![Page 1: Presentation about Ontologies at my Masters (UFMG, pt_BR)](https://reader033.vdocuments.pub/reader033/viewer/2022052523/55657e1bd8b42a723f8b49c7/html5/thumbnails/1.jpg)
ONTOLOGIAS: uma reflexão sobre sistemas de organização do conhecimento e sistemas de recuperação de informação
Amanda Damasceno de Souza Claudiney Vander Ramos Fernanda Farinelli Jose Alberto Grossi Junior Lucélia Branquinho Rogério Amaral Bonatti
![Page 2: Presentation about Ontologies at my Masters (UFMG, pt_BR)](https://reader033.vdocuments.pub/reader033/viewer/2022052523/55657e1bd8b42a723f8b49c7/html5/thumbnails/2.jpg)
Sumário 1. Introdução 2. Representação do conhecimento
• Sistemas de Organização do Conhecimento • Sistemas de Recuperação de Informação • Ontologias
3. Modelos conceituais como sistemas de organização do conhecimento
4. Ontologias biomédicas 5. Ontologias para sistemas de informação 6. Ontologias para recuperação de informação 7. Ontologias e mineração de dados 8. Ontologias e grafos
![Page 3: Presentation about Ontologies at my Masters (UFMG, pt_BR)](https://reader033.vdocuments.pub/reader033/viewer/2022052523/55657e1bd8b42a723f8b49c7/html5/thumbnails/3.jpg)
Introdução • Heterogeneidade dos dados e informações.
o Desafio: recuperação, acesso, representação, organização, apresentação e manutenção de informações.
• Estudos na CI voltados para a organização, representação e recuperação da informação e do conhecimento. o Sistemas de Recuperação da Informação (SRI). o Sistemas de Organização de Conhecimento (KOS). o Ontologias.
![Page 4: Presentation about Ontologies at my Masters (UFMG, pt_BR)](https://reader033.vdocuments.pub/reader033/viewer/2022052523/55657e1bd8b42a723f8b49c7/html5/thumbnails/4.jpg)
Representação do Conhecimento
![Page 5: Presentation about Ontologies at my Masters (UFMG, pt_BR)](https://reader033.vdocuments.pub/reader033/viewer/2022052523/55657e1bd8b42a723f8b49c7/html5/thumbnails/5.jpg)
Representação do Conhecimento • Reprodução da percepção do tema abordado
em um documento, independentemente do suporte e da forma como o conhecimento tenha sido registrado. (Pinto, 2003 apud Almeida, 2006).
• Para representar o conhecimento é necessário que os termos e conceitos em concordância com comunidade ou grupo de sujeitos. (Almeida, 2005; Alvarenga, 2003)
• A principal função da representação é criar uma estrutura eficiente para a recuperação da informação.
![Page 6: Presentation about Ontologies at my Masters (UFMG, pt_BR)](https://reader033.vdocuments.pub/reader033/viewer/2022052523/55657e1bd8b42a723f8b49c7/html5/thumbnails/6.jpg)
Knowledge organization Systems (KOS)
Sistemas de Organização de
Conhecimento
![Page 7: Presentation about Ontologies at my Masters (UFMG, pt_BR)](https://reader033.vdocuments.pub/reader033/viewer/2022052523/55657e1bd8b42a723f8b49c7/html5/thumbnails/7.jpg)
Knowledge organization Systems (KOS) • Organização do conhecimento • “[...] visa à construção de modelos de mundo que se
constituem em abstrações da realidade” • “[...] é fruto de um processo de análise de domínio e
procura refletir uma visão consensual sobre a realidade que se pretende representar”. HUSSERL (1996)
• KOS são todos os tipos de esquemas para organizar a informação e promover a gestão do conhecimento. Souza, Tudhope e Almeida (2010)
![Page 8: Presentation about Ontologies at my Masters (UFMG, pt_BR)](https://reader033.vdocuments.pub/reader033/viewer/2022052523/55657e1bd8b42a723f8b49c7/html5/thumbnails/8.jpg)
Knowledge organization Systems (KOS) Souza, Tudhope e Almeida (2010)
![Page 9: Presentation about Ontologies at my Masters (UFMG, pt_BR)](https://reader033.vdocuments.pub/reader033/viewer/2022052523/55657e1bd8b42a723f8b49c7/html5/thumbnails/9.jpg)
Sistemas de Recuperação de Informação (SRI)
![Page 10: Presentation about Ontologies at my Masters (UFMG, pt_BR)](https://reader033.vdocuments.pub/reader033/viewer/2022052523/55657e1bd8b42a723f8b49c7/html5/thumbnails/10.jpg)
Sistemas de Recuperação de Informação (SRI) • SRI consistem basicamente em determinar
quais documentos de uma coleção possui maior relevância dentro de um conjunto de palavras-chaves que o usuário deseja. (BAEZA-YATES, 1999).
• Em um SRI o usuário expressa sua necessidade de informação por meio de uma expressão de busca, composta geralmente por um conjunto de termos que a representa linguisticamente.
![Page 11: Presentation about Ontologies at my Masters (UFMG, pt_BR)](https://reader033.vdocuments.pub/reader033/viewer/2022052523/55657e1bd8b42a723f8b49c7/html5/thumbnails/11.jpg)
Sistemas de Recuperação de Informação (SRI) • Um SRI é um ambiente linguístico cuja
eficiência depende de um controle adequado da linguagem de representação dos itens de informação e das requisições de seus usuários.
• Insere-se assim como um agente mediador na comunicação entre um estoque de informação e os seus potenciais requisitantes.
• Em um SRI, o nível e a precisão das representações dos itens de informação e das necessidades de informação dos usuários afetam diretamente no desempenho do sistema.
![Page 12: Presentation about Ontologies at my Masters (UFMG, pt_BR)](https://reader033.vdocuments.pub/reader033/viewer/2022052523/55657e1bd8b42a723f8b49c7/html5/thumbnails/12.jpg)
Ontologias
![Page 13: Presentation about Ontologies at my Masters (UFMG, pt_BR)](https://reader033.vdocuments.pub/reader033/viewer/2022052523/55657e1bd8b42a723f8b49c7/html5/thumbnails/13.jpg)
Ontologia • Do grego onto (ser) + logia (estudo). • Filosofia (Aristóteles) à àquilo que existe,
entender o mundo (entidades e relações). • CC à engenharia de software, modelagem de
SI para representação do conhecimento. (GRUBER, 1993).
• CI à representação formal de um domínio do conhecimento. (VICKERY, 1997; SOERGEL, 1997; ALMEIDA E BAX, 2003).
![Page 14: Presentation about Ontologies at my Masters (UFMG, pt_BR)](https://reader033.vdocuments.pub/reader033/viewer/2022052523/55657e1bd8b42a723f8b49c7/html5/thumbnails/14.jpg)
Ontologia � Guarino (1998) propõe que as ontologias em geral
podem ser classificadas em ontologias genéricas, ontologias de domínio, ontologias de tarefa e ontologias de aplicação. ◦ Genéricas: conceitos gerais. ◦ Domínio: domínios genéricos a fim de se evitar
contradições entre dois conceitos. ◦ Tarefa: funcionalidade de um domínio. ◦ Aplicação: conceitos dependentes do domínio e da tarefa.
![Page 15: Presentation about Ontologies at my Masters (UFMG, pt_BR)](https://reader033.vdocuments.pub/reader033/viewer/2022052523/55657e1bd8b42a723f8b49c7/html5/thumbnails/15.jpg)
Exemplos de Ontologias
• Ontologia do mundo real
![Page 16: Presentation about Ontologies at my Masters (UFMG, pt_BR)](https://reader033.vdocuments.pub/reader033/viewer/2022052523/55657e1bd8b42a723f8b49c7/html5/thumbnails/16.jpg)
Ontologia
• Exemplos de ontologias: o Basic Formal Ontology (BFO); o Descriptive Ontology for Linguisitics and
Cognitive Engineering (DOLCE); o General Formal Ontology (GFO); o Unified Foundational Ontology (UFO).
![Page 17: Presentation about Ontologies at my Masters (UFMG, pt_BR)](https://reader033.vdocuments.pub/reader033/viewer/2022052523/55657e1bd8b42a723f8b49c7/html5/thumbnails/17.jpg)
Modelos Conceituais como Sistemas de Organização do
Conhecimento
![Page 18: Presentation about Ontologies at my Masters (UFMG, pt_BR)](https://reader033.vdocuments.pub/reader033/viewer/2022052523/55657e1bd8b42a723f8b49c7/html5/thumbnails/18.jpg)
Modelo Conceitual • CI à organização da informação e do
conhecimento. (OLIVEIRA, 2009) • CC à no desenvolvimento de SI, é o
modelo voltado para entendimento humano, representa uma tradução da estrutura do domínio de conhecimento. (ALMEIDA et. al., 2009; ALMEIDA, 2006).
![Page 19: Presentation about Ontologies at my Masters (UFMG, pt_BR)](https://reader033.vdocuments.pub/reader033/viewer/2022052523/55657e1bd8b42a723f8b49c7/html5/thumbnails/19.jpg)
Modelo Conceitual expresso por Ontologias Formais • Representam conceitos de um domínio de
maneira não ambígua e consistente. (OLIVEIRA, 2009).
• Autores que defendem a representação de domínios de conhecimento por meio de uma ontologia formal: GUARINO (1998, 1998A, 1994, 1997); GRUBER (1993);
![Page 20: Presentation about Ontologies at my Masters (UFMG, pt_BR)](https://reader033.vdocuments.pub/reader033/viewer/2022052523/55657e1bd8b42a723f8b49c7/html5/thumbnails/20.jpg)
Modelo Conceitual expresso por Ontologias Formais
• Integrar dois diferentes vocabulários, V1 e V2, associados a dois Sis diferentes.
• Estabelecer relações semânticas entre os termos de V1 e os termos de V2.
• O significado de cada termo de V1 e de V2 expresso em uma linguagem que seja mais expressiva que os próprios V1 e V2.
![Page 21: Presentation about Ontologies at my Masters (UFMG, pt_BR)](https://reader033.vdocuments.pub/reader033/viewer/2022052523/55657e1bd8b42a723f8b49c7/html5/thumbnails/21.jpg)
Modelos conceituais como KOS • Ontologias são um tipo KOS que possibilita
representação do conhecimento. (SOERGEL, 1997).
• Ontologias podem ter várias funções na construção do modelo conceitual, seja para representar o conhecimento da organização ou para descrição ou conceituação de um domínio. (GUARINO, 1998; GRUBER, 1993); SOWA, 1999; OLIVEIRA, 2009).
![Page 22: Presentation about Ontologies at my Masters (UFMG, pt_BR)](https://reader033.vdocuments.pub/reader033/viewer/2022052523/55657e1bd8b42a723f8b49c7/html5/thumbnails/22.jpg)
Modelo Conceitual - Ontologia UFO
![Page 23: Presentation about Ontologies at my Masters (UFMG, pt_BR)](https://reader033.vdocuments.pub/reader033/viewer/2022052523/55657e1bd8b42a723f8b49c7/html5/thumbnails/23.jpg)
Ontologias Biomédicas
![Page 24: Presentation about Ontologies at my Masters (UFMG, pt_BR)](https://reader033.vdocuments.pub/reader033/viewer/2022052523/55657e1bd8b42a723f8b49c7/html5/thumbnails/24.jpg)
A informação é um elemento-chave para os profissionais de saúde
Experiência pessoal Literatura científica
Queixas
Exame físico Resultados anteriores
• O volume de informações médicas publicadas na Internet está duplicando a cada 6 meses. • Após o médico se formar, cerca de 50% das informações obtidas está obsoleta . • Crescente número de fontes de dados e conhecimentos biomédicos. • SI permitem aumento das trocas de ideias entre campos científicos e a possibilidade de buscas mais exaustivas.
![Page 25: Presentation about Ontologies at my Masters (UFMG, pt_BR)](https://reader033.vdocuments.pub/reader033/viewer/2022052523/55657e1bd8b42a723f8b49c7/html5/thumbnails/25.jpg)
Ontologias Biomédicas: importância • Organizar dado e conhecimento biomédico, para realizar a
integração das informações e interoperabilidade entre sistemas médicos.
• Pode ser utilizada para representar informações clinicas de forma consistentes e confiáveis nos registros eletrônicos de saúde – Prontuário Eletrônico do Paciente (PEP) por fornecer um núcleo terminológico consistente para este.
Manter sistemas de referência semântica, muitas vezes caracterizados como
vocabulários, tesauros, terminologias, e ontologias
![Page 26: Presentation about Ontologies at my Masters (UFMG, pt_BR)](https://reader033.vdocuments.pub/reader033/viewer/2022052523/55657e1bd8b42a723f8b49c7/html5/thumbnails/26.jpg)
Exemplos de Ontologias Biomédicas � Algumas contribuições examinas pelos autores:
1. Classificação Internacional de Doenças – CID 2. Medical Subject Headings – MeSH 3. Gene Ontology – GO 4. Systematized Nomenclature of Medicine - Clinical Terms
- SNOMED CT 5. Generalized Architecture for Languages, Encyclopaedias
and Nomenclatures - openGALEN, 6. Foundational Model of Anatomy – FMA 7. Unified Medical Language System – UMLS 8. Open Biomedical Ontologies (OBO) Foundry 9. Blood Ontology – Ontologia do sangue – UFMG 10. NCI- Thesaurus - terminologias sobre câncer
![Page 27: Presentation about Ontologies at my Masters (UFMG, pt_BR)](https://reader033.vdocuments.pub/reader033/viewer/2022052523/55657e1bd8b42a723f8b49c7/html5/thumbnails/27.jpg)
Ontologia e Mineração de Dados
![Page 28: Presentation about Ontologies at my Masters (UFMG, pt_BR)](https://reader033.vdocuments.pub/reader033/viewer/2022052523/55657e1bd8b42a723f8b49c7/html5/thumbnails/28.jpg)
Ontologia e Mineração de Dados • KDD (Descoberta de conhecimento em
banco de dados) o Pré-processamento, Mineração de Dados e
Pós-processamento.
• Mineração de dados o Análise de dados o Técnicas/Algoritmos para revelar padrões
ocultos
![Page 29: Presentation about Ontologies at my Masters (UFMG, pt_BR)](https://reader033.vdocuments.pub/reader033/viewer/2022052523/55657e1bd8b42a723f8b49c7/html5/thumbnails/29.jpg)
Ontologia e Mineração de Dados • Ontologias para a Mineração de
Dados incorporar conhecimento ao processo com a adição de Ontologias.
• Mineração de Dados para as Ontologias adicionar conhecimento de domínio a informação de entrada ou até mesmo usar essas Ontologias para representar os resultados.
![Page 30: Presentation about Ontologies at my Masters (UFMG, pt_BR)](https://reader033.vdocuments.pub/reader033/viewer/2022052523/55657e1bd8b42a723f8b49c7/html5/thumbnails/30.jpg)
Ontologia e Mineração de Dados
![Page 31: Presentation about Ontologies at my Masters (UFMG, pt_BR)](https://reader033.vdocuments.pub/reader033/viewer/2022052523/55657e1bd8b42a723f8b49c7/html5/thumbnails/31.jpg)
Ontologia e Mineração de Dados
![Page 32: Presentation about Ontologies at my Masters (UFMG, pt_BR)](https://reader033.vdocuments.pub/reader033/viewer/2022052523/55657e1bd8b42a723f8b49c7/html5/thumbnails/32.jpg)
Ontologias e Sistemas de Informação
![Page 33: Presentation about Ontologies at my Masters (UFMG, pt_BR)](https://reader033.vdocuments.pub/reader033/viewer/2022052523/55657e1bd8b42a723f8b49c7/html5/thumbnails/33.jpg)
Sistemas de Informação • Laudon e Laudon (2007) explicam que
sistemas de informação contribuem para a solução de vários problemas empresariais, independentemente do seu tipo ou do seu uso. o Operacional, Conhecimento, Gerencial,
Estratégico
![Page 34: Presentation about Ontologies at my Masters (UFMG, pt_BR)](https://reader033.vdocuments.pub/reader033/viewer/2022052523/55657e1bd8b42a723f8b49c7/html5/thumbnails/34.jpg)
Sistemas de Informação • Segundo Sommerville (2007), a dinâmica recente
do desenvolvimento de software, fez com que paradigmas fossem quebrados e que surgissem novas abordagens: o Desenvolvimento rápido de software: Métodos ágeis,
Extreme Programming, o Desenvolvimento rápido de aplicações; o Reuso: Utilização de design patterns, Framework de
aplicações; o Engenharia de software baseada em componentes; o Desenvolvimento de sistemas críticos; o Evolução de software.
![Page 35: Presentation about Ontologies at my Masters (UFMG, pt_BR)](https://reader033.vdocuments.pub/reader033/viewer/2022052523/55657e1bd8b42a723f8b49c7/html5/thumbnails/35.jpg)
Sistemas de Informação
Figura: Etapas de Desenvolvimento de Software - Fonte: www.macoratti.net
Etapas de Desenvolvimento de
Software
![Page 36: Presentation about Ontologies at my Masters (UFMG, pt_BR)](https://reader033.vdocuments.pub/reader033/viewer/2022052523/55657e1bd8b42a723f8b49c7/html5/thumbnails/36.jpg)
Ontologias e SI • Em Ciência da Computação e Ciência da
Informação, ontologias são artefatos tecnológicos usados em sistemas de informação.
• Elas consistem de um vocabulário especifico para descrever uma parte da realidade.
• Ontologias são usadas para validar modelos e esquemas conceituais.
![Page 37: Presentation about Ontologies at my Masters (UFMG, pt_BR)](https://reader033.vdocuments.pub/reader033/viewer/2022052523/55657e1bd8b42a723f8b49c7/html5/thumbnails/37.jpg)
Ontologias e SI
![Page 38: Presentation about Ontologies at my Masters (UFMG, pt_BR)](https://reader033.vdocuments.pub/reader033/viewer/2022052523/55657e1bd8b42a723f8b49c7/html5/thumbnails/38.jpg)
Ontologias e Grafos
![Page 39: Presentation about Ontologies at my Masters (UFMG, pt_BR)](https://reader033.vdocuments.pub/reader033/viewer/2022052523/55657e1bd8b42a723f8b49c7/html5/thumbnails/39.jpg)
Triplas • Representações de relações • Linguagem natural • Composta por 3 elementos
SUJEITO PREDICADO OBJETO
![Page 40: Presentation about Ontologies at my Masters (UFMG, pt_BR)](https://reader033.vdocuments.pub/reader033/viewer/2022052523/55657e1bd8b42a723f8b49c7/html5/thumbnails/40.jpg)
Exemplo de Triplas • "Homem bebe champagne" • "Champagne é um tipo de bebida" • "Champagne agrega valor” (status)
![Page 41: Presentation about Ontologies at my Masters (UFMG, pt_BR)](https://reader033.vdocuments.pub/reader033/viewer/2022052523/55657e1bd8b42a723f8b49c7/html5/thumbnails/41.jpg)
Grafos • Estrutura de dados • Representação gráfica de triplas • Relação entre objetos • Vértices (objetos) e arestas (predicado)
SUJEITO OBJETO PREDICADO
![Page 42: Presentation about Ontologies at my Masters (UFMG, pt_BR)](https://reader033.vdocuments.pub/reader033/viewer/2022052523/55657e1bd8b42a723f8b49c7/html5/thumbnails/42.jpg)
Exemplo de Grafo
amigo_de
Sim, esta é a Lídia!
#Casal
#Lídia
#Mônica
![Page 43: Presentation about Ontologies at my Masters (UFMG, pt_BR)](https://reader033.vdocuments.pub/reader033/viewer/2022052523/55657e1bd8b42a723f8b49c7/html5/thumbnails/43.jpg)
Ontologia • RDFs / OWL (XML+) • Relações entre classes/objetos (triplas) • Reuso de conceitos (namespaces)
o Disciplina (Objeto) § ufmg:disciplina § ufrj:disciplina § #disciplina
<owl:Class rdf:about="#Matematica"> <rdfs:label xml:lang=”br">Matemática</rdfs:label> <rdfs:subClassOf> <owl:Class rdf:about="#Disciplina"/> </rdfs:subClassOf>
</owl:Class>
![Page 44: Presentation about Ontologies at my Masters (UFMG, pt_BR)](https://reader033.vdocuments.pub/reader033/viewer/2022052523/55657e1bd8b42a723f8b49c7/html5/thumbnails/44.jpg)
Ontologias e RI
![Page 45: Presentation about Ontologies at my Masters (UFMG, pt_BR)](https://reader033.vdocuments.pub/reader033/viewer/2022052523/55657e1bd8b42a723f8b49c7/html5/thumbnails/45.jpg)
Recuperação da Informação • RI: aplicação de tecnologia computacional à aquisição,
organização, armazenamento, recuperação e distribuição de informação.
• SARACEVIC(1999): “a RI pode ser considerada a vertente tecnológica da CI, e é resultado da relação desta com a Ciência da Computação”.
• Recuperar informação consiste em identificar, em um acervo documental, quais os documentos que satisfazem total ou parcialmente a uma determinada necessidade de informação do usuário.
![Page 46: Presentation about Ontologies at my Masters (UFMG, pt_BR)](https://reader033.vdocuments.pub/reader033/viewer/2022052523/55657e1bd8b42a723f8b49c7/html5/thumbnails/46.jpg)
Recuperação da Informação • Dificuldade:
o Saber quando um documento é relevante ou não para a necessidade do usuário
• Esse conceito é essencial em RI pois o seu objetivo primordial consiste em: o Recuperar todos os documentos relevantes
(revocação) o Recuperar a menor quantidade possível de
documentos não relevantes (precisão)
![Page 47: Presentation about Ontologies at my Masters (UFMG, pt_BR)](https://reader033.vdocuments.pub/reader033/viewer/2022052523/55657e1bd8b42a723f8b49c7/html5/thumbnails/47.jpg)
Recuperação da Informação • Expressão de busca: usuário expressa sua
necessidade de informação. o Função de busca: compara as representações
dos documentos com a representação da expressão de busca.
o Centro do processo de recuperação § Ranking dos documentos relevantes
![Page 48: Presentation about Ontologies at my Masters (UFMG, pt_BR)](https://reader033.vdocuments.pub/reader033/viewer/2022052523/55657e1bd8b42a723f8b49c7/html5/thumbnails/48.jpg)
Recuperação da Informação • Ontologias na recuperação da informação:
o Melhorar a precisão e a revocação em sistemas de RI textual.
o Incorporar conceitos do domínio no processo de busca.
o Duas direções principais: § Expansão de consultas através de termos
relacionados § Uso de medidas de distância conceitual
![Page 49: Presentation about Ontologies at my Masters (UFMG, pt_BR)](https://reader033.vdocuments.pub/reader033/viewer/2022052523/55657e1bd8b42a723f8b49c7/html5/thumbnails/49.jpg)
Recuperação da Informação • Grande volumes de dados (especialmente na
Web) • Busca/recuperação baseada em texto (full-
text-search) - limitações: o Vagueza/indeterminação da linguagem natural o Conceitos de alto nível (não podem ser
recuperados) o Relações semânticas (não podem ser
exploradas) o Dimensão temporal (não pode ser tratada)
![Page 50: Presentation about Ontologies at my Masters (UFMG, pt_BR)](https://reader033.vdocuments.pub/reader033/viewer/2022052523/55657e1bd8b42a723f8b49c7/html5/thumbnails/50.jpg)
Documentos
Necessidade do Usuário
PROCESSO DE
INDEXAÇÃO
PROCESSO DE ESPECIFICAÇÂO DE CONSULTA
Índices
Uma representação dos documentos
Consultas
PROCESSO DE RECUPERAÇÃO
Lista de documentos recuperados
PERDA DE INFORMAÇÃO
Fonte: Cardoso(2007)
![Page 51: Presentation about Ontologies at my Masters (UFMG, pt_BR)](https://reader033.vdocuments.pub/reader033/viewer/2022052523/55657e1bd8b42a723f8b49c7/html5/thumbnails/51.jpg)
Recuperação da Informação • Uso de ontologias em RI: (Ferneda, 2013)
o Indexação automática baseada em ontologias (índice acrescido de termos)
o Expansão de consulta baseada em ontologias (modificação da consulta)
o SRI semânticos (documentos previamente anotados)
o Interfaces de busca (definir termos de busca)
![Page 52: Presentation about Ontologies at my Masters (UFMG, pt_BR)](https://reader033.vdocuments.pub/reader033/viewer/2022052523/55657e1bd8b42a723f8b49c7/html5/thumbnails/52.jpg)
Considerações Finais � Falta de consenso sobre a definição do que é
ontologia. � Dificuldade de consenso sobre os conceitos,
entidades e relações que as ontologias se propõe a representar de um domínio.
� Falta de consenso sobre a metodologia ideal de desenvolvimento de ontologias.
� A escolha da ontologia de referência apropriada.
� Dificuldade de reuso de ontologias. � Trabalho interdisciplinar que exige diferentes
tipos de profissionais.
![Page 53: Presentation about Ontologies at my Masters (UFMG, pt_BR)](https://reader033.vdocuments.pub/reader033/viewer/2022052523/55657e1bd8b42a723f8b49c7/html5/thumbnails/53.jpg)
Obrigado!
Perguntas?