Resumen de Contribución a la alineación de ontologías utilizando lógica difusa
- español
En la actualidad, con el aumento de la cantidad de información disponible en Internet, se hace cada vez más necesario crear mecanismos para facilitar la organización el intercambio de información y conocimiento entre las aplicaciones. La Web Semántica está destinada a resolver una de las carencias fundamentales de la Web actual: la falta de capacidad de las representaciones para expresar significados. Esta tarea se puede simplificar enormemente añadiendo información semántica y de contexto a las formas actuales de representación del conocimiento utilizadas en la Web, de modo que los equipos puedan procesar, interpretar y conectar la información presentada en la WWW.
Las ontologías se han convertido en un componente crucial dentro de la Web semántica, ya que permiten el diseño de exhaustivos y rigurosos esquemas conceptuales para facilitar la comunicación y el intercambio de información entre diferentes sistemas y entidades. Sin embargo, la heterogeneidad en la representación del conocimiento en las ontologías dificulta la interacción entre las aplicaciones que utilizan este conocimiento. Por ello, para compartir información cuando se utilizan vocabularios heterogéneos se debe poder traducir los datos de un marco ontológico a otro. El proceso de encontrar correspondencias entre ontologías diferentes se conoce como alineación de ontologías.
En esta tesis doctoral se propone un método de alineación de ontologías utilizando técnicas de lógica difusa para combinar diversas medidas de similitud entre entidades de ontologías diferentes. Las medidas de similitud propuestas se basan en dos elementos fundamentales de las ontologías: la terminología y la estructura. En cuanto a la terminología se propone una medida de similitud lingüística utilizando varias relaciones léxicas entre los nombres de las entidades, combinada con una medida de similitud semántica que tiene en cuenta la información del contexto de las entidades en las ontologías. En cuanto a la estructura se proponen medidas de similitud que utilizan tanto la estructura relacional como la estructura interna de los conceptos en las ontologías.
- English
With the increasing amount of information available on the Internet today, it is becoming critical to create mechanisms to facilitate the organization and to enable the exchange of information and knowledge between applications. The Semantic Web is intended to solve one of the fundamental limitations of the current Web: the lack of ability for representations to express meanings. This task can be simplified greatly by adding semantic information and context to current forms of knowledge representation used in the Web, so that computers can process, interpret and connect the information in the WWW.
Ontologies have become a crucial component in the Semantic Web, allowing the design of exhaustive and rigorous conceptual schemas to facilitate communication and information exchange between different systems and institutions. However, the heterogeneity in knowledge representation in ontologies hampers the interaction between the applications that make use of this knowledge. Therefore, to share information between applications using heterogeneous vocabularies, they must be able to translate data from one ontological framework to another. The process of finding correspondences between different ontologies is called ontology alignment.
This Ph.D. thesis proposes an ontology alignment method using fuzzy logic techniques to combine a set of similarity measures between different ontologies entities. The proposed similarity measures are based on two fundamental elements of ontologies: the terminology and structure. Regarding terminology we propose a linguistic similarity measure using a set of lexical relations between the names of the entities combined with a semantic similarity measure that takes into account the context information in ontology entities. In terms of structure, we propose similarity measures which use both relational structure and the internal structure of concepts within ontologies.
