sumarização ontologias paulo orlando v. q. sousa

Sumarização Ontologias

Paulo Orlando V. Q. Sousa

OWLSum: Ferramenta para Sumarização de Ontologias 2

Como surgiu a sumarização de ontologia?

Problemas em usar grandes ontologias

• Dificuldade na visualização• Dificuldade para o entendimento• Dificuldade de reuso• Demora no Carregamento • Dificuldade no processamento e na

comparação entre ontologias


Sumarização automática de texto

• Características de sumarização automática de texto [Das 2007]– resumos podem ser de um único ou

vários documentos– resumos devem preservar importantes

informações– resumos devem ser curtos, não mais do

que a metade do texto original


Sumarização automática de ontologias

• Definição– “Processo de destilação de conhecimento em

uma ontologia para produzir uma versão resumida a um determinado usuário (ou usuários) e tarefa (ou tarefas)”. [Cheng 2009]

– "O processo de criação automática de um compacta versão de uma ontologia, uma vez que contenha as informações importantes para o usuário". [Li 2010]


Sumarização automática de ontologias

É um pedaço ou recorte da ontologia (subontologia) contendo os conceitos mais relevantes


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Sumarizador de Ontologia

Parâmetros

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Ontologia (O)Ontologia

Sumarizada (OS)


Outros processos de extração de subontologias


• Particionar Ontologia (ontology partitioning )

– Divide uma grande ontologia em varias subontologias pequenas independentes com cada uma cobrindo um determinado subtópico , que, se colocado juntos novamente, formam a ontologia original, permitindo, assim, facilidade na manunteção e utilização. [Li 2010][Grau 2006]



• Modularização de Ontologia – Um módulo da ontologia é um componente

reutilizável de uma ontologia maior ou mais complexa, que é auto-suficiente, mas tem um relação definida com outros módulos de ontologias. [Doran 2006]



Processo de Sumarização de Ontologia

Processo de Sumarização

1.Identificar os conceitos mais relevantes;

2.Extração dos conceitos mais relevante para sintetizar um resumo



Métricas para determinar a relevância dos conceitos

Métricas usadas por [Zhang 2007]

• Degree centrality– In-degree centrality– out-degree centrality

• Shortest-Path-based Centrality– Betweenness centrality

• Maximal Marginal Relevance (MMR)– re-ranking algorithm


Métricas usadas por [Zhang 2009]

• Eigenvector Centrality– Focused Weighted PageRank– Weighted PageRank– Weighted HITS

• Neighbouring information– structural importance– pragmatics importance


Métricas usadas por [Peroni 2008]

• Name simplicity• Basic level• Density• Coverage


Métricas usadas por [Li 2010]

• Density• Reference • Name simplicity• Popularity


Métricas definidas por [Pires 2010]

• Centrality Measure• Frequency Measure



Processamento para gerar o resumo da ontologia

Processamento do resumo por [Pires 2010]

1.Calcular a relevância dos conceito;2.Determinar os conceitos relevantes;3.Agrupar conceitos relevantes

adjacentes;4. Identificar caminhos entre os grupos

de conceitos;5.Qualificar os caminhos identificados;6.Determinar o resumo da ontologia;



• Realiza os passos 1 e 2 para determinas quais os CRs (conceitos relevantes)

• Passo 3 - Agrupar os CRs adjacentes.


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• Passo 4 - identificar os caminhos entre os grupos de conceitos


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• Passo 5 - qualificar os caminhos identificados.– Uso de Recall, Precision e f-measure

• Passo 6 - Determinar o resumo da ontologia


Processamento do resumo

• Os outros artigos citados não especificam o processo de criação do resumo.



Avaliação dos resumos

Comparação dos resultados

• Todos os artigos fazem comparações dos resumos criados automaticamente com os gerados pelos especialistas.

• Não encontrei comparações dos resultados entre as diferentes abordagens de sumarização

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Conclusão

• Dificuldade em comparar as técnicas– Diferentes unidades básicas e critérios– Diferentes modelos de ontologias– As técnicas não mostram todo o processo

de sumarização • A avaliação das técnicas é baseada na

comparação dos resumos gerados pelos especialistas

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Referências

[Das 2007] Das, D., Martins, A. F.T.: A Survey on Automatic Text Summarization. In: Literature Survey for the Language and Statistics II course at CMU (2007)[Zhang 2007] Zhang, X., Cheng, G., Qu, Y.: Ontology Summarization Based on RDF Sentence Graph. In: 16th Inter. World Wide Web Conference Banff, Alberta, Canada, May 8-12 (2007)[Zhang 2009] Zhang, X., Cheng, G., Ge, W., Qu, Y.: Summarizing Vocabularies in the Global Semantic Web. Journal of Computer Science and Technology 24(1), pp.165-174. Jan. (2009)[Li 2010] Li, N., Motta, E., & Aquin, M. Ontology Summarization : An Analysis and An Evaluation, Iwest .(2010). [Motta 2010]Li, N., & Motta, E. (2010). Evaluations of user-driven ontology summarization, 544–553.


Referências

[Grau 2005] Grau, B. C., Parsia, B., Sirin, E., & Kalyanpur, A. (n.d.). Automatic Partitioning of OWL Ontologies Using E-Connections.[Doran 2006] Doran, P. Ontology reuse via ontology modularisation. In Proceedings of KnowledgeWeb PhD, Budva, Montenegro, (2006).[Peroni 2008] Peroni, S., Motta, E., & Aquin, M. (2008). Identifying Key Concepts in an Ontology , through the Integration of Cognitive Principles with Statistical and Topological Measures, 242–256.[Pires 2010] Pires, C. E., Sousa, P., Kedad, Z., & Salgado, A. C. (2010). Summarizing Ontology-based Schemas in PDMS, (i), 239–244.[Feng 2008] Feng, L. et al. (2008) Identifying Potentially Important Concepts and Relations in an Ontology[Zhang 2009] Zhang, X. (2009). Summarizing Vocabularies in the Global Semantic Web, 24(2003), 165–174.


Dúvidas


Obrigado!


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