1
• Poner a ejecutar RACER
53. Elaborado como parte del Proyecto @LisTechNet - WP4
Escuela de Ciencias de la Computación e Informática 53
Jerarquía de Clases de la Ontología Pizza
54. Elaborado como parte del Proyecto @LisTechNet - WP4
Escuela de Ciencias de la Computación e Informática 54
Construcción de la ontología
• Primeras clases a crear:
DomainEntity
SelfStandingEntity (subclase de DomainEntity)
Con el Wizard hacer el grupo de clases:
Pizza – PizzaBase – PizzaTopping (subclases de
SelfStandingEntity)
ThinBase – HeavyBase (subclases de PizzaBase)
VegetableTopping – MeatTopping – FishTopping -
CheeseTopping - FruitTopping (subclases de PizzaTopping)
55. Elaborado como parte del Proyecto @LisTechNet - WP4
Escuela de Ciencias de la Computación e Informática 55
Construcción de la ontología
• Primeras clases a crear:
Con el Wizard hacer el grupo de clases:
Mushroom – Tomato – HotPepper – Onion (subclases de
VegetalTopping)
Pepperoni – Jam – SpicyBeef (subclases de MeatTopping)
Anchovies – Tuna (subclases de FishTopping)
Mozzarella – Parmesan (subclases de CheeseTopping)
Pineapple (subclase de FruitTopping)
56. Elaborado como parte del Proyecto @LisTechNet - WP4
Escuela de Ciencias de la Computación e Informática 56
Construcción de la ontología
• Propiedades a crear:
hasPart, dominio Pizza
Subpropiedades de hasPart:
hasBase, dominio Pizza y rango PizzaBase, único valor, por lo
menos una base, funcional y funcional inversa
hasTopping, dominio Pizza y rango PizzaTopping, multiple, al
menos un ingrediente
hasFatContent, dominio PizzaTopping y rango FatContent
hasSpiciness, dominio PizzaTopping y rango Spiciness
57. Elaborado como parte del Proyecto @LisTechNet - WP4
Escuela de Ciencias de la Computación e Informática 57
Construcción de la ontología
• Clases a crear (subclases de Pizza):
MargheritaPizza: mozzarella y tomato
SpicyBeefPizza: mozarrella, tomato y spicy beef
ProteinLoversPizza: MeatTopping – FishTopping –
CheeseTopping (clase definida, anaranjado)
HotSpecialPizza: mozzarella, tomato, hot pepper y spicy beef
CheesePizza: CheeseTopping (clase definida, anaranjado)
VegetarianPizza: VegetableTopping – CheeseTopping (clase
definida, anaranjado)
58. Elaborado como parte del Proyecto @LisTechNet - WP4
Escuela de Ciencias de la Computación e Informática 58
Construcción de la ontología
• Clase a crear:
ValuePartition (los valores son disjuntos), usar Wizard –
Create Value Partition:
Spiciness, valores: Hot, Medium, Bland
FatContent, valores: LowFat, HighFat
59. Elaborado como parte del Proyecto @LisTechNet - WP4
Escuela de Ciencias de la Computación e Informática 59
Ejemplo con BeanGenerator
• Guardar y cerrar el proyecto, si se encuentra abierto
Si se gusta se puede guardar con otro nombre
• Incluir el proyecto
OWLSimpleJADEAbstractOntology.pprj
Abrir con un editor de texto (ej. TextPad) el archivo
pizzaOntology-V1.pprj
Buscar el apartado que inicia: [PROJECT] of Project
Agregar debajo de ese apartado: (included_projects
"OWLSimpleJADEAbstractOntology.pprj")
Guardar y cerrar
• Abrir el proyecto donde realizó la modificación
anterior
60. Elaborado como parte del Proyecto @LisTechNet - WP4
Escuela de Ciencias de la Computación e Informática 60
Jerarquía de Clases de la Ontología Pizza
61. Elaborado como parte del Proyecto @LisTechNet - WP4
Escuela de Ciencias de la Computación e Informática 61
Referencias
• RDF, DAML+OIL y OWL:
http://www.w3.org
http://www.daml.org
• Protégé:
http://protege.stanford.edu
• RACER:
http://www.sts.tu-harburg.de/~r.f.moeller/racer/