Extração de topic maps no Oveia: especificação e processamento

Abstract

Este artigo apresenta uma solução para conquistar, com o uso de ontologias, interoperabilidade entre sistemas de informação heterogêneos (formados por bases de dados relacionais e documentos anotados, entre outros). O Oveia é um extrator de ontologias representadas no formato Topic Maps. Sua arquitetura é composta por duas especificações e os referentes processadores: a primeira, escrita na linguagem XSDS (XML Specification for DataSources/DataSets), especifica os dados a serem extraídos das fontes de informação; enquanto que segunda, escrita na linguagem XS4TM (XML Specification for Topic Maps), é responsável por declarar as ontologias a serem geradas. Com base nestas especificações, o extrator busca as informações nas fontes de informação e produz um topic map. Este topic map gerado pode ser armazenado em formato XTM (XML Topic Maps) ou em uma base de dados relacional. Essa dupla capacidade (manipular vários tipos de fontes de informação e armazenar o resultado em um suporte diferente) é uma clara vantagem na comparação com outras ferramentas de extração de ontologias; nomeadamente com o seu antecessor, o TM-Builder, que apenas permitia lidar com documentos XML, relativo ao qual este representa uma evolução justificativa.

This paper presents a proposal based on ontology to achieve semantic interoperability in a heterogeneous information system. Oveia is an ontology extractor, following Topic Maps approach. Oveia was conceived to overcome the drawbacks of the known ontology extraction tools; namely, Oveia is a sucessor of TM-Builder. It provides an extraction model supported on an ontology specification language, XS4TM (XML Specification for Topic Maps) -- a language to define the ontology to be extracted (topics, association, and instances) -- but it also takes into consideration the characteristics of each data sources, interpreting a resource specification written in XSDS. The proposed extractor processes the XSDS and XS4TM specification and generates a topic map. This generated topic map can be stored in XTM syntax or in a relational database. This double capacity (to manipulate many kinds or information resources and to store the generated topic map in two different formats) is a clear advantage in comparison with the ontology extraction tools available.