Procesamiento de Información

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Web semntica y ontologas en el procesamiento de la informacin documental

El profesional de la informacin, v.16, n. 6, noviembre-diciembre 2007


Por Rafael Pedraza-Jimnez, Llus Codina y Cristfol Rovira

Resumen: La carencia de un modelo bien definido de repre-sentacin de la informacin en la web ha trado consigo problemas de cara a diversos aspectos relacionados con su procesamiento. Para intentar solucionarlos, el W3C, organis-mo encargado de guiar la evo-lucin de la web, ha propuesto su transformacin hacia una nueva web denominada web semntica. En este trabajo se presentan las posibilidades que ofrece este nuevo escenario, as como las dificultades para su consecucin, prestando espe-cial atencin a las ontologas, herramientas de representacin del conocimiento fundamenta-les para la web semntica. Por ltimo, se analiza el papel del profesional de la bibliotecono-ma y documentacin en este nuevo entorno.

Palabras clave: Web semntica, Ontologas, Rdf, Owl, Sistemas de informacin.

Title: Semantic web and ontologies in document information processing

Abstract: The lack of a well defined model of information representation on the web has produced several problems rela-ted to processing information. In an effort to resolve these problems, the W3C has proposed the semantic web project. This new scenario offers both possibilities and difficulties for the future. Special attention is given to ontologies, fundamental tools for the representation of knowledge on the semantic web. Finally, the role of library and information professionals is considered in this new context.

Keywords: Semantic web, Ontologies, Rdf, Owl, Information systems.Pedraza-Jimnez, Rafael; Codina, Llus; Rovira, Cristfol. Web semntica y ontologas en el procesamiento de la informacin documental. En: El profesional de la informacin, 2007, noviembre-diciembre, v. 16, n. 6, pp. 569-578.DOI: 10.3145/epi.2007.nov.04

Llus Codina es profesor ti-tular de universidad. Imparte docencia en los estudios de periodismo y en la Facultad de Comunicacin Audiovisual de la Universidad Pompeu Fabra de Barcelona. Es el in-vestigador principal del Grupo de Investigacin DigiDoc de la misma universidad. Participa en el mster interuniversitario UB/UPF en gestin de conteni-dos digitales, en el programa de doctorado del Departa-mento de Periodismo y de Co-municacin Audiovisual y es co-director del mster online de documentacin digital.

Rafael Pedraza-Jimnez es miembro del grupo de investi-gacin DigiDoc y profesor del rea de Biblioteconoma y Documentacin de la Univer-sidad Pompeu Fabra. Imparte docencia en las titulaciones de comunicacin audiovisual y publicidad y relaciones p-blicas, as como en el mster online en documentacin di-gital. Sus principales lneas de trabajo son las taxono-mas y la generacin semiau-tomtica de ontologas, uno de los temas centrales de su tesis doctoral.

Cristfol Rovira es profesor de la Universidad Pompeu Fabra en el rea de Biblio-teconoma y Documenta-cin. Imparte docencia en las titulaciones de publici-dad y relaciones pblicas y traduccin e interpretacin. Es coordinador del mster interuniversitario UB/UPF en gestin de contenidos digita-les y director del mster onli-ne de documentacin digital. Es investigador del grupo DigiDoc de la Universidad Pompeu Fabra y director del Laboratorio DigiDoc del mis-mo grupo.

1. ContextoHasta la primera mitad del siglo pasado la gestin

de la informacin documental fue un dominio casi ex-clusivo de bibliotecarios, archiveros y documentalistas. Pero la introduccin de los ordenadores en la segunda mitad del siglo XX, la continuada adaptacin de los

procesos de trabajo a las nuevas tecnologas y, princi-palmente, la creacin de la web en los noventa supuso la incorporacin de nuevas disciplinas (muy particu-larmente la teora de la recuperacin de informacin) a este entorno. La consecuencia inmediata ha sido la proliferacin, desde entonces, de multitud de investiga-

Artculo recibido el 11-07-07Aceptacin definitiva: 18-10-07

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Rafael Pedraza-Jimnez, Llus Codina y Cristfol Rovira


ciones centradas en el desarrollo de tecnologas y m-todos que permitan la organizacin y la gestin de la informacin documental.

No obstante, a pesar de los importantes avances aportados por las nuevas tecnologas, el usuario de la web an carece de un sistema que permita procesar y acceder a la informacin documental contenida en si-tios web de una manera fiable. El problema estriba en al menos tres aspectos: en primer lugar la web es un sistema descentralizado y heterogneo completamente distinto de los escenarios para los que estaban ms o menos bien preparadas las disciplinas clsicas vincu-ladas con la documentacin y la recuperacin de la in-formacin. En segundo lugar, lo que sucede en la www es una recuperacin de informacin con adversario (adversarial information retrieval), otro aspecto nunca contemplado por la recuperacin de informacin cl-sica. Por ltimo, originalmente el mtodo de marcado de la informacin, html, combina elementos de con-tenido con otros de presentacin. Para un ser humano no hay ningn problema en interpretar el ttulo de un documento a partir, por ejemplo, de su preeminencia, su formato y su lugar en la pgina, pero si el autor ha marcado el ttulo con un elemento de formato () en lugar de uno semntico (), para un ordenador resultar imposible identificar el ttulo.

La web es un escenario heterogneo completamente distinto de los que

usaban las disciplinas clsicas vinculadas con la documentacin

Posteriores correcciones, como la firme recomen-dacin del W3C de separar contenido de presentacin mediante el uso de nuevas versiones de html y xhtml, as como el conjunto de especificaciones en torno al estndar xml se espera que, poco a poco, vayan alte-rando este panorama hacia una web donde el marcado de los documentos se realice de forma semntica, es decir, utilizando etiquetas que expresen el significado de los elementos y no su formato (que queda a cargo de normas como xsl o css). Adems, con el fin de faci-litar la gestin documental de estos nuevos recursos y controlar su heterogeneidad, se ha propuesto el diseo de herramientas que faciliten reconocer, comparar y combinar recursos web con diferente estructura: las on-tologas (siendo la principal recomendacin del W3C para su construccin el lenguaje OWL (web ontology language). Se espera que este nuevo escenario, carac-terizado por la existencia de contenidos autodescritos

y herramientas automticas capaces de comprenderlos, facilite el proceso de recuperacin de informacin y, entre otras cosas, termine con las estrategias fraudu-lentas de posicionamiento web.

La web semnticaBerners-Lee (2001) public un artculo progra-

mtico en el que anunciaba el proyecto de la web se-mntica como una extensin de la actual, dotada de una estructura que permitiera expresar el contenido de las pginas de una forma que los ordenadores pudieran entenderlas y que posibilitase tanto la interaccin en-tre ordenadores como entre stos y los usuarios. Propo-na as un nuevo modelo en el que todos sus contenidos estaran descritos y estructurados de un modo que las mquinas podran comprenderlos.

Para que ello fuera posible, Berners-Lee supona que en la web de un futuro cercano los ordenadores ten-dran acceso a informacin semnticamente marcada y estructurada, a ontologas que expresaran conceptos, y a conjuntos de reglas de inferencia tiles para llevar a cabo razonamientos automticos sobre las pginas web que permitiesen a los ordenadores desarrollar tareas in-teligentes.

Ahora bien, de acuerdo con las previsiones inicia-les este panorama descrito en el 2001 debera empezar a hacerse evidente siete aos despus. Tal vez porque esta transformacin no ha tenido lugar, el W3C (que no olvidemos est dirigido por Berners-Lee) presenta ahora una visin mucho ms prudente, orientada ha-cia la codificacin semntica de los documentos y a la aplicacin de nuevas tecnologas y procedimientos de representacin del conocimiento con el fin de mejorar el acceso a los recursos de la web. Muchos de ellos se muestran a continuacin.

2. Tecnologas

En slo diez aos el W3C ha elaborado ms de ochenta especificaciones tcnicas para la implantacin de esta nueva infraestructura. Los principales medios con los cuales se persiguen los objetivos de la web se-mntica son, a grandes rasgos, los siguientes: en pri-mer lugar, mediante una codificacin de pginas en la cual las etiquetas transporten una carga semntica. Este apartado corresponde al estndar denominado xml (Xml, 2004). En segundo lugar, aportando descripcio-nes (metadatos) (Rovira, 2006) de las pginas y sitios web con un formato que sea compatible con la estruc-tura general de la www y con diversas categoras de pginas, e interoperable entre distintos sistemas infor-mticos. De esto se ocupa la norma rdf (Rdf, 2004). Adems, mediante un sistema de ontologas que permi-tan especificar conceptos de diversos dominios del co-nocimiento mediante el uso de un lenguaje fuertemente

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basado en lgica simblica y susceptible, por tanto, de ser eventualmente interpretado por un ordenador. De este aspecto se ocupa el denominado Owl (Owl, 2004). Cada una de estas tecnologas ha sido definida por va-rias especificaciones, y constituyen la base sobre la que el W3C pretende construir la web semntica.

2.1. XmlEs sin ninguna duda el elemento de la web semnti-

ca que mayor repercusin tiene ya en biblioteconoma/documentacin. Es un estndar que, junto con su nor-ma asociada Xml schema, permite definir tipos de do-cumentos y los conjuntos de etiquetas necesarias para codificarlos. La idea es que, una vez estn marcados o codificados con una coleccin de etiquetas xml, es posible procesarlos y explotarlos de forma automtica con diversos propsitos, de la misma manera que un grupo de registros de una base de datos se puede em-plear de formas diversas, e incluso exportarse a diferen-tes sistemas de gestin de bases de datos si la estructura de registros sigue algn tipo de estndar.

Xml es el elemento de la web semntica que mayor repercusin tiene ya en biblioteconoma/documentacin

Posibilita as a sus usuarios aadir una estructura arbitraria a sus documentos, pero sin decir nada sobre el significado de la misma, por lo que se puede consi-derar un meta-lenguaje para la definicin de estructuras textuales.

2.2. RdfEs el sistema que permite utilizar metadatos para

describir recursos (tpicamente sitios web) en la web semntica. El objetivo de esta recomendacin es habi-litar la extraccin del significado de la estructura de un documento, descrita en xml, con el fin de garantizar la interoperabilidad entre aplicaciones sin necesidad de intervencin humana (Senso, 2003).

Todo el sistema rdf parte de tres entidades lgicas: Recursos.

Propiedades.

Valores.

Que se corresponden con los elementos de la lin-gstica:

Sujeto. Predicado. Objeto.Con los tres elementos anteriores podemos formar

declaraciones sobre los recursos del tipo: el recurso X tiene la propiedad Y con valor P. La tabla siguiente (tabla 1) expresa las equivalencias de los componentes bsicos de rdf.

Los recursos pueden ser sitios o pginas web, pero tambin cosas que no estn en la www, como personas o cualquier objeto del mundo real o conceptual. Las propiedades son las caractersticas relevantes de los re-cursos (por ejemplo, con relacin a las pginas web: el autor y el idioma). Por ltimo, los valores son los datos en los que se concreta un atributo determinado de un recurso determinado. La tabla 2 expresa las ideas anteriores con dos ejemplos especficos aplicados a la descripcin de dos sitios web utilizando Dublin core.

http://www.dublincore.org

Tabla 1: Equivalencias logicolingsticas en una declaracin rdf

Trmino lingstico Sujeto Predicado Objeto

Trmino lgico Recurso Propiedad Valor

Ejemplo HpDeskjet9800 Tipo de impresin Inyeccin trmica de tinta

Tabla 2: declaracin rdf sobre dos sitios web

http://www.imdb.com dc.title Internet movie database

http://allmovie.com dc.title All movie guide

De acuerdo con la tabla anterior, hemos descrito dos recursos (en este caso dos bases de datos cinematogr-ficas) mediante una de sus propiedades, concretamente el ttulo de la pgina web. Para que un ordenador pueda entender este tipo de estructuras, denominadas triples, ser necesario representar dicha informacin mediante rdf/xml y Dublin core. En la figura 1 mostramos esta representacin para uno de los triples que aparecen en la tabla 2.

Ignoramos cmo evolucionar rdf pero, afortuna-damente, la amplitud de miras de esta recomendacin no es un obstculo para su aplicacin al mundo de la documentacin, sino todo lo contrario: una de sus ms importantes y significativas utilidades consiste en la descripcin de recursos digitales (Rovira, 2007) utili-

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zando Dublin core, norma que, como es sabido, consis-te precisamente en aplicar la filosofa documental a la descripcin de recursos.

2.3. OwlCon el objeto de que las mquinas puedan reali-

zar tareas de razonamiento til sobre los recursos de la web semntica, es necesario definir un lenguaje o herramienta de descripcin que vaya ms all de las se-mnticas bsicas de rdf y permita comparar y combinar documentos (recursos) con distinta estructura (es decir, que sea capaz de reconocer, por ejemplo, el elemen-to y de dos estndares para la gestin de transacciones comerciales como iguales, permitiendo la interoperabilidad entre ambos). A estos lenguajes o herramientas se les denomina ontologas, y bsicamente incluyen las definiciones de los conceptos, denominadas clases, de un dominio y las relaciones entre ellos.

Owl es el lenguaje estndar de la web semntica para expresar y codificar ontologas. Por tanto, puede ser utilizado para representar explcitamente el signifi-cado de trminos en vocabularios y las relaciones (se-mnticas) entre ellos.

http://www.w3.org/TR/2004/REC-owl-features-20040210/

Consigue formalizar las relaciones entre las clases an ms que rdf, indicando aspectos bsicos para el ra-zonamiento como la existencia de conceptos o clases disjuntas en un dominio. Por ejemplo, los perifricos de salida no son perifricos de almacenamiento, esto es, la clase de los perifricos de salida es disjunta a la clase de los de almacenamiento. Tambin es posi-ble expresar la cardinalidad, es decir, el nmero de ele-mentos que pueden componer un concepto o clase, por ejemplo, un libro puede tener uno o varios autores (la cardinalidad de los autores de un libro es uno o ms de uno), o bien un libro solamente puede tener un isbn (la cardinalidad del isbn de los libros es exactamente

uno). Puede expresar igualdad o equivalencia entre cla-ses, caractersticas y restricciones de las mismas, etc.

Owl utiliza rdf para representar y codificar las on-tologas. Esta recomendacin sigue la tendencia tan ca-racterstica del W3C de proceder mediante extensio-nes. Por tanto, owl es una extensin de rdf que aade elementos como los mencionados anteriormente para describir caractersticas y clases.

A modo de ilustracin, en la figura 2 podemos ver un grfico que representa un ejemplo de clases y sub-clases de una ontologa de perifricos de ordenador:

Figura 1: Serializacin de uno de los triples de la tabla 2

Figura 2: Clases y subclases de una ontologa sobre perifricos de ordenador (Codina, 2006)

Figura 3: Representacin en owl de la ontologa de la figura 2

A continuacin, en la figura 3, vemos parte de la ontologa anterior representada mediante owl.

La idea esencial es que en algn momento del fu-turo (pero no parece probable que sea a corto plazo), la web no solamente estar poblada por un determinado nmero de ontologas que permitirn a los ordenado-res realizar inferencias sobre la informacin publicada, sino que los agentes de usuario (esto es, los navegado-res del futuro) sern capaces de realizar razonamien-tos fiables sobre tales ontologas. No obstante, el coste

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requerido en tiempo y dinero para la generacin de la infraestructura propia de la web semntica, la ausen-cia de alicientes que animen a los usuarios a adoptar las recomendaciones del W3C para el desarrollo de sus contenidos, y el desinters de parte de los agentes tcnico-comerciales ms importantes de la web actual (como por ejemplo los proveedores de servicios de bs-queda y los fabricantes de navegadores), hacen augurar que incluso la fecha del 2010 que algunas veces se ha apuntado para este escenario resulte optimista.

Afortunadamente, entendemos que no es necesario esperar que se haga realidad (si es que alguna vez suce-de) lo que podramos denominar el lado visionario de la web semntica representado por el artculo de Ber-ners-Lee del ao 2001. Las ontologas son una tecno-loga que pueden aportar soluciones ahora a problemas reales actuales.

3. Ontologas: la nueva visin

En los ltimos aos, el proyecto de la web semn-tica ha servido para asentar lo que podramos denomi-nar el uso actual del trmino ontologa (no olvidemos que ha gozado de varias vidas desde sus orgenes en la filosofa clsica). En este nuevo contexto, una de las definiciones ms citadas es la de Studer (1998) -que completa la original de Gruber (1993)-, para quien una ontologa es una especificacin explcita y formal de una conceptualizacin compartida. Una conceptua-lizacin es un modelo abstracto de algn fenmeno del mundo construido mediante la identificacin de los conceptos relevantes a ese fenmeno (normalmente un dominio del conocimiento). Explcito significa que los conceptos utilizados en la ontologa, y las restric-ciones para su uso, estn claramente definidos. For-mal se refiere al hecho de que debe ser comprensible para las mquinas, es decir, estar expresada mediante una sintaxis (como owl) que permita a un ordenador operar sobre ella. Por ltimo, compartida refleja la nocin de que contendr conocimiento consensuado en algn grado (en el caso de un dominio del conocimien-to, se supone que estar consensuado por los expertos en l) (Gmez-Prez, 2005).

En este contexto, para que la especificacin de un dominio se considere una ontologa, debe presentar, al menos, dos tipos de componentes: elementos y relacio-nes entre los mismos. Los primeros son los siguientes (Lacy, 2005, pp. 32-40):

Clases: las entidades del mundo real se pueden categorizar en grupos o conjuntos de objetos con simi-lares caractersticas, forman las clases de la ontologa. Las entidades pueden ser cosas fsicas (p. e. automvi-les) o conceptuales (p. e. teoras cientficas). Algunos seran Pas, Libro y Automvil. Constituyen el ncleo de una ontologa y describen los conceptos de

un dominio concreto. Como hemos sealado, un ejem-plo de una clase podra ser Automvil, que idealmen-te representara a todos los automviles del mundo. De este modo, cada coche que vemos por la calle es una instancia o ejemplar de la clase Automvil. Una cla-se puede tener adems subclases, que representan con-ceptos ms especficos que el de su superclase. De este modo, podramos dividirla por ejemplo en las subclases Turismo, Todoterreno y Deportivo.

Propiedades: las entidades que pertenecen a una clase poseen atributos determinados, p. e. tienen un nombre, un color o un peso. Por tanto, las propieda-des consisten en pares de atributo/valor y sirven para describir de forma conveniente las caractersticas rele-vantes de las entidades que forman las clases. Algunos ejemplos son Poblacin, Isbn y Precio.

Individuos, instancias o ejemplares: consisten en representaciones de objetos o elementos particulares de una clase. Se denominan indistintamente individuos o instancias de la clase. Hay que sealar que es difcil (y de hecho es discrecional) distinguir entre individuos y clases. Ejemplos de instancias son Espaa, Docu-mento 141203448-5 y Ford Mustang.

Por su parte, las relaciones tpicas de una ontologa son las siguientes:

ClaseIndividuo: asocian individuos o instancias a una clase. Por ejemplo, Espaa es una instancia de la clase Pas, Ford Mustang lo es de Automvil y Documento 141203448-5 de Libro. Se expre-san mediante relaciones es un (is a), por ejemplo, Ford Mustang es un automvil.

IndividuoPropiedad: como hemos sealado an-teriormente, las instancias de una clase tienen valores asociados a propiedades. Estas asociaciones se expresan mediante relaciones tiene el valor (has value for). Por ejemplo, Espaa tiene el valor 505 mil km2 para la propiedad Extensin.

ClasePropiedad: la clase como un conjunto tie-ne propiedades. Cuando se aplican a una clase, estas propiedades se denominan restricciones porque sirven tanto para definirla como para delimitar la pertenencia de los individuos a ella. Por ejemplo, Automvil po-see la propiedad tener un motor, que excluye de la misma a los vehculos de traccin animal.

ClaseSubclase: las clases pueden tener sub-clases. Por ejemplo, Todoterreno es una subclase de Automvil. Esta asociacin se expresa tambin con relaciones es un.

Adems de las anteriores, en una ontologa tambin se dan otras clases de relaciones atendiendo a otros en-foques. En concreto, se suelen contemplar relaciones entre conceptos (clases) de sinonimia, antonimia, hipo-

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nimia1 y meronimia2. Algunas son similares a las que se contemplan en los tesauros. Adems, cabe recordar que las relaciones clase-subclase y clase-individuo son la base de taxonomas y tesauros, de aqu la tendencia ya sealada a confundir las tres cosas.

Las ontologas pueden considerarse lenguajes documentales con distintos niveles de estructura, pero a diferencia

del tesauro tradicional estn elaboradas con una sintaxis comprensible para los

ordenadores

Todas estas similitudes no deberan hacernos caer en el error de concebir una ontologa como un tesauro (o como una taxonoma). Ciertamente, y al igual que un tesauro, las ontologas pueden considerarse lenguajes documentales con distintos niveles de estructura, pero a diferencia del tesauro tradicional, en primer lugar, es-tn elaboradas con una sintaxis comprensible para los ordenadores. Adems, como hemos visto, las ontolo-gas contemplan un conjunto ms amplio de relaciones que las de clase y subclase (como en una taxonoma) o las de sinonimia y meronimia (como en un tesauro) ya que en principio estas relaciones no estn cerradas, sino que en parte dependen de las relaciones reales que se den entre las clases y los individuos del dominio mode-lado por la ontologa. Por tanto, una ontologa permite mayor riqueza en la definicin de sus conceptos y sus relaciones que un tesauro.

Sin embargo, la diferencia ms importante es el hecho de que estn formalizadas, es decir expresadas mediante una rigurosa lgica formal y, por tanto, no solamente pueden ser procesadas por aplicaciones in-formticas sino que, en principio (aunque con severas limitaciones) soportan procesos de inferencia autom-ticos.

3.1. Generacin de ontologasAcudiendo ahora a trminos mucho ms prcticos,

y siguiendo la metodologa especialmente relevante que propone Noy (2001), a grandes rasgos, el desarrollo de una ontologa implica, al menos las siguientes fases:

Definir las clases (conceptos). Ordenar las clases en una taxonoma. Definir las propiedades de las clases y los valores

asociados a esas propiedades. Completar los valores de las propiedades para

cada una de las instancias reales.

Debe tenerse en cuenta que no existe un modo co-rrecto de modelar un dominio: siempre encontraremos distintas alternativas para hacerlo que nos proporcio-narn diferentes resultados. Obsrvese que esta afir-macin conlleva la concepcin de las ontologas como instrumentos adaptados a la resolucin de tareas, y por ende, la concepcin de las mismas como conceptuali-zaciones no universales de los dominios que repre-sentan, lo cual hoy por hoy, choca frontalmente con la concepcin universalista de las ontologas del W3C. Por tanto, el diseo de una ontologa estar condiciona-do por su uso y nivel de detalle.

En cuanto a la complejidad asociada a su elabora-cin, el primer problema es determinar qu trminos debemos enunciar y qu propiedades vamos a enume-rar de stos. Para solucionarlo es muy importante obte-ner a priori una lista de los trminos que consideremos relevantes al dominio, sin preocuparnos de si existe so-lapamiento entre sus significados, o de las relaciones entre ellos. Las dos siguientes etapas sern desarrollar la jerarqua de clases (la taxonoma) y definir las pro-piedades de los conceptos.

Existen distintas aproximaciones para extraer la taxonoma de clases. Podemos recurrir a una aproxi-macin arriba-abajo (top-down), que comienza con la definicin de los conceptos ms generales en el domi-nio para a continuacin extraer conceptos ms espec-ficos. O por el contrario utilizar una metodologa de abajo-arriba (bottom-up), mediante la identificacin de las clases ms especficas, y a continuacin la agru-pacin de stas en otras clases ms generales. Aunque tambin se puede adoptar una aproximacin mixta que combine los dos enfoques anteriores. En este caso, en primer lugar se identifican los conceptos ms relevan-tes para el dominio de la ontologa, y a continuacin se generalizan o especializan segn sea conveniente. No puede afirmarse que uno u otro mtodo sea ms apro-piado para la extraccin de la taxonoma, as que la se-leccin del mismo depender de nuestra percepcin del dominio.

3.2. Tcnicas para la generacin semiautomtica de ontologas

Se espera que la aplicacin de las especificaciones del W3C, junto con el desarrollo y generalizacin de las ontologas suponga el final de los problemas derivados de la ausencia de un modelo de datos bien definido en la web. No obstante, para que esto sea posible hay que solventar un nuevo problema, a saber: la estructuracin y descripcin de los recursos web mediante xml y rdf, as como que la elaboracin manual de ontologas su-pone un coste tan elevado, en tiempo y dinero, que ya son muchas las voces que cuestionan que la transfor-macin de la web actual en la web semntica pueda llegar a ser una realidad algn da.

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Muchos dudan de que la transformacin de la web actual en la web semntica

pueda llegar a ser una realidad algn da

Con el fin de intentar paliar este problema ha apa-recido una nueva disciplina, la ingeniera de ontologas, dedicada al estudio y diseo de aplicaciones que ayu-den a su elaboracin, mantenimiento y uso. Su princi-pal objetivo es, por tanto, la creacin de entornos que, mediante la automatizacin de ciertas tareas y el diseo del software para su gestin, agilicen el proceso. Ejem-plos:

KAON. http://kaon.semanticweb.org/ Hozo. http://www.hozo.jp/ WebODE.

http://webode.dia.fi.upm.es/WebODEWeb/index.html

Protg. http://protege.stanford.edu/Una comparacin de estos sistemas puede encon-

trarse en Mizoguchi, 2004.Mencin especial merece la disciplina conocida

como Aprendizaje de ontologas u Ontology learn-ing (Maedche, 2004), una parte de la ingeniera de ontologas que investiga el desarrollo de mtodos para la creacin de una ontologa de forma semiautomtica. Concretamente, se centra en la generacin de herrami-entas que permitan importar, extraer, podar, refinar y evaluar la taxonoma de una ontologa bajo la super-visin de un experto humano, el ingeniero ontolgi-co, denominacin acuada en el mbito germano, y cuyo perfil se corresponde en gran medida con el de un documentalista.

A continuacin, para ilustrar el funcionamiento de estos sistemas se describe brevemente la arquitectura de una de las primeras propuestas formuladas en este mbito (figura 4), la de Maedche (2001), que ha de-terminado las lneas bsicas a seguir en este campo. La arquitectura propuesta consta de cuatro elementos:

Interfaz grfica: permite al ingeniero ontolg-ico intervenir manualmente en todo el proceso de creacin.

Componente de gestin: con ella seleccionamos los datos a partir de los cuales construir la ontologa (documentos html y xml, dtds, bases de datos, otras on-tologas, etc.).

Centro de procesamiento de recursos: facilita al ingeniero ontolgico diferentes herramientas para procesar los documentos de entrada y extraer la termi-nologa necesaria (conceptos).

Por ltimo, el sistema (vase KAON) dispone de una biblioteca de algoritmos cuyo funcionamiento se basa normalmente en reglas de asociacin, tcnicas de anlisis formal de conceptos, o tcnicas de agrupami-ento (jerrquicas o no). Mediante la aplicacin de uno o varios de estos algoritmos sobre los documentos ya procesados podrn extraerse las clases de la taxonoma y sus relaciones.

En teora, mediante el uso de un sistema como el descrito, podra construirse una ontologa siguiendo las siguientes etapas:

Si es posible, importamos y reutilizamos las on-tologas existentes en el dominio de nuestro inters, y un experto las fusiona (manual o automticamente) en una nica a partir de la cual aplicar el resto de fases.

Extraccin de ontologas: la herramienta propo-ne diferentes entradas lxicas (trminos) para la onto-loga, que se obtienen en funcin del procesamiento de los textos de los recursos del dominio selecciona-dos (documentos html, etc.). Independientemente de la recomendacin hecha por el sistema, el ingeniero ontolgico puede incluir o eliminar entradas lxicas si as lo desea. Obtenido el lxico, el siguiente paso es su clasificacin taxonmica mediante tcnicas automti-cas de clasificacin. El resultado final de esta fase es la propuesta de una taxonoma del dominio al ingeniero ontolgico que ste puede modificar o rehacer como crea conveniente.

Poda de ontologas: la arquitectura viene dotada de herramientas que permiten al ingeniero ontolgico ajustar la ontologa a su propsito original.

Refinamiento: el sistema pone a disposicin del profesional herramientas que permiten completar y afi-nar el resultado final.

Evaluacin de la ontologa resultante: a travs del seguimiento y observacin de su uso.

Actualizacin: para incluir nuevos dominios o actualizar los ya existentes.

Este modelo asume que cualquier ontologa puede ser descrita por un conjunto de conceptos, relaciones y entradas lxicas. Consecuentemente, su construccin se puede agilizar utilizando tecnologas que analicen distintos tipos de recursos web (documentos html, xml, dtds, bases de datos, etc.) y extraigan los trminos ms significativos para nuestro dominio de inters as como sus relaciones. Todo ello bajo la supervisin de un ex-perto humano en generacin de ontologas.

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4. Conclusiones

A la luz de todo lo expuesto es inevitable plantear-se ciertas cuestiones que determinarn en gran parte el futuro. La primera de ellas quizs sea: cuando nos pronunciamos acerca de la web semntica estamos hablando de una realidad palpable? La respuesta a esta pregunta es muy compleja. Si por realidad entendemos la existencia y funcionamiento de este entorno en la ac-tualidad, puede afirmarse que no lo es.

En cambio, s son realidades las iniciativas de in-vestigacin y desarrollo (pblicas y privadas) puestas en marcha a raz de la formulacin de esta nueva Web y las recomendaciones del W3C como el lenguaje xml y rdf que estn influyendo de forma activa y real en buena parte de la Web actual.

Significa esto que la web semntica ser, entonces, una realidad en el futuro? Cada vez ms analistas creen que es poco probable que se haga realidad el lado ms visionario del proyecto, ni a corto ni a medio plazo.

De lo que no cabe duda es que aportar muchas cosas por el camino y provocar cambios duraderos y decisivos que ayudarn a tener una Web mucho mejor en el futuro. Un ejemplo fcil lo tenemos en la potente

idea de la separacin entre presentacin y contenido de los documentos web.

Qu metodologa se impondr para la generacin de esta futura Web: el procesado manual o el semiauto-mtico? Por un lado, las descripciones de los conteni-dos y las ontologas elaboradas por expertos humanos son de gran calidad, aunque su coste en tiempo y dinero es inabarcable (adems cabe la posibilidad de fraude); por otro, la utilizacin de herramientas automticas para agilizar el desarrollo de las descripciones y las on-tologas supone una disminucin considerable de los costes, a cambio de descripciones y ontologas ms so-meras (a menudo meras taxonomas o clasificaciones) que, adems, pueden ser errneas, y que difcilmente satisfacen las exigencias mnimas de las especificacio-nes del W3C.

Finalmente, quizs lo ms probable (y apropiado) consista en una aproximacin mixta, es decir, la co-existencia de descripciones y ontologas manuales jun-to con las automticas. Las primeras, utilizadas cuando el dominio o tarea requiera descripciones y ontologas de gran calidad, y se disponga de los recursos nece-sarios. Las segundas, cuando el dominio o la tarea en cuestin suponga una tarea inabarcable para un experto

Figura 4: Arquitectura del sistema para el aprendizaje de ontologas propuesto por Maedche (2001)

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humano, bien por su magnitud, bien por su naturaleza cambiante.

En todo caso es de esperar que los logros aporta-dos por este nuevo entorno web sean adecuadamente incorporados a cualesquiera otros escenarios dedicados a la gestin de la informacin documental. En particu-lar, el profesional y el estudioso de la biblioteconoma-documentacin no debera quedar al margen de estos avances.

Es de esperar que los logros de este nuevo entorno web sean adecuadamente

incorporados a la gestin de la informacin documental

De hecho, la formacin y experiencia de esta cla-se de profesionales hacen de ellos firmes candidatos a jugar un papel preferente en el desarrollo de la web se-mntica. Especialmente til sera su participacin acti-va en todas aquellas tareas conducentes a la descripcin de los recursos de esta nueva web, poniendo especial nfasis en la importancia de las ontologas.

Probablemente el campo emergente de la inge-niera de ontologas favorecer las aproximaciones semiautomticas, asignando un papel preeminente al experto humano, el ingeniero ontolgico, en el desa-rrollo de estas herramientas. Por ahora este nuevo per-fil, muy similar al de un documentalista, parece vin-culado exclusivamente a la informtica; pero nada im-pide que, dada la similitud indicada, los profesionales e investigadores de nuestro campo tengamos tambin un papel ms o menos protagonista. Existen, de hecho, otros campos profesionales y cientficos que podra-mos denominar compartidos. En la arquitectura de la informacin, por ejemplo, podemos encontrar tanto a profesionales de la biblioteconoma-documentacin como de la informtica (y casos que comparten ambos perfiles, claro).

Corresponde a los documentalistas y profesionales de la informacin hacer visible su idoneidad para el desempeo de estas nuevas labores. Como expertos en la elaboracin de lenguajes documentales y herramien-tas para el control terminolgico deberan ser un agente ms en la creacin de esta nueva Web, evaluando tan-to las recomendaciones como las herramientas para la descripcin y recuperacin de los nuevos recursos web, y asesorando a aquellos involucrados en su diseo. Sin duda alguna, los documentalistas y profesionales de la informacin estn hoy en situacin de adquirir las ha-bilidades tcnicas que les permitan desempear estas

labores eficazmente. Si as lo hacen, probablemente asistiremos al nacimiento de una nueva dimensin que puede revalorizar considerablemente el perfil de este profesional de la informacin.

Notas de la Redaccin1. En semntica lingstica, se denomina hipnimo a aquella palabra que posee todos los rasgos semnticos, o semas, de otra ms general, su hipernimo, pero que aade en su definicin otros rasgos semnticos que la diferencian de la segunda.Ejemplo: lunes, martes, mircoles, etc. son hipnimos de da.Fuente: Wikipedia en espaol.2. La meronimia es una relacin semntica no-sim-trica entre los significados de dos palabras dentro del mismo campo semntico. Se denomina mernimo a la palabra cuyo significado constituye una parte del signi-ficado total de otra palabra, denominada sta holnimo. Por ejemplo, dedo es mernimo de mano y mano es mernimo de brazo; a su vez, brazo es holnimo de mano y mano es holnimo de dedo.Ejemplos: azul es mernimo de color; doctor es mer-nimo de oficio. Fuente: Wikipedia en espaol.

Agradecimientos

Este trabajo ha sido financiado por el Ministe-rio de Educacin y Ciencia, como parte del proyecto HUM2004-03162/FILO.

BibliografaBerners-Lee, T.; Hendler, J.; Lassila, O. The semantic web. En: Scien-tific American, 2001, May, v. 284, n. 5, pp. 34-43.Codina, L.; Rovira, C. La web semntica. En: Tramullas, J. (ed.). Ten-dencias en documentacin digital. Gijn: Ediciones Trea, 2006, pp. 9-54.Extensible markup language (xml) 1.1 (W3C Recommendation 04 Feb 2004, edited in place 15 Apr 2004). http://www.w3.org/TR/2004/REC-xml11-20040204/

Gmez-Prez, A.; Manzano-Macho, D. An overview of methods and tools for ontology learning from text. En: The knowledge engineering re-view, 2005, v. 19, n. 3, pp. 187-212.

Gruber, T. R. A translation approach to portable ontologies. En: Knowl-edge acquisition, 1993, v. 5, n. 2, pp. 199-220.

Maedche, A.; Staab, S. Ontology learning for the semantic web. En: IEEE intelligent systems, 2001, v. 16, n. 2, pp. 72-79.

Maedche, A.; Staab, S. Ontology learning. En: Staab, S.; Studer, R. (eds.). Handbook on ontologies. Berlin: Springer, 2004, pp. 173-189.Mizoguchi, R. Ontology engineering environments. En: Staab, S.; Stud-er, R. (eds.). Handbook on ontologies. Berlin: Springer, 2004, pp. 275-296. Noy, N. F.; McGuinness, D. L. Ontology development 101: a guide to creating your first ontology. En: Stanford Knowledge Systems Laboratory Technical report KSL-01-05.

OWL Web Ontology Language: Overview (W3C Recommendation 10 Feb 2004).http://www.w3.org/TR/owl-features/

578



RDF Vocabulary description language 1.0: RDF Schema (W3C Recommen-dation 10 Feb 2004).http://www.w3.org/TR/rdf-schema/

Rovira, C.; Marcos, M. C. Metadatos en revistase de documentacin de libre acceso. En: El profesional de la informacin, 2006, marzo-abril, v. 15, n. 2, pp. 136-144.

Rovira, C.; Marcos, M. C.; Codina, L. Repositorios de publicaciones digitales de libre acceso en Europa: anlisis y valoracin de la accesibilidad, posicionamiento web y calidad del cdigo. En: El profesional de la infor-macin, 2007, enero-febrero 2007, v. 16, n. 1, pp. 24-38.

Senso, J. A. Herramientas para trabajar con rdf. En: El profesional de la informacin, 2003, marzo-abril, v. 12, n. 2, pp. 132-139.Studer, S.; Benjamins, R.; Fensel, D. Knowledge engineering: principles and methods. En: Data and knowledge engineering, 1998, n. 25, pp. 161-197.

Rafael Pedraza-Jimnez, rea de Biblioteconoma y Documentacin, Universidad Pompeu Fabra, [email protected]

Llus Codina, Facultad de Comunicacin Audiovisual, Universidad Pompeu Fabra, [email protected]

Cristfol Rovira, rea de Biblioteconoma y Documen-tacin, Universidad Pompeu Fabra, [email protected]

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