http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/64929 Wed, 11 Nov 2026 12:31:03 GMT 2026-11-11T12:31:03Z http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/64936 Objeto de conferencia III Simposio Argentino de Ontologías y sus Aplicaciones (SAOA) - JAIIO 46 (Córdoba, 2017). Ontology development has become an important research area for manufacture industries. Ontologies are one of the most popular methods to achieve semantic interoperability between information systems. In previous works, an ontology network that reuses ontological and non-ontological re-sources have been proposed in order to reach semantic interoperability. Howev-er, processing non-ontological resources to build an ontology is a great time-consuming task. Therefore, this work presents a framework and a prototype tool to support the reuse of the non-ontological resources involved in the develop-ment of the ontology network. Sun, 01 Jan 2017 00:00:00 GMT http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/64936 2017-01-01T00:00:00Z Ontology development has become an important research area for manufacture industries. Ontologies are one of the most popular methods to achieve semantic interoperability between information systems. In previous works, an ontology network that reuses ontological and non-ontological re-sources have been proposed in order to reach semantic interoperability. Howev-er, processing non-ontological resources to build an ontology is a great time-consuming task. Therefore, this work presents a framework and a prototype tool to support the reuse of the non-ontological resources involved in the develop-ment of the ontology network. http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/64935 Objeto de conferencia III Simposio Argentino de Ontologías y sus Aplicaciones (SAOA) - JAIIO 46 (Córdoba, 2017). Con la finalidad de proveer una interfaz sencilla para el ingreso de datos en ontologías se desarrolló un generador semiautomático de formularios. El generador provee dos tipos de formularios, un formulario de preguntas múl-tiple opción y uno para permitir ingreso de datos. Los formularios se generan en tiempo de ejecución, de esta forma los cambios que se realicen sobre la on-tología impactarán automáticamente en los formularios. El generador desarro-llado permite disponer de formularios web para el ingreso de datos para cual-quier ontología. La aplicación es responsiva, o sea permite que pueda ser utili-zada en diferentes dispositivos (e.g., computadora portátil, tablet, smart phone). En este trabajo se presenta el diseño y el prototipo del generador semiautomáti-co de formularios desde ontologías junto con una evaluación inicial realizada sobre su efectividad con algunas ontologías de dominios diferentes. Sun, 01 Jan 2017 00:00:00 GMT http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/64935 2017-01-01T00:00:00Z Con la finalidad de proveer una interfaz sencilla para el ingreso de datos en ontologías se desarrolló un generador semiautomático de formularios. El generador provee dos tipos de formularios, un formulario de preguntas múl-tiple opción y uno para permitir ingreso de datos. Los formularios se generan en tiempo de ejecución, de esta forma los cambios que se realicen sobre la on-tología impactarán automáticamente en los formularios. El generador desarro-llado permite disponer de formularios web para el ingreso de datos para cual-quier ontología. La aplicación es responsiva, o sea permite que pueda ser utili-zada en diferentes dispositivos (e.g., computadora portátil, tablet, smart phone). En este trabajo se presenta el diseño y el prototipo del generador semiautomáti-co de formularios desde ontologías junto con una evaluación inicial realizada sobre su efectividad con algunas ontologías de dominios diferentes. http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/64934 Objeto de conferencia III Simposio Argentino de Ontologías y sus Aplicaciones (SAOA) - JAIIO 46 (Córdoba, 2017). The definition of suitable visual paradigms for ontology modelling is still an open issue. Despite obvious differences between the expressiveness of conceptual modelling (CM) languages and ontologies, many proposed tools have been based on UML, EER and ORM. Additionally, all of these tools support only one CM as visual language, reducing even more their modelling capabilities. In previous works, we have presented crowd as a Web architecture for graphical ontology designing in UML and logical reasoning to verify the relevant properties of these models. The aim of this tool is to extend the reasoning capabilities on top of visual representations as much as possible. In this paper, we present an extended crowd architecture and a new prototype focusing on an ontology-driven metamodel to enable different CMs visual languages for ontology modelling. Thus facilitating inter-model assertions across models represented in different languages, converting between modelling languages and reasoning on them. Finally, we detail the new architecture and demonstrate the usage of the prototype with simple examples. Sun, 01 Jan 2017 00:00:00 GMT http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/64934 2017-01-01T00:00:00Z The definition of suitable visual paradigms for ontology modelling is still an open issue. Despite obvious differences between the expressiveness of conceptual modelling (CM) languages and ontologies, many proposed tools have been based on UML, EER and ORM. Additionally, all of these tools support only one CM as visual language, reducing even more their modelling capabilities. In previous works, we have presented crowd as a Web architecture for graphical ontology designing in UML and logical reasoning to verify the relevant properties of these models. The aim of this tool is to extend the reasoning capabilities on top of visual representations as much as possible. In this paper, we present an extended crowd architecture and a new prototype focusing on an ontology-driven metamodel to enable different CMs visual languages for ontology modelling. Thus facilitating inter-model assertions across models represented in different languages, converting between modelling languages and reasoning on them. Finally, we detail the new architecture and demonstrate the usage of the prototype with simple examples. http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/64932 Objeto de conferencia III Simposio Argentino de Ontologías y sus Aplicaciones (SAOA) - JAIIO 46 (Córdoba, 2017). We present a methodology to enhance domain-specific ontologies by (i) manual annotation of texts with the concepts in the domain ontology, (ii) matching annotated concepts with the closest YAGO-Wikipedia concept and (iii) using concepts from other ontologies that cover complementary domains. This method reduces the difficulty of aligning ontologies, because the alignment is carried out within the scope of an example. The resulting alignment is a partial connection between diverse ontologies, and also a strong connection to Linked Open Data. By aligning these ontologies, we are increasing the ontological cov- erage for texts in that domain. Moreover, by aligning domain ontologies to the Wikipedia (via YAGO) we can obtain manually annotated examples of some of the concepts, effectively populating the ontology with examples. We present two applications of this process in the legal domain. First, we annotate sentences of the European Court of Human Rights with the LKIF ontology, at the same time matching them with the YAGO ontology. Second, we annotate a corpus of customer questions and answers from an insurance web page with the OMG ontology for the insurance domain, matching it with the YAGO ontology and complementing it with a financial ontology. Sun, 01 Jan 2017 00:00:00 GMT http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/64932 2017-01-01T00:00:00Z We present a methodology to enhance domain-specific ontologies by (i) manual annotation of texts with the concepts in the domain ontology, (ii) matching annotated concepts with the closest YAGO-Wikipedia concept and (iii) using concepts from other ontologies that cover complementary domains. This method reduces the difficulty of aligning ontologies, because the alignment is carried out within the scope of an example. The resulting alignment is a partial connection between diverse ontologies, and also a strong connection to Linked Open Data. By aligning these ontologies, we are increasing the ontological cov- erage for texts in that domain. Moreover, by aligning domain ontologies to the Wikipedia (via YAGO) we can obtain manually annotated examples of some of the concepts, effectively populating the ontology with examples. We present two applications of this process in the legal domain. First, we annotate sentences of the European Court of Human Rights with the LKIF ontology, at the same time matching them with the YAGO ontology. Second, we annotate a corpus of customer questions and answers from an insurance web page with the OMG ontology for the insurance domain, matching it with the YAGO ontology and complementing it with a financial ontology. http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/64930 Objeto de conferencia III Simposio Argentino de Ontologías y sus Aplicaciones (SAOA) - JAIIO 46 (Córdoba, 2017). En las últimas décadas los Repositorios de Objetos de Aprendizaje (ROA) han tenido un crecimiento explosivo dado las políticas de estado que favorecieron su desarrollo en el contexto del acceso abierto. Sin embargo, este crecimiento no fue ordenado, dando como resultado el uso de diferentes estándares de metadatos, diferentes políticas de llenado de los mismos, diferentes interpretaciones de los mismos, etc. Como consecuencia se vio debilitada la interoperabilidad entre los ROA, principalmente a nivel semántico. Los esfuerzos por disminuir la brecha semántica de los estándares de metadatos en los diferentes ROA han llevado a proponer la implementación de un vocabulario compartido representado por una ontología. El vocabulario compartido surge de la combinación del estándar de metadato más utilizado, Dublin Core, las directrices del Sistema Nacional de Repositorios Digitales y una selección de los metadatos correspondientes al estándar Learning Object Metadata. Localmente, el estándar de metadatos utilizado por un ROA particular es representado usando ontologías que conceptualizan dicho estándar. Este artículo presenta la implementación y la validación a partir de consultas de la ontología propuesta para el vocabulario compartido. Sun, 01 Jan 2017 00:00:00 GMT http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/64930 2017-01-01T00:00:00Z En las últimas décadas los Repositorios de Objetos de Aprendizaje (ROA) han tenido un crecimiento explosivo dado las políticas de estado que favorecieron su desarrollo en el contexto del acceso abierto. Sin embargo, este crecimiento no fue ordenado, dando como resultado el uso de diferentes estándares de metadatos, diferentes políticas de llenado de los mismos, diferentes interpretaciones de los mismos, etc. Como consecuencia se vio debilitada la interoperabilidad entre los ROA, principalmente a nivel semántico. Los esfuerzos por disminuir la brecha semántica de los estándares de metadatos en los diferentes ROA han llevado a proponer la implementación de un vocabulario compartido representado por una ontología. El vocabulario compartido surge de la combinación del estándar de metadato más utilizado, Dublin Core, las directrices del Sistema Nacional de Repositorios Digitales y una selección de los metadatos correspondientes al estándar Learning Object Metadata. Localmente, el estándar de metadatos utilizado por un ROA particular es representado usando ontologías que conceptualizan dicho estándar. Este artículo presenta la implementación y la validación a partir de consultas de la ontología propuesta para el vocabulario compartido.