DOGMA

DOGMA , acrónimo de Developing Ontology-Grounded Methods and Applications (Desarrollo de métodos y aplicaciones basados ​​en ontologías) , es el nombre de un proyecto de investigación en curso en el STARLab de la Vrije Universiteit Brussel , Laboratorio de Investigación de Tecnología y Aplicaciones Semánticas. Se trata de un proyecto financiado internamente, que se ocupa de los aspectos más generales de la extracción, el almacenamiento, la representación y la exploración de información. ^{[ 1 ]}

DOGMA, como dialecto del enfoque de modelado basado en hechos , tiene sus raíces en la semántica de bases de datos y la teoría de modelos . ^{[ 2 ]} Se adhiere a la metodología de gestión de información basada en hechos hacia la conceptualización y el principio del 100% de ISO TR9007 .

Los principios metodológicos de DOGMA incluyen:

1. Independencia de los datos: el significado de los datos debe estar desvinculado de los datos mismos.
2. Independencia de interpretación: los tipos de hechos unarios o binarios (es decir, los lexicones) deben adherirse a la interpretación formal para almacenar semántica; los lexicones en sí mismos no llevan semántica ^{[ 3 ].}
3. Múltiples perspectivas y usos de la conceptualización almacenada. Una ontología debe ser escalable y extensible.
4. Neutral al idioma. Una ontología debe satisfacer las necesidades multilingües. ^{[ 4 ]}
5. Independencia de las presentaciones: una ontología en DOGMA debe satisfacer cualquier tipo de necesidad de presentación de los usuarios. Como dialecto FBM, DOGMA admite tanto notaciones gráficas como presentaciones textuales en un lenguaje controlado. ^{[ 5 ]} Las tablas de decisión semánticas , por ejemplo, son un medio para visualizar procesos en un compromiso DOGMA. SDRule-L ^{[ 6 ]} se utiliza para visualizar y publicar modelos de apoyo a la decisión basados ​​en ontologías.
6. Los conceptos deberán ser validados por las partes interesadas.
7. Se proporcionarán definiciones textuales informales en caso de que la fuente de la ontología no esté disponible o esté incompleta.

DOGMA ^{[ 7 ]} es un enfoque y marco ontológico que no se restringe a un lenguaje de representación particular . Este enfoque tiene algunas características distintivas que lo diferencian de los enfoques ontológicos tradicionales, tales como (i) su fundamentación en las representaciones lingüísticas del conocimiento ^{[ 8 ]} y (ii) la separación metodológica de la conceptualización del dominio frente a la aplicación, que se denomina principio de doble articulación ontológica . ^{[ 9 ]} La idea es mejorar el potencial de reutilización y la escalabilidad del diseño. Las conceptualizaciones se materializan en términos de léxicos. Un léxico es una quíntupla que declara (en algún contexto G):

1. relación taxonómica (género): p. ej. , < G, gerente, es un, engloba, persona >;
2. relación no taxonómica (diferencia): p. ej. , < G, gerente, dirige, dirigido por, empresa >.

Los lexones podrían considerarse aproximadamente como una combinación de una tripleta RDF / OWL y su inversa, o como una relación conceptual de estilo gráfico (Sowa, 1984). La siguiente sección profundiza en las nociones de contexto.

Otra característica distintiva de DOGMA es la dualidad explícita (ortogonal a la doble articulación ) en la interpretación entre el nivel lingüístico y el nivel conceptual. El objetivo de esta separación es principalmente desambiguar la representación léxica de los términos en un lexón (en el nivel lingüístico) en definiciones de conceptos (en el nivel conceptual), que son sentidos de palabras tomados de recursos léxicos como WordNet . ^{[ 10 ]} El significado de los términos en un lexón depende del contexto de la elicitación. ^{[ 11 ]}

Por ejemplo, consideremos el término «capital». Si este término se extrae de un manual de máquina de escribir, tiene un significado diferente (es decir, una definición de concepto distinta) que si se extrae de un libro de marketing. La intuición que proporciona un contexto aquí es la siguiente: un contexto es un identificador abstracto que se refiere a supuestos implícitos o tácitos en un dominio, y que asigna un término a su significado previsto (es decir, identificador de concepto) dentro de estos supuestos. ^{[ 12 ]}

Las ontologías evolucionan de forma natural junto con sus comunidades de uso. Por lo tanto, en De Leenheer (2007) ^{[ 13 ]} se identificó un conjunto de operadores primitivos para modificar ontologías. Nos aseguramos de que estos operadores primitivos sean condicionales, lo que significa que su aplicabilidad depende de precondiciones y postcondiciones. ^{[ 14 ]} De este modo, garantizamos que solo se puedan construir estructuras válidas.

De Leenheer y de Moor (2005) distinguieron cuatro características clave del contexto:

1. Un contexto agrupa conocimientos relacionados: define parte del conocimiento de un dominio particular,
2. Desambigua la representación léxica de conceptos y relaciones al distinguir entre el nivel lingüístico y el nivel conceptual,
3. define dependencias de contexto entre diferentes contextos ontológicos y
4. Los contextos pueden estar integrados o vinculados, en el sentido de que las afirmaciones sobre los contextos están a su vez dentro de un contexto.

A partir de esto, identificaron tres tipos diferentes de dependencias de contexto dentro de una ontología (intra-ontológicas) y entre diferentes ontologías (inter-ontológicas): articulación, aplicación y especialización. Un ejemplo particular en el sentido de la teoría de grafos conceptuales ^{[ 15 ]} sería una dependencia de especialización para la cual la restricción de dependencia es equivalente a las condiciones para la especialización CG ^{[ 16 ].}

Las dependencias contextuales proporcionan una mejor comprensión de la ubicación de los elementos del conocimiento y sus interdependencias, y, en consecuencia, hacen que la negociación y la aplicación sean menos vulnerables a la ambigüedad y, por lo tanto, más prácticas.

• Ingeniería de ontologías
• gestión de la semántica empresarial
• Gobernanza de datos
• Gestión de metadatos

• Mustafa Jarrar: "Hacia principios metodológicos para la ingeniería ontológica" . Tesis Doctoral. Vrije Universiteit Brussel. (mayo de 2005)
• Mustafa Jarrar: «Hacia la noción de glosa y la adopción de recursos lingüísticos en la ingeniería de ontologías formales» . En las actas de la XV Conferencia Internacional de la World Wide Web (WWW2006). Edimburgo, Escocia. Páginas 497-503. ACM Press. ISBN 1-59593-323-9Mayo de 2006.
• Mustafa Jarrar y Robert Meersman: «Ingeniería de ontologías: el enfoque DOGMA» . Capítulo de libro (Capítulo 3). En Avances en semántica web I. Volumen LNCS 4891, Springer. 2008.
• Banerjee, J., Kim, W., Kim, H. y Korth, H. (1987) Semántica e implementación de la evolución de esquemas en bases de datos orientadas a objetos. Actas de la Conferencia ACM SIGMOD sobre Gestión de Datos, 16(3), pp.  311–322.
• De Leenheer P, de Moor A (2005). Desambiguación basada en el contexto en la obtención de ontologías. En P. Shvaiko y J. Euzenat (eds.), Contexto y ontologías: teoría, práctica y aplicaciones. Actas del 1.er Taller sobre Contexto y Ontologías, AAAI/IAAI 2005, Pittsburgh, EE. UU., pp. 17-24.
• De Leenheer P, de Moor A, Meersman R (2007). Gestión de la dependencia del contexto en ingeniería ontológica: un enfoque formal. Revista sobre semántica de datos VIII, LNCS 4380, Springer, págs. 26–56
• Jarrar, M., Demey, J., Meersman, R. (2003) Sobre la reutilización del modelado conceptual de datos para la ingeniería de ontologías. Journal on Data Semantics 1(1):185–207
• Spyns P, Meersman R, Jarrar M (2002). Modelado de datos versus ingeniería ontológica. Registro SIGMOD, 31 (4), págs. 12-17
• Peter Spyns, Yan Tang y Robert Meersman, Una metodología de ingeniería de ontologías para DOGMA, Journal of Applied Ontology, número especial sobre "Fundamentos ontológicos para el modelado conceptual", Giancarlo Guizzardi y Terry Halpin (eds.), Volumen 3, Número 1-2, pág.  13-39 (2008).
• Sitio web oficial de modelado basado en hechos (FBM): http://www.factbasedmodeling.org/