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Web Sem�ntica: O Futuro das Aplica��es - Java Magazine 85

Este artigo trata do uso de Ontologias para enriquecer, com mais sem�ntica, suas aplica��es. Para isso, esclarecemos conceitos importantes sobre Ontologia, citamos alguns exemplos de aplica��o da tecnologia, e utilizamos o framework Jena na constru��o de uma Ontologia.

Por que eu devo ler este artigo:

Este artigo trata do uso de Ontologias para enriquecer, com mais sem�ntica, suas aplica��es. Para isso, esclarecemos conceitos importantes sobre Ontologia, citamos alguns exemplos de aplica��o da tecnologia, e utilizamos o framework Jena na constru��o de uma Ontologia.

Para que serve:

Organiza��o de conte�do, refinamento de buscas, constru��o de bases de conhecimento e padroniza��o de vocabul�rio para um determinado dom�nio.

Em que situa��o o tema � �til:

A constru��o de um sistema para gerenciamento de conte�do pode utilizar uma Ontologia para guiar a organiza��o e classifica��o dos dados, e auxiliar a busca. A especifica��o de regras para um determinado dom�nio pode ser feita em uma Ontologia, o que permitir� o re�so dessas regras em qualquer outro sistema.

Neste artigo mostramos a constru��o passo a passo de uma Ontologia, utilizando o framework Jena, ao mesmo tempo em que definimos e exemplificamos as caracter�sticas e os componentes de uma Ontologia.

A Web Sem�ntica, que surgiu nesta d�cada, � uma evolu��o da web que visa estruturar as informa��es atrav�s de rela��es sem�nticas. Segundo o Dicion�rio Aur�lio, sem�ntica � o estudo das palavras no que diz respeito a seus significados. O objetivo � ampliar a compreens�o do conte�do da web por pessoas e pelos computadores.

Os desenvolvedores j� perceberam que com o crescimento e expans�o da rede mundial de computadores, pessoas no mundo inteiro v�m alimentando bases de conhecimento, principalmente atrav�s das chamadas redes sociais.

Nota: Redes Sociais s�o ecossistemas de participa��o, onde os valores s�o criados pela agrega��o de muitas contribui��es individuais de seus usu�rios.

Um desafio nesse contexto � que o conte�do dispon�vel na maioria das p�ginas web s� tem significado para os seres humanos, j� para as m�quinas, ou sistemas computacionais, n�o passam de um conjunto de caracteres. Desta forma, a maioria dos motores de busca na web acaba levando em considera��o apenas a sintaxe, e n�o a sem�ntica, no momento de realizar a busca, o que nem sempre traz um resultado satisfat�rio. Uma busca feita pela palavra aluno, por exemplo, n�o trar� resultados contendo o termo discente, mesmo este sendo sin�nimo de aluno.

Assim, um dos objetivos fundamentais da Web Sem�ntica � aperfei�oar o funcionamento dos motores de busca e viabilizar a a��o de agentes l�gicos. Uma vez que um agente de software consiga entender semanticamente uma p�gina web, este poder� realizar tarefas que hoje s� podem ser realizadas por seres humanos, por exemplo: montar um roteiro de lugares onde se deseja ir, levando em considera��o tempo e deslocamento, como visitas a m�dicos ou cidades que se pretende conhecer durante uma viagem.

Em s�ntese o objetivo � colocar uma camada de significado sobre os dados. Para isso, aplicam-se t�cnicas para estruturar informa��es atrav�s de metadados, atribuindo sem�ntica aos dados. Para exemplificar esta quest�o, imaginemos um site com informa��es sobre tecnologia onde os leitores comentam sobre este tema. No momento da recupera��o destas informa��es alguns motores de busca s�o falhos por n�o terem uma camada de metadados, considerando somente a sintaxe das palavras e n�o a sem�ntica. A ideia da Web Sem�ntica � vincular as informa��es, por exemplo, deste site de tecnologia, com uma camada de metadados que possua os termos (vocabul�rio) relacionados ao assunto. Assim, torna-se poss�vel efetuar buscas contextualizadas e com uma especificidade ao dom�nio em quest�o.

A principal iniciativa da Ci�ncia da Computa��o na busca por uma solu��o para a Web Sem�ntica � a Ontologia. Pode-se fazer uma correla��o do uso de Ontologias, nesse cen�rio, com o uso de arquivos em linguagem XML para defini��o de metadados. Apesar das Ontologias serem escritas em linguagem OWL (Web Ontology Language), que � desenvolvida a partir do XML, elas s�o constru�das para um determinado dom�nio, como medicina ou geologia, e possuem elementos de representa��o sem�ntica mais poderosos do que os da linguagem XML. A Ontologia tamb�m possui uma estrutura mais formal e elementos como os conceitos (ou classes) e as rela��es (ou propriedades) entre esses conceitos.

Apesar do uso de Ontologias em sistemas computacionais ser um campo emergente, muitas empresas est�o percebendo a import�ncia de se desenvolver projetos envolvendo este conceito. Um deles � o Gene Ontology (www.geneontology.com), projeto de bioinform�tica de amplitude mundial que objetiva uniformizar as descri��es sobre o gene, garantindo que v�rios grupos de pesquisa espalhados pelo mundo trabalhem sobre o mesmo vocabul�rio. A Petrobras tamb�m desenvolve um projeto com a finalidade de padronizar um vocabul�rio para os seus grupos de pesquisa. Com isso se torna poss�vel trabalhar cooperativamente na estrutura��o de uma base de informa��es sobre arenitos e carbonatos para a avalia��o da qualidade de reservat�rios de petr�leo.

Outra iniciativa importante � a das organiza��es Globo, com um projeto que visa estruturar o seu portal atrav�s do uso de Ontologia. A ideia � utilizar uma Ontologia que trate de assuntos gerais, como pessoas ou localidades, e mais quatro ou cinco Ontologias especializadas, abordando dom�nios como Esporte, Pol�tica ou Economia. Atrav�s dessas Ontologias as buscas feitas no portal Globo.com poder�o ser mais espec�ficas.

Utilizando o poder das rela��es entre conceitos de uma Ontologia o portal pode realizar uma busca por todos os gols perdidos por um determinado jogador e retornar um resultado satisfat�rio, utilizando uma Ontologia de Futebol que possua a propriedade gols perdidos. Ao inv�s de realizar uma busca sint�tica, como feita normalmente pelos motores de busca, com os termos gols perdidos de Paulo, onde o resultado, certamente, conteria tamb�m alguns gols feitos por Paulo. Mesmo a solu��o de associar tags (palavras-chave) �s informa��es do site, � limitada neste caso, pois as tags n�o se relacionam. Isto �, mesmo que as tags gols, perdidos e Paulo estejam vinculadas ao v�deo, a busca seria feita sem considerar uma rela��o entre elas.

O uso de Ontologias tamb�m pode estar presente em projetos menores. Estamos desenvolvendo uma solu��o no Instituto Rec�ncavo de Tecnologia para classifica��o e recupera��o de arquivos corporativos, dispon�veis nos diret�rios internos da rede. A realiza��o das buscas � feita depois de uma consulta a Ontologia Organizacional do Instituto, que informa termos sin�nimos aos solicitados, como Gerente de Projetos e Coordenador, e termos que possam contextualizar a busca, como Ger�ncia de Riscos, Cronograma e outros. Tamb�m � poss�vel utilizar os termos da Ontologia Organizacional como tags para classificar e buscar arquivos. Essa pr�tica � denominada Folksonomia, j� conhecida na web, sendo utilizada por diversos servi�os como GMail e Flickr, onde o usu�rio pode atribuir suas tags a e-mails e fotos para classific�-los e busc�-los mais facilmente. A Folksonomia tem como base a classifica��o de conte�do feita de forma livre pelo usu�rio.

Fique atento, pois o desenvolvimento de aplica��es envolvendo Ontologia j� est� se tornando uma realidade, e o desenvolvedor precisa estar preparado para essa nova demanda de trabalho. Aplica��es como gerenciadores de conte�do, motores de busca e aplica��es web podem se aperfei�oar bastante se fizerem uso de uma Ontologia.

Neste artigo, apresentaremos os elementos conceituais que comp�em uma Ontologia no padr�o OWL conjuntamente com um exemplo pr�tico que constr�i, atrav�s do framework Jena, passo a passo, uma Ontologia de dom�nio acad�mico. Por fim, apresentamos um blog com recursos de organiza��o sem�ntica que ilustra a aplicabilidade da Ontologia constru�da. Este blog permite o v�nculo de textos digitados nos posts a conceitos de Ontologias que podem ser carregadas no blog. Desta forma, os usu�rios ter�o dois benef�cios: a utiliza��o de tags extra�das de termos de uma Ontologia, que tem defini��es formais e utilizadas por especialistas; e a possibilidade de buscas contextualizadas por outros termos da Ontologia, melhorando o filtro da busca e o seu grau de acerto.

Entendendo o conceito de Ontologia

Inspirado na filosofia, o uso do termo Ontologia foi incorporado na Ci�ncia da Computa��o objetivando o estudo de mecanismos para organiza��o da informa��o. Em 1991, o termo Ontologia foi proposto pelo grupo de pesquisa DARPA Knowledge Sharing Effort, que apresentou a seguinte defini��o: �Uma Ontologia define os termos b�sicos e as rela��es que compreendem um vocabul�rio de um dom�nio, bem como as regras para combinar termos e as rela��es para definir extens�es para o vocabul�rio�.

A ontologia tem v�rias defini��es, e neste artigo adota-se a que Thomas R. Gruber publicou em 1993 no artigo A Translation Approach to Portable Ontology Specifications: �Ontologia � uma especifica��o expl�cita e formal de um conceito compartilhado�. Em outras palavras, define um vocabul�rio para um determinado dom�nio em n�vel sem�ntico, eliminando poss�veis ambiguidades e identificando alguns sin�nimos.

Al�m da especifica��o de conceitos, uma Ontologia tamb�m define formalmente restri��es de um determinado dom�nio atrav�s de uma estrutura de relacionamentos entre conceitos, como um grafo ou uma rede. Isso permite que a Ontologia tanto seja manipulada pela m�quina como tamb�m entendida pelos seres humanos. At� este ponto, nesse artigo, voc� leitor poder� ainda ter alguma d�vida sobre o conceito Ontologia, por�m na se��o Construindo uma Ontologia com o Framework Jena voc� ter� uma abordagem pr�tica que ajudar� numa melhor compreens�o do tema.

Karin Breitman, em seu livro Web Sem�ntica a Internet do Futuro, publicado em 2005, apresenta os seis elementos abaixo como sendo os componentes b�sicos de uma Ontologia:

Conceitos (classes): definem as sub�reas, ou subgrupos, de um dom�nio de interesse, como Pessoa, Ve�culo ou M�dico;
Relacionamento (propriedades): Formas de interligar os conceitos. Por exemplo, um poss�vel relacionamento entre os conceitos cria��o e criador poder ser definido como criado_por;
Hierarquia: Formas como os conceitos se organizam dentro de um dom�nio. Como uma taxonomia, onde carro � um conceito de ve�culo;
Fun��es: Determinam formas especiais de relacionamento, onde um determinado n�mero de elementos se relaciona com apenas um elemento. Por exemplo, a fun��o propriedade_de pode interligar um carro a apenas uma pessoa;
Indiv�duos (inst�ncias): � a unidade materializada de uma classe, como Jo�o da Silva ou um carro espec�fico que possui uma placa e chassi, identificando-o unicamente;
Axiomas: Determinam verdades sobre um determinado dom�nio. Por exemplo, todo pai tem no m�nimo um filho.

Nota: Taxonomia - Classifica informa��es hierarquicamente, utilizando a rela��o pai e filho (generaliza��o �tipo-de�). Por exemplo, temos a classifica��o dos seres vivos, um homem � uma pessoa, e uma pessoa � um animal.

Ontologias podem ser utilizadas como metadados a fim de viabilizar a Web Sem�ntica, classificando um conte�do, como uma foto ou um texto, atrav�s de alguns de seus elementos (classes, inst�ncias ou propriedades). Dessa forma pode-se atribuir certa sem�ntica ao dado, permitindo a manipula��o e o compartilhamento dessas informa��es.

Web Sem�ntica

Berners Lee, um dos criadores da Internet, definiu a Web Sem�ntica como a evolu��o da web, onde o conte�do publicado nela tem significado bem definido, permitindo que computadores e seres humanos entendam-no e trabalhem em coopera��o.

A ideia � que as p�ginas web, al�m do seu conte�do, possuam uma camada de metadados que relacionem as informa��es com um determinado dom�nio. Assim, evita-se que o retorno de uma busca pela palavra artigo, por exemplo, traga resultados ligados a artigos acad�micos e a livros de portugu�s com defini��es e exemplos de artigos definidos e indefinidos. Um dos elementos essenciais da Web Sem�ntica � a representa��o dos dados em Ontologias, visando a estrutura��o de ambientes onde rob�s de pesquisa interpretem a sem�ntica dos dados.

Outra vantagem proporcionada pela web sem�ntica ser� viabilizar a execu��o de tarefas na web, como agendamentos ou pesquisas, atualmente feitas apenas pelos seres humanos, por interm�dio de agentes l�gicos. Onde esses agentes ser�o capazes de identificar a utilidade do site, podendo classific�-lo como uma loja de roupas, por exemplo, e extrair informa��es sobre o site, como endere�o ou raz�o social, caso seja o site de uma empresa. Desse modo, um usu�rio poderia utilizar um desses agentes l�gicos para encontrar todos os web sites de lojas de roupas que tenham lojas f�sicas localizadas em um determinado bairro de sua cidade.

A W3C (World Wide Web Consortium), organiza��o que padroniza as tecnologias da web, especifica uma arquitetura para a Web Sem�ntica em sete camadas, s�o elas: URI (Universal Resource Identificador)/Unicode, XML/XML Schema/namespace, RDF (Resouce Description Framework)/RDF Schema, Ontologia, L�gica, Prova e Valida��o, como pode ser observado na Figura 1. A seguir os detalhes sucintos de cada camada:

URI � um padr�o para identifica��o �nica de recursos, ou objetos, na web. J� o padr�o Unicode refere-se � forma de como representar textos em v�rias l�nguas;
XML � uma linguagem de marca��o para estruturar documentos. XML Schema � uma linguagem que descreve a estrutura de um documento XML, possibilitando a defini��o dos tipos de dados, regras de agrupamento e restri��es;
Namespace � uma cole��o de nomes, identificados unicamente por uma URI;
RDF � um modelo constitu�do por tr�s elementos b�sicos: recursos, propriedades e declara��es para descrever semanticamente um dom�nio. J� o RDF Schema (RDFS) � uma evolu��o do RDF, permitindo a utiliza��o de conceitos como Classes e fornecendo um vocabul�rio b�sico de RDF para criar rela��es mais poderosas;
Ontologia, foco do nosso artigo, estende RDFS adicionando mecanismos mais avan�ados para descrever um dom�nio;
As camadas de L�gica, Prova e Valida��o t�m como objetivo obter deriva��es atrav�s de provas l�gicas no processo dedutivo, como por exemplo, se um Homem tem algum filho, logo ele � Pai.

**Figura 1**. Arquitetura da Web Sem�ntica

RDF (Resource Description Framework)

O RDF � um modelo de dados e tamb�m uma linguagem voltada para representar informa��es associadas a recursos. Recursos s�o objetos como arquivos e servi�os presentes na web que possuem um URI. Uma das utilidades do RDF � a representa��o de metadados propiciando integra��o entre sistemas, catalogando conte�do e compartilhando conhecimento. Sites como o eBay e Amazon, por exemplo, fazem uso do RDF em sua estrutura de pesquisa. Al�m disso, permite a busca e descoberta de novos recursos. O RDF � um dos pilares para a constru��o de Ontologias como mecanismo de compartilhamento e interpreta��o de dados em dom�nios diferentes.

A representa��o de informa��es em RDF se baseia em uma tripla (estrutura com tr�s elementos): recurso, propriedade e valor da propriedade. A Figura 2 exibe um exemplo dessa estrutura, onde o recurso � o endere�o web http://saite.no-ip.info/rdf/, a propriedade � representada por data-cataloga��o e o valor da propriedade � representado pela data 12/10/2005. O que significa que o site http://saite.no-ip.info/rdf/ foi catalogado no dia 12/10/2005. Atrav�s dessas triplas o modelo RDF � capaz de expressar o significado das informa��es, da mesma forma que a rela��o entre sujeito, verbo e predicado de uma frase.

**Figura 2**. Exemplo da estrutura de um RDF

Padr�o OWL

Existem v�rias linguagens para codifica��o de uma Ontologia, contudo, no presente artigo, focaremos na OWL, pois o W3C recomenda a sua utiliza��o para o desenvolvimento e manipula��o de Ontologias. Ela � baseada em RDF e RDF Schema, e utiliza sintaxe XML. Surgiu da linguagem DAML+OIL, que foi formada pela jun��o de duas linguagens, a DAML (DARPA Agent Markup Language) e a OIL (Ontology Inference Layer).

Existem tr�s tipos de linguagem OWL. A OWL Lite � uma extens�o da OWL DL, que por sua vez estende OWL Full. Cada tipo se ad�qua �s necessidades de grupos espec�ficos de usu�rios e desenvolvedores de Ontologias. A seguir, resumidamente, detalha-se cada tipo:

OWL Lite permite apenas simples formas de constru��o de uma Ontologia, como por exemplo, as formas de relacionamento que s� podem utilizar cardinalidade 0 ou 1. Ela � recomendada para usu�rios iniciantes que utilizar�o poucos recursos da linguagem;
OWL DL fornece todas as constru��es da OWL, por�m tem limita��es quanto a disjun��es. Por exemplo, uma classe n�o pode ser tamb�m um indiv�duo, ou um indiv�duo n�o pode ser ao mesmo tempo uma propriedade;
OWL Full tamb�m fornece todas as constru��es da OWL, mas sem restri��es.

A arquitetura da Web Sem�ntica, apresentada na Figura 1, possui uma camada que representa a linguagem OWL, denominada Ontologia. Esta camada, como j� vimos, � estruturada e montada a partir das linguagens formais RDF e RDF Schema. A OWL se diferencia destas linguagens por possuir elementos com maior poder de representa��o sem�ntica. Com uma propriedade do tipo sim�trica pode-se indicar o mesmo sentido em ambos os lados de uma rela��o, por exemplo, se Pedro � irm�o de Paulo, logo Paulo (tamb�m) � irm�o de Pedro. Na se��o Construindo uma Ontologia com o Framework Jena, onde construiremos a Ontologia exemplo, vamos explicar melhor este e outros tipos de propriedades.

Uma Ontologia no padr�o OWL se assemelha a outros modelos de representa��o de dados mais antigos e conhecidos, tais como Entidade e Relacionamento, e Orienta��o a Objetos. Os conceitos principais (classes, propriedades e indiv�duos) utilizados na especifica��o OWL podem ser correlacionados aos conceitos desses modelos. A Tabela 1 apresenta esta equival�ncia em cada um dos modelos.

Conceitos/Termos	Modelo de Dados Convencional	Modelos Orientados a Objeto	Ontologia no padr�o OWL
Inst�ncias	Elementos Individualizados ou Ocorr�ncias	Objetos ou Inst�ncias	Indiv�duos
Classifica��o de Grupos de Inst�ncias ou Objetos	Entidade	Classe	Classe ou Conceito
Caracter�sticas de uma Entidade ou Classe	Atributos	Atributos	Propriedade de Tipo de Dados
Relacionamento entre as Entidades ou Classes	Relacionamento	Associa��es	Propriedade de Objetos

Tabela 1. Conceitos utilizados na Modelagem de Dados, na Orienta��o a Objetos e na Ontologia OWL

O Framework Jena

O framework Jena � um projeto de c�digo aberto desenvolvido originalmente pela HP (Hewlett-Packard). Ele possui um conjunto de funcionalidades para apoiar o desenvolvimento de aplica��es no contexto da Web Sem�ntica. Al�m das funcionalidades para manipula��o da linguagem OWL, foco deste artigo, o Jena possui recursos para gerenciar linguagens como RDF, RDFS e DAML+OIL. Outro recurso interessante � a funcionalidade para uso do SPARQL (Protocol and RDF Query Language), uma linguagem de consulta a Ontologias.

O Jena tem um portal no endere�o http://jena.sourceforge.net com uma boa documenta��o. Sugere-se complementar as informa��es obtidas neste artigo no portal e no site da W3C.

Construindo uma Ontologia com o Framework Jena

O objetivo desta se��o � apresentar e exemplificar os principais elementos de uma Ontologia ao mesmo tempo em que constru�mos uma Ontologia de dom�nio Acad�mico, passo a passo, codificando-a com a ajuda do framework Jena. Para melhor compreens�o do processo de constru��o, a estrutura da Ontologia proposta foi ilustrada em um diagrama de classes na UML (Unified Modeling Language), apresentado na Figura 3.

**Figura 3**. Diagrama de Classes do Dom�nio Acad�mico

Observa��es para implementa��o do exemplo: os c�digos apresentados devem ser executados em um m�todo main(), de uma classe qualquer, de forma sequencial; o projeto a ser criado � um projeto Java normal, podendo ser utilizado qualquer IDE; � necess�rio criar o diret�rio c:\BaseOntologia no Windows, ou /BaseOntologia no Linux, para que o exemplo funcione corretamente, pois � nessa pasta que ser� salva a nossa Ontologia; as seguintes bibliotecas precisam ser inclu�das no projeto:

commons-logging-1.1.jar;
icuj_3_4.jar;
iri.jar;
jena.jar;
log4j-1.2.9.jar;
slf4j-api.jar;
slf4j-jcl-1.5.2.jar;
xerces-2.6.2.jar;
xercesImpl.jar.

Vale ressaltar que n�o estruturamos o exemplo apresentado em v�rias classes e m�todos para facilitar o entendimento do mesmo, e que as bibliotecas do Jena podem ser encontradas em seu site.

Criando uma nova Ontologia

O in�cio do c�digo, apresentado na Listagem 1, cria fisicamente um arquivo OWL, que representa uma Ontologia. Para isso, � necess�rio informar o diret�rio onde este arquivo ser� armazenado, o nome da Ontologia e o tipo de linguagem OWL que ser� utilizado � no nosso caso ser� o OWL DL (ver Listagem 1). Dessa forma, o primeiro passo � a chamada ao m�todo est�tico createFileModelMaker(DIR), da classe ModelFactory, que recebe como par�metro uma String para indicar o diret�rio onde ser� armazenado o arquivo OWL, e retorna uma refer�ncia da classe ModelMaker. Com esta refer�ncia, utiliza-se o m�todo createModel(�Academia.owl�, false) para criar o arquivo OWL (fisicamente); o primeiro par�metro define o seu nome e o segundo indica que ele ser� sobrescrito, caso j� exista.

Em seguida utiliza-se o m�todo createModel(), que retorna uma refer�ncia da classe Model, um modelo base para a Ontologia. Os comandos OntModelSpec spec = new OntModelSpec(OntModelSpec.OWL_DL_MEM) e spec.setImportModelMaker(maker) definem o tipo de linguagem que ser� utilizada na constru��o ou leitura do arquivo OWL. Recomenda-se usar a constante OntModelSpec.OWL_DL_MEM, pois esta define a linguagem OWL DL, que possui os recursos necess�rios para este exemplo.

Ainda no processo de configura��o para criar a Ontologia, deve-se utilizar a linguagem OWL escolhida, vari�vel spec do tipo OntModelSpec, juntamente com o modelo base da Ontologia, vari�vel base do tipo Model, como par�metros para chamar o m�todo ModelFactory.createOntologyModel(spec, base). A aplica��o desse m�todo retorna uma refer�ncia da classe OntModel, que representa a Ontologia e que ser� armazenada na vari�vel newM, que � do mesmo tipo. Depois desses passos, estamos prontos para iniciar a defini��o da Ontologia de dom�nio Acad�mico.

String DIR = "c://BaseOntologia/";
  String URL = "file:";
  OntModel newM = null;
  try {
    ModelMaker maker = ModelFactory.createFileModelMaker(DIR);
    Model base = maker.createModel("Academia.owl", false);
    OntModelSpec spec = new OntModelSpec(OntModelSpec.OWL_DL_MEM);
       spec.setImportModelMaker(maker);
    newM = ModelFactory.createOntologyModel(spec, base);
  } catch (Exception e) {
    e.printStackTrace();
  }

Listagem 1. Comandos Jena para cria��o da Ontologia

Agora devemos criar as classes Pessoa, PessoaF (Pessoa F�sica), Professor, Aluno, Discente, ProfessorAluno, PessoaJ (Pessoa Jur�dica), Universidade e Turma, seguindo a hierarquia disposta no diagrama de classes da Figura 3. Esse diagrama representa a estrutura de um ambiente Acad�mico, sugerida para o nosso exemplo.

Antes de iniciarmos a codifica��o da Ontologia, vamos rapidamente definir o termo Classe, tamb�m chamado de Conceito. A Classe � um dos principais componentes da nota��o OWL, e determina uma classifica��o para grupos de indiv�duos que possuem caracter�sticas estruturais iguais ou um conjunto de indiv�duos do mesmo tipo. Semelhante a Orienta��o a Objetos, as classes podem estar organizadas de forma hier�rquica (heran�a, superclasse ou subclasse).

No in�cio do processo de cria��o da Ontologia faz-se necess�rio abrir uma transa��o para manipula��o do arquivo OWL fisicamente, que � feita atrav�s do comando begin(), chamado atrav�s da refer�ncia newM (criada na Listagem 1). Ao final do processo, para que a persist�ncia seja efetuada, gravando no arquivo as altera��es realizadas, deve-se fechar a transa��o atrav�s do m�todo commit().

Defini��o de Classes

A Listagem 2 apresenta o c�digo em Jena para criar classes e indicar rela��es hier�rquicas entre elas. A vari�vel SOURCE define a URI da Ontologia, enquanto a vari�vel camNS define junto com o nome de cada elemento (camNS + nomeDoElemento) a URI de cada elemento da Ontologia. Como a OWL � uma linguagem web, � necess�rio que tanto a Ontologia quanto seus elementos (classes e propriedades) tenham um identificador �nico.

J� o m�todo newM.createClass( camNS + �Pessoa� ) � a forma para a cria��o de uma classe, neste caso a classe Pessoa. A montagem da hierarquia das classes � bem intuitiva, demandando somente o uso do m�todo addSuperClass(pessoaClass), chamado atrav�s da refer�ncia que ser� a classe filha (pessoaFClass) e passando como par�metro a refer�ncia que ser� a classe pai. No exemplo, criou-se uma rela��o onde a classe PessoaF herda as caracter�sticas da classe Pessoa.

String SOURCE = URL+DIR+"Academia.owl";
  String camNS = SOURCE + "#";
   
  newM.begin();
  OntClass pessoaClass = newM.createClass( camNS + "Pessoa" );
  OntClass pessoaFClass = newM.createClass( camNS + "PessoaF" );
  pessoaFClass.addSuperClass(pessoaClass);
    
  OntClass professorClass = newM.createClass( camNS + "Professor" );
  professorClass.addSuperClass(pessoaFClass);
    
  OntClass alunoClass = newM.createClass( camNS + "Aluno" );
  alunoClass.addSuperClass(pessoaFClass);
    
  OntClass pessoaJClass = newM.createClass( camNS + "PessoaJ" );
  pessoaJClass.addSuperClass(pessoaClass);
    
  OntClass universidadeClass = newM.createClass( camNS + "Universidade" );
  universidadeClass.addSuperClass(pessoaJClass);

Listagem 2. C�digo em Jena para cria��o da hierarquia das classes

Disjun��o

Outra rela��o entre classes � a disjun��o. Ela indica que se um indiv�duo est� em uma classe ent�o n�o pode ser classificado na classe disjunta. No nosso exemplo, as classes PessoaF e PessoaJ s�o disjuntas. No Jena, para indicar esta regra, basta chamar o m�todo pessoaFClass.addDisjointWith(pessoaJClass), como feito na Listagem 3.

Equival�ncia

As classes tamb�m podem ser equivalentes, por exemplo, Aluno � Discente. Em nosso exemplo, na Listagem 3, o m�todo discenteClass.addEquivalentClass(alunoClass) mapeia a equival�ncia entre as classes Aluno e Discente, indicando que esses termos s�o sin�nimos.

Heran�a M�ltipla

Al�m disso, podem-se definir classes usando operadores de � (interse��o) e � (uni�o). No nosso exemplo, a partir das classes Aluno e Professor definiu-se uma nova classe: ProfessorAluno, indicando que ela equivale � interse��o entre Professor e Aluno (ProfessorAluno � Professor � Aluno).

Na Listagem 3 foi utilizado o m�todo newM.createIntersectionClass( camNS + �Professoraluno�, newM.createList( new RDFNode[] {alunoClass, professorClass}) ) para criar esta classe. A rela��o denota que, se criarmos uma inst�ncia vinculada � classe ProfessorAluno, ela tamb�m estar� vinculada � classe Professor e � classe Aluno, ou seja, uma heran�a m�ltipla, onde o individuo criado a partir da classe ProfessorAluno ser� um Professor e tamb�m um Aluno.

// DISJUN��O
  pessoaFClass.addDisjointWith(pessoaJClass);
   
  OntClass discenteClass = newM.createClass(camNS + "Discente");
   
  // EQUIVAL�NCIA
  discenteClass.addEquivalentClass(alunoClass);
   
  // INTERSE��O
  OntClass processorAlunoClass = newM.createIntersectionClass
  (camNS + "Professoraluno", newM.createList(new RDFNode[] 
  {alunoClass, professorClass}));

Listagem 3. C�digo em Jena para cria��o de rela��es de disjun��o, equival�ncia e interse��o

Propriedades

Outro componente da OWL s�o as propriedades. Estas s�o utilizadas para descrever atributos e relacionamentos entre as classes. Um ponto diferente da Orienta��o a Objetos � que na OWL primeiramente se constroem as propriedades de forma independente, para depois relacionar as mesmas com as classes. Existem dois tipos de propriedades:

Propriedades de Tipo de Dados (Datatype): s�o usadas para associar classes a atributos tipos de dados (Datatype). Por exemplo, uma Pessoa tem um atributo nome que � do tipo String, e idade que � do tipo Integer;
Propriedades de Objetos: s�o usadas para mapear rela��es entre classes e, consequentemente, entre indiv�duos. Por exemplo, a propriedade joga_no relaciona as classes Jogador e Time, e os indiv�duos Ronaldo e Corinthians.

As propriedades s�o como liga��es de um conceito a outro conceito, ou a um atributo, como no caso da Datatype. O primeiro lado da propriedade, aquele que � lido inicialmente, � chamado dom�nio, e o segundo, o qual � lido ap�s a propriedade, � denominado Range. Juntos, dom�nio e range indicam o sentido sem�ntico da rela��o, ou como esta deve ser lida, e limitam quais tipos de Classe ou Datatype podem ser relacionados por esta propriedade. Como no exemplo da Listagem 4, onde Universidade � a classe dom�nio da propriedade temTurma, e Turma � a classe range dessa propriedade (Universidade tem Turma).

Neste artigo, o nosso exemplo n�o vai tratar de propriedade DataType. Vamos trabalhar somente com propriedades de objetos.

Propriedade Funcional e Inversa Funcional

Vale ressaltar tamb�m que as propriedades possuem algumas caracter�sticas: uma delas � a funcional, que indica a exist�ncia de apenas uma refer�ncia no range da propriedade, de forma semelhante a uma rela��o n para 1.

Na Listagem 4 uma Turma s� pode pertencer a uma Universidade, por�m uma Universidade pode ter v�rias turmas, o que implica dizer que a rela��o temTurma � InversaFuncional, ou seja, sua inversa � Funcional, como numa rela��o 1 para n.

Quando uma rela��o � dita funcional e inversa funcional, significa que tanto o dom�nio quanto o range da propriedade s� podem possuir uma refer�ncia, como numa rela��o 1 para 1.

As outras caracter�sticas poss�veis de uma propriedade ser�o explicadas no decorrer do artigo.

Hierarquia de Propriedades

Similar �s classes, tamb�m � poss�vel definir uma hierarquia de propriedades de objeto, por exemplo, a propriedade tem � uma propriedade mais gen�rica de temFilho. Tem pode interligar qualquer tipo de classe e temFilho apenas a classe Pessoa, j� que uma Pessoa s� pode ter filhos que tamb�m sejam pessoas, mas outras classes podem ter objetos variados, como um Pa�s pode ter Capital, ou um Cachorro que pode ter uma Coleira.

Para definir propriedades no Jena utilizamos o m�todo createObjectProperty(URL + "temTurma"), chamado pela refer�ncia newM e recebendo como par�metro o nome da propriedade. O relacionamento entre a propriedade e as classes � feito atrav�s dos m�todos addDomain() e addRange().

Propriedade Inversa

Ainda na Listagem 4, associamos � propriedade temTurma uma propriedade inversa a ela, a pertence_a_Universidade. Isso indica que essas propriedades t�m o mesmo significado sem�ntico, por�m com sentidos (dom�nio e range) invertidos. Se uma Universidade tem Turma, logo uma Turma pertence a uma Universidade. Para indicar que uma turma s� pertence a uma universidade podemos aplicar � propriedade pertence_a_Universidade o m�todo convertToFunctionalProperty(), como feito na Listagem 4, ou aplicar � propriedade temTurma o m�todo convertToInverseFunctionalProperty().

OntClass turmaClass = newM.createClass(camNS + "Turma");
   
  ObjectProperty temTurmaProperty = newM.createObjectProperty(URL + "temTurma");
   
  temTurmaProperty.addDomain(universidadeClass);
  temTurmaProperty.addRange(turmaClass);
   
  ObjectProperty pertence_a_UniversidadeProperty = newM.createObjectProperty(URL + 
  "pertencer_a_Universidade");
   
  pertence_a_UniversidadeProperty.addDomain(turmaClass);
  pertence_a_UniversidadeProperty.addRange(universidadeClass);
  pertence_a_UniversidadeProperty.convertToFunctionalProperty();
   
  pertence_a_UniversidadeProperty.convertToFunctionalProperty();
   
  temTurmaProperty.addInverseOf(pertence_a_UniversidadeProperty);

Listagem 4. C�digo em Jena para cria��o de Propriedade de Objeto Bidirecional temTurma e pertence_a_Universidade

Propriedade Sim�trica

Uma propriedade tamb�m pode ser inversa dela pr�pria. Essa � a caracter�stica Sim�trica. Na Listagem 5, temos um bom exemplo dessa caracter�stica. Nela, dom�nio e range podem ser invertidos sem mudan�a na sem�ntica da rela��o. Assim, se a universidade UFBA tem proximidade com a universidade UNEB, logo a UNEB tamb�m tem proximidade com a UFBA.

ObjectProperty proximidadeProperty = newM.createObjectProperty(URL + "proximidade");
  proximidadeProperty.addDomain(universidadeClass);
  proximidadeProperty.addRange(universidadeClass);
   
  proximidadeProperty.convertToSymmetricProperty();

Listagem 5. C�digo em Jena para cria��o de Propriedade Sim�trica

Vejamos como esse tipo de caracter�stica pode ser facilmente manipulado por um software. Por serem formais e l�gicas, essas restri��es podem ser utilizadas para que softwares realizem infer�ncias sobre determinadas inst�ncias em um motor de busca. Por exemplo, pode-se implementar uma busca por sin�nimos gra�as � propriedade de equival�ncia, ou inferir gra�as � propriedade de simetria, que o texto Jo�o � irm�o de Pedro pode ser retornado em uma busca que a consulta pede Pedro como irm�o de Jo�o.

Propriedade Inversa Funcional

Na Listagem 6, temos um exemplo da propriedade inversa funcional. Na nossa Ontologia, mesmo sem ter uma propriedade inversa definida, leciona � dita inversa funcional, pois o seu dom�nio s� pode possuir uma refer�ncia (uma disciplina s� pode ser lecionada por um professor). Isso implica que a volta de sua rela��o s� aponta para uma refer�ncia, ou seja, o dom�nio dessa propriedade s� pode ter um valor em cada rela��o. Nesse exemplo, uma turma s� pode ser lecionada por um professor.

ObjectProperty
lecionaProperty = newM.createObjectProperty(URL + "leciona");
lecionaProperty.addDomain(professorClass);
lecionaProperty.addRange(turmaClass);
lecionaProperty.convertToInverseFunctionalProperty();

Listagem 6. C�digo em Jena para cria��o de Propriedade do Objeto leciona

Propriedade Transitiva

Outra restri��o importante � a propriedade transitiva, n�o utilizada na cria��o dessa Ontologia. Esta, se atribu�da a uma rela��o tem ligando um Pa�s a um Estado e um Estado a uma Cidade, por exemplo, indicar� que se Brasil tem o estado Bahia e Bahia tem a cidade Salvador, logo o Brasil tem a cidade Salvador.

Indiv�duos

Ap�s concluirmos a constru��o da parte estrutural, classes e propriedades, de nossa Ontologia, vamos inserir alguns indiv�duos. Como na cria��o de outros componentes, tamb�m na cria��o de indiv�duos se faz necess�rio uma URI que, como j� sabemos, � a jun��o da vari�vel camNS com o nome do indiv�duo. Na Listagem 7 os indiv�duos foram criados atrav�s da execu��o do m�todo alunoClass.createIndividual(camNS + �Fabio�), que pode ser chamado a partir de qualquer classe (ou conceito) da Ontologia.

Individual profEduardo = professorClass.createIndividual(camNS + "Eduardo");
  alunoClass.createIndividual(camNS + "Fabio");
  alunoClass.createIndividual(camNS + "Tiago");
  Individual turmaA = turmaClass.createIndividual(camNS + "Turma_A");
   
  profEduardo.addProperty(lecionaProperty, turmaA);
  turmaA.addProperty(lecionaProperty, profEduardo);
  newM.commit();

Listagem 7. C�digo em Jena para cria��o de Indiv�duos ou Inst�ncias

Acessando Elementos de uma Ontologia

Para acessar os elementos de uma Ontologia (classes, propriedades e indiv�duos) podemos utilizar os m�todos iniciados com list como listClasses(), listIndividuals() ou listSubClasses(), ver Listagem 8. A partir deles pode-se chamar o m�todo toList() para ter acesso aos elementos atrav�s de uma inst�ncia da classe java.util.List, ou se preferir, pode-se chamar tamb�m o m�todo toSet() para ter acesso aos elementos atrav�s de uma inst�ncia do tipo java.util.Set. Al�m disso, para identificar qual classe ou inst�ncia est� sendo manipulada dentro das itera��es, temos dois m�todos b�sicos: getURI(), que retorna o nome completo ou a URI (prefixo + nome) do objeto; e getLocalName(), que retorna apenas o nome do objeto em quest�o.

System.out.print("Classes da Ontologia Academica: ");
  for (OntClass concept : newM.listClasses().toList()) {
    if (concept.getLocalName() != null) {
      System.out.print(concept.getLocalName()+" ");
    }
  }
   
  System.out.println("");
  System.out.print("Inst�ncias da Ontologia Academica: ");
   
  for (Individual intance : newM.listIndividuals().toList()) {
    if (intance.getLocalName() != null) {
      System.out.print(intance.getLocalName()+" ");
    }
  }
   
  String uri = camNS+"Pessoa";
   
  OntClass concept = (OntClass) newM.getOntClass(uri);
   
  System.out.println("");
  System.out.print("Subclasses de Pessoa: ");
  for (OntClass subConcept : concept.listSubClasses().toList()) {
    if (subConcept.getLocalName() != null) {
      System.out.print(subConcept.getLocalName()+" ");
    }
  }

Listagem 8. C�digo em Jena para exibi��o de Conceitos e Inst�ncias, e as subclasses de um determinado conceito

Ap�s a Listagem 8 nossa Ontologia de Dom�nio Acad�mico est� pronta. Como dito anteriormente, esse c�digo deve ser executado em um m�todo main(), de uma classe Java qualquer, para que o arquivo OWL da Ontologia de dom�nio Acad�mico seja criado no caminho indicado (c:\BaseOntologia\Academia.owl). Vale lembrar que o c�digo desenvolvido neste artigo pode ser baixado no site da Java Magazine.

Aplicando a Ontologia no Blog Sem�ntico

Uma vez criada a nossa Ontologia Acad�mica, podemos utiliz�-la em uma aplica��o web para demonstrar algumas das suas utilidades. A aplica��o em quest�o � um blog constru�do a partir do framework Pebble, que � uma plataforma com as principais funcionalidades de um blog j� prontas. O Blog Sem�ntico est� sendo desenvolvido � pelos autores do artigo � com o intuito de permitir a constru��o de textos pautada em Ontologias. Quando estiver conclu�do, o Blog Sem�ntico ser� capaz de vincular palavras de seus textos (ou posts) com termos (classes ou indiv�duos) da Ontologia, como vincular a palavra Ronaldo com a classe Jogador, e sugerir, ao usu�rio, rela��es entre palavras j� vinculadas.

Imagine que um usu�rio qualquer est� escrevendo um texto sobre futebol neste blog, fazendo uso de uma Ontologia de Futebol. Ap�s escrever a palavra Corinthians, o usu�rio vincula essa palavra � classe Time, contida na Ontologia. Uma vez que ele j� tenha vinculado a palavra Ronaldo � classe Jogador, o nosso blog perguntar� ao usu�rio: Ronaldo � jogador do Corinthians? Isso � perfeitamente poss�vel uma vez que na Ontologia de Futebol existe uma rela��o que une as classes Jogador e Time. Sendo assim, fica f�cil para o software identificar uma poss�vel rela��o entre indiv�duos dessas mesmas classes.

O Blog Sem�ntico ainda est� em processo de constru��o, por isso s� dispomos do recurso de v�nculo das palavras, ou termos, com as classes da Ontologia. Esse processo ocorre gra�as � utiliza��o do componente Ontology Tagging, que disponibiliza as classes de uma Ontologia em forma de uma nuvem de palavras ou, como conhecida na web, nuvem de tags (ver Figura 4). Essa nuvem se modifica de acordo com as palavras digitadas em um campo texto, disponibilizando as classes da Ontologia como termos para serem associados �s palavras do texto. O Blog Sem�ntico � um bom exemplo pr�tico para utiliza��o de uma Ontologia.

**Figura 4**. Imagem do Blog Sem�ntico na web

Al�m dessas associa��es, o Blog Sem�ntico tamb�m permite o uso dos termos ou classes da Ontologia como tags para etiquetar os conte�dos dispon�veis no blog, como feito na Folksonomia.

Para utilizar a Ontologia criada no artigo no Blog Sem�ntico � necess�rio fazer o upload da mesma. Para isso, no canto superior direito do blog (http://linkeddata.no-ip.org/pebble/default/) voc� encontrar� um componente cinza com o t�tulo Ontology Tagging. Nesse componente tem um bot�o escrito upload, � s� clicar, escolher o arquivo owl e fazer o upload da sua Ontologia. Ap�s esta etapa efetue o login no blog com o usu�rio leitor e senha 123. Agora voc� est� pronto para escrever um post sobre assuntos acad�micos.

Quando forem digitados no texto conceitos existentes na Ontologia, a nuvem de tags ir� se modificar para que o termo encontrado fique em destaque na nuvem, e o usu�rio possa utiliz�-lo para classificar o texto digitado ou outras palavras ainda n�o classificadas. Feito isso, o termo classificado ter� um v�nculo com o conceito da Ontologia, fornecendo ao usu�rio defini��es oriundas da Ontologia, exibidas no blog quando passamos o mouse sobre o termo em quest�o.

Conclus�o

Este artigo teve como objetivo o estudo e a defini��o dos componentes de uma Ontologia atrav�s de um exemplo pr�tico que foi a constru��o de uma Ontologia usando o framework Jena. Tendo executado sem problemas todos os c�digos apresentados no artigo, o arquivo da Ontologia criada ser� encontrado na pasta c:\BaseOntologia de seu computador, como definido no exemplo.

Para visualizar a Ontologia pode-se utilizar o software Prot�g�, uma ferramenta Open Source desenvolvida pela universidade de Stanford para leitura e constru��o de Ontologias em arquivos OWL. No site http://protege.stanford.edu/download/registered.html voc� pode fazer o download da ferramenta.

Por fim, ressalta-se que al�m da Web Sem�ntica, s�o in�meros os contextos para aplica��o de uma Ontologia. As principais �reas de utiliza��o s�o a Intelig�ncia Artificial e a Engenharia de Software, onde � usada para modelagem conceitual ou solu��es para integra��o e troca de informa��es entre sistemas.

Tom Gruber no artigo A Mash-up of Apples and Oranges, prop�e a constru��o de uma estrutura que permita a v�rios sistemas, atrav�s de uma Ontologia, interagir e operar em coopera��o, contribuindo mutuamente para adicionar valor ao conte�do atrav�s do cruzamento das informa��es de cada um. Em seu exemplo, Gruber cita um casal que ao chegar da lua de mel resolve compartilhar os fatos da viagem com os amigos: o esposo escreve em um blog textos sobre o que fizeram; e a esposa publica as fotos tiradas em um site de gerenciamento de fotos comentando brevemente sobre cada uma. Como ambos fizeram uso de Folksonomia para classificar seus conte�dos, atrav�s de uma Ontologia de Folksonomia estes sistemas poderiam interagir entre si trazendo tags dos posts de textos para os de fotos, ou vice e versa, melhorando a classifica��o e a busca de ambos os conte�dos.

Conscientes de que quanto mais o conhecimento se acumula mais dif�cil se torna encontrar alguma coisa, in�meros pesquisadores como Berners Lee e Tom Gruber direcionam suas publica��es e projetos para iniciativas que abordem temas como Ontologia, Web Sem�ntica e Intelig�ncia Artificial. A exemplo disso, al�m dos projetos j� citados, temos o TrueKnowledge (www.trueknowledge.com), que tenta responder as suas perguntas a partir de uma base de dados, e a Powerset (www.powerset.com), que � um mecanismo de busca para processar perguntas do usu�rio em linguagem natural (ou linguagem do usu�rio).

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Web Sem�ntica: O Futuro das Aplica��es - Java Magazine 85

Este artigo trata do uso de Ontologias para enriquecer, com mais sem�ntica, suas aplica��es. Para isso, esclarecemos conceitos importantes sobre Ontologia, citamos alguns exemplos de aplica��o da tecnologia, e utilizamos o framework Jena na constru��o de uma Ontologia.

Para que serve:

Em que situa��o o tema � �til:

Entendendo o conceito de Ontologia

Web Sem�ntica

RDF (Resource Description Framework)

Padr�o OWL

O Framework Jena

Construindo uma Ontologia com o Framework Jena

Criando uma nova Ontologia

Defini��o de Classes

Disjun��o

Equival�ncia

Heran�a M�ltipla

Propriedades

Propriedade Funcional e Inversa Funcional

Hierarquia de Propriedades

Propriedade Inversa

Propriedade Sim�trica

Propriedade Inversa Funcional

Propriedade Transitiva

Indiv�duos

Acessando Elementos de uma Ontologia

Aplicando a Ontologia no Blog Sem�ntico

Conclus�o

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