Ontología (informática)

En ciencia de la computación and ciencia de la información, una 'ontología es una definición formal de tipos, propiedades, y relaciones entre entidades que realmente o fundamentalmente existen para un dominio de discusión en particular. Es una aplicación práctica de la ontología filosófica, con una taxonomía.

Una ontología cataloga las variables necesitadas para algún conjunto de computación y establece las relaciones entre ellos.​​ En los campos de la inteligencia artificial, la Web Semántica, ingeniería de sistemas, ingeniería de software, informática biomédica, bibliotecología y arquitectura de la información se crean ontologías para limitar la complejidad y para organizar la información. La ontología puede entonces ser aplicada para resolver problemas.

Etimología y Definición

El término ontología tiene su origen en la filosofía y ha sido aplicado en muchas formas diferentes. Proviene de onto- de Griego ὤν, ὄντος, (""lo que se es"), presente participio del verbo εἰμί ("ser"). El significado en ciencia de la computación es un modelo para describir el mundo que consiste en un conjunto de tipos, propiedades y relaciones entre tipos. También se espera que lo representado por modelo en una ontología sea lo más semejantemente posible al mundo real. (en relación con el objeto).​

Introducción

Lo que muchas ontologías tiene en común tanto en ciencia de la compitación y la filosofía es la representación de entidades,ideas y eventos, junto con sus propiedades y relaciones, de acuerdo con su sitema de categorización. En ambos campos, hay trabajo considerable en cuanto a los problemas relativos a la ontología (e.g., Quine y Kripke en filosofía, Sowa y Guarino en ciencia de la computación),​ y debates correspondientes a que si la ontologíanormativa es viable (Ej., debates sobre fundamentalismo en filosofía, y sobre el proyecto Cyc en inteligencia artificial). La diferencia entre los dos es en la manera que se enfocan. Los científicos de la computación están más preocupados por un establecimiento fijo, vocabularios controlados, mientras que los filósofos están más preocupados por los principios, como si hay tales cosas como una esencia fija o si las entidades deben ser ontológicamente mas primarias que los procesos.

Historia

Las ontologías provienen de la rama de la filosofía conocido como metafísica, la cual tiene que ver con la naturaleza de la realidad  – de lo que existe. Esta rama se preocupa por el análisis de varios tipos o modos de existencia, frecuentemente con especial atención con las relaciones entre lo particular y lo universal, entre las propiedades intrínsecas y extrínsecas y entre la esencia y la existencia. El objetivo tradicional del analisis ontologico es de divider el mundo "por sus conjuntos" para descubrir aquellas categorias o tipos findamentales en el cual los objectos del mundo naturalmente están. ref name="PCB94">Benjamin, Perakath C.; Menzel, Christopher P.; Mayer, Richard J.; Fillion, Florence; Futrell, Michael T.; deWitte, Paula S.; Lingineni, Madhavi (September 21, 1994). «IDEF5 Method Report» (PDF). Knowledge Based Systems, Inc. </ref>

Durante la segunda mitad del siglo 20, los filósofos debatieron exhaustivamente los posibles métodos o aproximaciones para construir ontologías sin ser realmente construidas en cualquier ontología elaborada por ellos. En contraste, los científicos de la computación fueron construyendo algunas ontologías grandes y robustas, tales como WordNet y Cyc, con debates de como deberían ser construidas.

Desde mediados de los 1970, investigadores en el campo de la inteligencia artificial (IA) habían reconocido que capturar el conocimiento es la clave para construir grandes y poderosos sistemas de IA. Los investigadores de IA argumentaron que ellos podrían crear nuevas ontologías como modelos computacionales que permitan cierto grado de razonamiento automático. En los años 80, la comunidad de IA comenzó a usar el término ontología para referirse a la teoría del mundo modelado y a una componente de los sistemas de conocimiento. Algunos investigadores, se inspiraron de algunas ontologías filosóficas, viendo una ontología computacional como un tipo de filosofía aplicada.​

A principios de los 90, una pagina Web y un articulo muy citados "Toward Principles for the Design of Ontologies Used for Knowledge Sharing" por Tom Gruber​ fue reconozido como una definición deliberada de ontología como un término tecnico en ciencia de la computación. Gruber introdució el termino para referirse a una especificación de una conceptualización:

Una ontología es una descripción (como una especificación formal de un programa) de los conceptos y relaciones que pueden formalmente existir para un agente o comunidad de agentes. Esta definición es consistente con el uso de ontología como un conjunto de definiciones conceptuales, pero más generales. Y esto es un sentido diferente de la palabra ontología utilizada en filosofía.​

De acuerdo con Gruber (1993):

Ontologías son frecuentemente asociadas con jerarquías taxonómicas de las clases, definición de clases y las relaciones, pero ontologías necesitan no ser limitadas a estas formas. Ontologías no son limitadas tampoco a las definiciones conservadoras nbsp;— o sea, definiciones en el sentido lógico tradicional que solamente introduce terminología y no añade ningún conocimiento acerca del mundo..​ Para especificar una conceptualización , se necesitan establecer axiomas que limiten las posibles interpretaciones para los términos definidos .​

Componentes

Las ontologías contemporáneas comparten muchas similares estructurales, indiferente al lenguaje en el cual ellos fueron expresados. Como se mencionó arriba, la mayoría de las ontologías describen individuos (instancias), clases (conceptos), atributos, and relaciones. En esta sección cada uno de estos componentes será discutido:

Los componentes más comunes de una ontología son:

• Individuos: instancias u objetos (lo básico u objetos de "bajo nivel" )
• Clases: conjuntos, colecciones, conceptos, clases en programación, tipos de objetos,o tipos de cosas.
• Atributos: aspectos, propiedades, rasgos, características, o parámetros que objetos (y clases) pueden tener.
• Relaciones: formas en la cual clases y los individuos se pueden relacionar unos con otros .
• Funciones: Complejas estructuras formadas de cierta relación que pueden ser usada en lugar de un término individual en una declaración
• Restricciones: establecen descripciones formales de lo que debe ser verdad con el objetivo de que alguna aserción pueda ser aceptada como entrada.
• Reglas: Declaraciones con forma de oraciones si-entonces (antecedente-consecuente) que describen inferencias lógica que puede ser derivables de una aserción en una forma particular .
• Axiomas: aserciones (incluyendo reglas) en una forma lógica que juntos incluyen toda la teoría que la ontología describe en su dominio de aplicación. Esta definición es diferente de los “axiomas” en gramáticas generadas y forma lógica. En esas disciplinas, axiomas solamente incluyen declaraciones especificadas como un conocimiento a priori. En las ontologías, "axiomas" también incluyen teorías derivadas de declaraciones axiomáticas.
• Eventos: los cambios de los atributos o relaciones.

Las ontologías son usualmente codificadas usando los lenguajes de ontologías lenguajes de ontologías.

Tipos

Ontologías de Dominio

Una ontología de dominio (u ontología de dominio específico) representa conceptos que pertenecen a una parte del mundo. El significado particular de un término aplicado a ese dominio son proporcionados por el dominio de la ontología. Pr ejemplo, la palabra tarjeta tiene muchos significados. Una ontología acerca del dominio del Banco podría modelar el significado de "tarjeta de crédito", mientras que una ontología acerca del dominio de hardware de computadoras podría modelar los conceptos de "tarjeta de red" y "tarjeta gráfica" .

Como las ontologías de conceptos representan conceptos de manera muy específica, normalmente son muy incompatibles. Como sistemas que dependen de ontologías de dominio expandidas, normalmente necesitan mezclar ontologías de dominio dentro de una representación más general. Esto representa un reto para el diseño de una ontología. Diferentes ontologías en el mismo dominio son hechas en diferentes lenguajes, diferentes intentos de uso de la ontología y diferentes percepciones del dominio (basados en la formación cultural, educación, ideología, etc.).

Actualmente, mezclar ontologías que no están desarrolladas desde una ontología común básica, es un proceso manual muy caro y largo. Las ontologías de dominio que usan la misma ontología básica que provee un conjunto de elementos básicos con los cuales especificar el significado de los elementos de la ontología de dominio puede ser mezclado automáticamente. Hay estudios en técnicas generalizadas para mezclar ontologías,​ pero esta área sigue siendo muy teórica.

Ontologías Generales

Representan conceptos generales que no son específicos de un dominio. Por ejemplo, ontologías sobre el tiempo, ontologías de conducta, de causalidad, etc. Pueden reutilizarse a través de diferentes dominios. .​

Ontología de Tareas

Proporcionan el vocabulario para describir términos involucrados en los procesos de resolución de problemas los cuales pueden estar relacionados con tareas similares en el mismo dominio o en dominios distintos. Incluyen nombres, verbos, frases y adjetivos relacionados con la tarea (“objetivo”, “planificación”, “asignar”, “clasificar”, etc.). .​

Ontología Terminológicas

Especifican los términos que son usados para representar conocimiento en el universo de discurso. Suelen usarse para unificar vocabulario en un dominio determinado (contenido léxico y no semántico). Conocidas también como ontologías lingüísticas. .​

Ontología de Información

Especifican la estructura de almacenamiento de bases de datos. Ofrecen un marco para el almacenamiento estandarizado de información (estructura de los registros de una BD). .​

Ontología de modelado del conocimiento

Especifican conceptualizaciones del conocimiento. Poseen una rica estructura interna y suelen estar ajustadas al uso particular del conocimiento que describen (términos y semántica). .​

Visualización

Un studio de técnicas visualización de ontologías está presentada por Katifori et al.​ Una evaluación de las dos técnicas de visualización de ontologías mas usadas: árboles y grafos es discutido en.​ Un lenguaje visual para ontologies representadas en OWL es especificada por Visual Notation for OWL Ontologies (VOWL).

Ingeniería

Ingeniería de Ontología (o construcción de ontologías) es un rama de ingeniería del conocimiento.Estudia el proceso de desarrolo de la ontología, su ciclo de vida, los métodos y las metodólogías para construir ontológias , asi como las herramientas y lenguajes que los soportan..​​

La ingeniería de ontología tiene como objetivo hacer explícito el contenido dentro de las aplicaciones de software, y dentro de los procedimientos de negocios y empresas para un dominio en particular. La ingeniería de ontología ofrece una dirección hacia la solución de los problemas interpretativos traídos por los obstáculos de la semántica, tales como los relacionados con las definiciones de términos de negocios y las clases de software. La ingeniería de ontología es un conjunto de tareas relacionadas con el desarrollo de las ontologías en un dominio específico. ref name="PIS00">Pouchard, Line; Ivezic, Nenad; Schlenoff, Craig (March 2000). «Ontology Engineering for Distributed Collaboration in Manufacturing» (PDF). Proceedings of the AIS2000 conference. </ref>

Aprendizaje

El aprendizaje de una ontología es una creación automático o semiautomático de ontologías, incluyendo extraer término de un dominio de un texto en lenguaje natural. Como construir manualmente una ontología es una labor intensamente compleja y consume mucho tiempo, hay una motivación para automatizar el proceso. Extracción de información y métodos de minería de datos han sido explotados para unir automáticamente ontologías con documentos, ej. En el contexto de los retos BioCreative. ​

Lenguajes

Plantilla:Move section portions Un lenguaje de ontología es un lenguaje formal usado para codificar una ontología. Hay un gran número de dichos lenguajes para ontologías:

• Common Algebraic Specification Language es un lenguaje de especificación general basado en la lógica desarrollado dentro del grupo de trabajo IFIP 1.3 "Foundations of System Specifications" y funciona como un estándar dentro del área de las especificaciones de software. Ahora está siendo aplicado a la especificación de las ontologías con el objetivo de obtener mecanismos estructurado y modulados
• Common logic es ISO standard 24707,una especificación para una familia de lenguajes de ontología que pueden ser perfectamente traducidos de unos a otros.
• El poyecto Cyc tiene su propio lenguaje llamado CycL, basado en cálculo de predicados de primer orden con otros de un orden más alto.
• DOGMA (Developing Ontology-Grounded Methods and Applications)adopta la técnica de modelado para tener una nivel más alto de estabilidad semántica,
• El lenguaje Gellish incluye reglas para su propia extensión e integra una ontología con un lenguaje de ontología.
• IDEF5 es un método de ingeniería de software para desarrollar y mantener usables y fiables las ontologías de dominio.
• KIF es una sintaxis para lógica de primer orden basadas en S-expressiones.
• MOF y UML son estádanres del OMG
• Olog es un método categorización teórica para ontologías, enfatizando traducciones entre ontologías usando functors.
• OBO, un lenguaje usado para ontologías biológicas y biomédicas.
• OntoUML is an ontologically well-founded profile of UML for conceptual modeling of domain ontologies.
• OWL es un lenguaje para hacer declaraciones ontológicas, desarrollado como un seguimiento deRDF y RDFS. OWL esta intentado ser usado en la World Wide Web, y todos sus elementos (clases, propiedades e individuos) son definidos como RDF recursos, e identificados por URIs.
• Rule Interchange Format (RIF) y F-Logic combinan ontologías y reglas.
• Semantic Application Design Language (SADL)​ captura un subconjunto de expresiones de OWL, usando un lenguaje parecido al Inglés introducido vía por un Plug- in en Eclipse .
• SBVR (Semantics of Business Vocabularies and Rules) es un estándar OMG adoptado en la industria para construir ontologías.
• TOVE Project, TOronto Virtual Enterprise project

Ejemplos publicados

• BabelNet, una muy grande ontología y red semántica multilingüe, con léxico en muchos lenguajes.
• Basic Formal Ontology,​ una ontología diseñada para soportar investigaciones científicas.

* BioPAX,​ una ontología para el intercambio de la ontología para el intercambio y la interoperabilidad de los datos de los caminos biológicos (proceso celular)

• BMO,​ un Ontología de modelo basado en análisis de ontologías interpretadas y literatura de modelo de negocios.
• CCO and GexKB,​ Application Ontologies (APO) que integran diversos tipos de conocimineto con el Cell Cycle Ontology (CCO) y el Gene Expression Knowledge Base (GexKB)
• CContology (Customer Complaint Ontology),​ una ontología e-business que soporta la administración de las quejas de los clients online
• CIDOC Conceptual Reference Model, an ontology for cultural heritage​
• COSMO,​ una Foundation Ontology (la actual versión está en OWL) que esta diseñada para contener representación de todos los conceptos primitivos necesitados para lógicamente especificar el significado de cualquier dominio. Es un intento de servir como ontología básica que pueda ser usada para traducir entre las representaciones en otras ontologías o bases de datos. Comenzó como una mezcla de elementos básicos de las ontologías OpenCyc y SUMO, y ha sido suplementado con otros elementos de ontologías así como incluir representaciones de todas las palabras en el diccionario Longman definiendo vocabulario.
• Cyc, a large Foundation Ontology para representación formal del universo de discurso .
• Disease Ontology,​ diseñado para facilitar el reconocimiento de enfermadades y condiciones asociadas a un código medico en particular.
• DOLCE, una Descriptive Ontology para ingeniería linguistica y cognitiva ​​
• Dublin Core, una ontología simple para documentos y publicaciones
• Foundational, Core and Linguistic Ontologies​
• Foundational Model of Anatomy,​ una ontología para la anatomía humana.
• Friend of a Friend,una ontología que describe personas, sus actividades y sus relaciones con otras personas y objetos.
• Gene Ontology para genómas
• Gellish English dictionary, una ontología que incluye un diccionario y una taxonomía que incluyen ontologías que se centran en las aplicaciones de la industria negocios en ingeniería, tecnología, etc. Ver también Gellish as Open Source project on SourceForge.
• Geopolitical ontology, una ontología que describe información geopolítica creada por Food and Agriculture Organization(FAO). La ontología geopolítica incluye nombres en diferentes idiomas (español, francés, español, árabe, chino, ruso e italiano); con los códigos de los sistemas (UN, ISO, FAOSTAT, AGROVOC, etc.); facilitando una relación entre territorios (fronteras, grupos de membresía, etc.); y localizando cambios históricos. Además, FAO provee servicios web <http://www.fao.org/countryprofiles/webservices.asp?lang=en> de ontología geopolitica y constructor de módulos <http://www.fao.org/countryprofiles/geoinfo/modulemaker/index.html> para descargarlos en diferentes formatos (RDF, XML, and EXCEL). Ver más información en FAO Country Profiles en la página web <http://www.fao.org/countryprofiles/geoinfo.asp?lang=en>.
• GOLD,​ General Ontology para Descripción Lingüística
• GUM (Generalized Upper Model),​una ontología lingüísticamente motivada porla intervención entre sistemas clientes y tecnologías de lenguaje natural.
• IDEAS Group,​una ontología formal para arqutectutas interpretadas siendo desarrollada por departamentos de defense de Australia, Canadá y Estados Unidos.
• Linkbase,​una representación formal de un dominio biomédico, fundado sobre Basic Formal Ontology.
• LPL, Lawson Pattern Language
• NCBO Bioportal,​ Ontologías biomédicas y biológicas con herramientas para la búsqueda, navegación y visualización.
• Ontologías NIFSTD de Neuroscience Information Framework: un conjunto modular de ontologías de dominio relacionado con la neurociencia.Ver http://neuinfo.org
• OBO-Edit,​ un buscador de ontología mayoritariamente de Ontologías bilógicas y biomédicas .
• OBO Foundry,​una suite de referencias ontológicas interoperables en biología y medicina.
• OMNIBUS Ontology,​una ontología de aprendizaje , instrucción y diseño instruido.
• Ontology for Biomedical Investigations, un acceso abierto, ontología integrada para la descripción de investigaciones biológicas y clínicas.
• ONSTR,​ Ontología para Newborn Screening Follow-up and Translational Research [4], Newborn Screening Follow-up Data Integration Collaborative, Emory University, Atlanta, GA. Ver también https://nbsdc.org/projectmission.php
• Plant Ontology​ para estructuras de plantas y estados de crecimeiento/desrrollo ,etc.
• POPE, Purdue Ontology for Pharmaceutical Engineering.
• PRO,​ the Protein Ontology of the Protein Information Resource, Georgetown University
• Programas de abstraccion de taxonomía program abstraction taxonomy
• Protein Ontology​
• RXNO Ontology,para nombres de reacciones en química
• SNOMED CT (Systematized Nomenclature of Medicine -- Clinical Terms)
• Suggested Upper Merged Ontology
• Systems Biology Ontology (SBO), para modelos computacionales en Biología.
• SWEET,​ Semantic Web for Earth and Environmental Terminology
• Ontología ThoughtTreasure
• TIME-ITEM, Topics for Indexing Medical Education
• Uberon,​ representa estructuras anatomica de animal .
• UMBEL, una estructura dereferncia ligera de 20,000 temas, conceptos, clases y sus relaciones derivadas de OpenCyc
• WordNet, un Sistema de referencia léxica.
• YAMATO,​ Yet Another More Advanced Top-level Ontology

Librerías

El desarrollo de ontologías para la web ha conducido a que emerjan los servicios proveyendo listas o directorios de ontologías con facilidad de búsqueda. Tales directorios han sido llamados librerías de ontología. Algunos ejemplos:

• COLORE​ es un repositorio abierto de ontologías de primer orden en la Lógica Común con links formales entre ontologías en el repositorio.
• DAML Ontology Library​mantiene un legado de las ontologías de DAML .
• Ontology Design Patterns portal​es un wiki repositorio de components reusables y prácticas para el diseño de ontologías, y también matiene una lista de “ontologías ejemplares”. Comenzadas dentro del proyecto EU NeOn.
• Protégé Ontology Library​ contiene un conjunto de ontologías OWL, basadas en estructuras y otros fromatos .
• SchemaWeb​ es un directorio de esquemas RDF expresadas en RDFS, OWL y DAML+OIL.

Los siguientes son directorios y motores de búsqueda al mismo tiempo. Ellos incluyen búsqueda con crawlers.

• OBO Foundry es una suite de referncias de ontologías interoperables en bilogía y biomedicine. ref>«OBO Foundry». Consultado el 10 February 2011. </ref>​
• Bioportal (repositorio en NCBO)
• OntoSelect​ Librería de ontologías que ofrece servicios similares para ontologías RDF/S, DAML and OWL.
• Ontaria​ es un directorio “buscable” y “navegable" de datos en la Web Semántica, centrado en vocabularios RDF y ontologías OWL.
• Swoogle es un directorio y un motor de búsqueda para todos los recursos RDF disponibles en la Web, incluyendo ontologías.
• OOR - the Open Ontology Repository initiative - http://oor.net
• ROMULUS es un repositorio fundacional de ontologías concebidos para mejorar la interoperabilidad en la semántica. Actualmente hay 3 ontologías fundacionales en el repositorio: DOLCE, BFO y GFO.

Ejemplo de su Aplicación

• En general, las ontologías pueden ser usadas beneficiosamente en aplicaicones interpretadas ​Un ejemplo mas concreto is SAPPHIRE (seguro médico)o Situational Awareness and Preparedness for Public Health Incidences and Reasoning Engines el cual es un Sistema de informacion medica basada en semántica, capacitado para seguir y evaluar situaciones que puedan afectar la salud pública.

Crítica

Werner Ceusters ha notado la confusión causada por los diferentes significados de la palabra ontología cuando es usado en filosofía comparada con el uso de la palabra en ciencia de la computación, y aboga por la gran precisión en el uso de la palabra por los que miembros de varias disciplinas usan varias definiciones de la palabra. He escribió “antes de contestar la pregunta '¿que es una ontología?', se debería primero responder a la pregunta ' ¿que significa la palabra ontología?'.​ Tampoco nos es muy claro como las ontologías encajan dentro de las Bases de Datos NoSQL .

Véase También

25em

• Vocabulario controlado
• Análisis de conceptos formales
• Ontología Formal
• Ontología
• Ontologías Biomédicas
• Extracción de terminologías
• Lenguajes de ontologías

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Lecturas recomendadas

• Oberle, D., Guarino, N., & Staab, S. (2009) What is an ontology?. In: "Handbook on Ontologies". Springer, 2nd edition, 2009.
• Fensel, D., van Harmelen, F., Horrocks, I., McGuinness, D. L., & Patel-Schneider, P. F. (2001). "OIL: an ontology infrastructure for the Semantic Web". In: Intelligent Systems. IEEE, 16(2): 38–45.
• Gangemi A., Presutti V. (2009). Ontology Design Patterns. In Staab S. et al. (eds.): Handbook on Ontologies (2nd edition), Springer, 2009.
• Maria Golemati, Akrivi Katifori, Costas Vassilakis, George Lepouras, Constantin Halatsis (2007). "Creating an Ontology for the User Profile: Method and Applications". In: Proceedings of the First IEEE International Conference on Research Challenges in Information Science (RCIS), Morocco 2007.
• Mizoguchi, R. (2004). "Tutorial on ontological engineering: part 3: Advanced course of ontological engineering". In: New Generation Computing. Ohmsha & Springer-Verlag, 22(2):198-220.
• Gruber, T. R. 1993. "A translation approach to portable ontology specifications". In: Knowledge Acquisition. 5: 199–199.
• Maedche, A. & Staab, S. (2001). "Ontology learning for the Semantic Web". In: Intelligent Systems. IEEE, 16(2): 72–79.
• Natalya F. Noy and Deborah L. McGuinness. Ontology Development 101: A Guide to Creating Your First Ontology. Stanford Knowledge Systems Laboratory Technical Report KSL-01-05 and Stanford Medical Informatics Technical Report SMI-2001-0880, March 2001.
• Prabath Chaminda Abeysiriwardana, Saluka R Kodituwakku, "Ontology Based Information Extraction for Disease Intelligence". International Journal of Research in Computer Science, 2 (6): pp. 7–19, November 2012. doi:10.7815/ijorcs.26.2012.051
• Razmerita, L., Angehrn, A., & Maedche, A. 2003. "Ontology-Based User Modeling for Knowledge Management Systems". In: Lecture Notes in Computer Science: 213–17.
• Soylu, A., De Causmaecker, Patrick. 2009.Merging model driven and ontology driven system development approaches pervasive computing perspective. in Proc 24th Intl Symposium on Computer and Information Sciences. pp 730–735.
• Smith, B. Ontology (Science), in C. Eschenbach and M. Gruninger (eds.), Formal Ontology in Information Systems. Proceedings of FOIS 2008, Amsterdam/New York: ISO Press, 21–35.
• Uschold, Mike & Gruninger, M. (1996). Ontologies: Principles, Methods and Applications. Knowledge Engineering Review, 11(2).
• W. Pidcock, What are the differences between a vocabulary, a taxonomy, a thesaurus, an ontology, and a meta-model?
• Yudelson, M., Gavrilova, T., & Brusilovsky, P. 2005. Towards User Modeling Meta-ontology. Lecture Notes in Computer Science, 3538: 448.
• Movshovitz-Attias, Dana and Cohen, William W. (2012) Bootstrapping Biomedical Ontologies for Scientific Text using NELL. BioNLP in NAACL, Association for Computational Linguistics, 2012.

Enlaces Externos

• Knowledge Representation en Open Directory Project
• Library of ontologies
• GoPubMed usando ontolgías para búsqueda
• ONTOLOG (a.k.a. "Ontolog Forum") -
• Use of Ontologies in Natural Language Processing
• Ontology Summit
• Standardization of Ontologies

• Datos: Q324254
• Multimedia: Ontology / Q324254