Ontología (ciencias de la computación)

En informática y ciencias de la información, una ontología abarca una representación, denominación formal y definición de las categorías, propiedades y relaciones entre los conceptos, datos y entidades que sustentan uno, muchos, o todos los dominios del discurso. Más simplemente, una ontología es una forma de mostrar las propiedades de un área temática y cómo se relacionan, definiendo un conjunto de conceptos y categorías que representan el tema.

Cada disciplina o campo académico crea ontologías para limitar la complejidad y organizar los datos en información y conocimiento. Cada uno utiliza supuestos ontológicos para enmarcar teorías, investigaciones y aplicaciones explícitas. Las nuevas ontologías pueden mejorar la resolución de problemas dentro de ese dominio. La traducción de trabajos de investigación dentro de cada campo es un problema que se hace más fácil cuando expertos de diferentes países mantienen un vocabulario controlado de jerga entre cada uno de sus idiomas.

Por ejemplo, la definición y ontología de la economía es una preocupación principal en la economía marxista, pero también en otros subcampos de la economía. Un ejemplo de economía que se basa en la ciencia de la información ocurre en los casos en que una simulación o un modelo pretende permitir decisiones económicas, como determinar qué activos de capital están en riesgo y en qué cantidad (ver gestión de riesgos).

Lo que tienen en común las ontologías tanto en informática como en filosofía es el intento de representar entidades, ideas y eventos, con todas sus propiedades y relaciones interdependientes, según un sistema de categorías. En ambos campos, existe un trabajo considerable sobre problemas de ingeniería ontológica (p. ej., Quine y Kripke en filosofía, Sowa y Guarino en informática) y debates sobre hasta qué punto es posible la ontología normativa (p. ej., fundacionalismo y coherencia en filosofía, BFO y Cyc en inteligencia artificial).

La ontología aplicada se considera sucesora del trabajo anterior en filosofía, sin embargo, muchos esfuerzos actuales están más preocupados por establecer vocabularios controlados de dominios estrechos que los primeros principios, la existencia de esencias fijas o si los objetos perdurables (por ejemplo, perdurantismo y perdurantismo) pueden ser ontológicamente más primario que los procesos. La inteligencia artificial ha retenido la mayor parte de la atención con respecto a la ontología aplicada en subcampos como el procesamiento del lenguaje natural dentro de la traducción automática y la representación del conocimiento, pero los editores de ontología se utilizan a menudo en una variedad de campos como la educación sin la intención de contribuir a la IA.

Etimología

La palabra compuesta ontología combina onto-, del griego ὄν, on (gen. ὄντος, ontos), es decir, "ser; lo que es", que es el participio presente del verbo εἰμί, eimí, es decir, "ser, yo soy", y -λογία, -logia< /i>, es decir, "discurso lógico", ver compuestos clásicos para este tipo de formación de palabras.

Si bien la etimología es griega, el registro más antiguo existente de la palabra en sí, la nueva forma latina ontologia, apareció en 1606 en la obra Ogdoas Scholastica de Jacob Lorhard (Lorhardus) y en 1613 en el Lexicon philosophicum de Rudolf Göckel (Goclenius).

La primera aparición en inglés de ontology según lo registrado por el OED (Oxford English Dictionary, edición en línea, 2008) se produjo en Archeologia Philosophica Nova o Nuevos principios de la filosofía de Gideon Harvey.

Historia

Las ontologías surgen de la rama de la filosofía conocida como metafísica, que trata cuestiones como "¿qué existe?" y "¿cuál es la naturaleza de la realidad?". Una de las cinco ramas tradicionales de la filosofía, la metafísica se ocupa de explorar la existencia a través de propiedades, entidades y relaciones tales como aquellas entre particulares y universales, propiedades intrínsecas y extrínsecas, o esencia y existencia. La metafísica ha sido un tema de discusión constante desde la historia registrada.

Desde mediados de la década de 1970, los investigadores en el campo de la inteligencia artificial (IA) han reconocido que la ingeniería del conocimiento es la clave para construir sistemas de IA grandes y potentes. Los investigadores de IA argumentaron que podrían crear nuevas ontologías como modelos computacionales que permitan ciertos tipos de razonamiento automatizado, lo que solo tuvo un éxito marginal. En la década de 1980, la comunidad de IA comenzó a utilizar el término ontología para referirse tanto a una teoría de un mundo modelado como a un componente de los sistemas basados en el conocimiento. En particular, David Powers introdujo la palabra ontología a la IA para referirse a la puesta a tierra robótica o del mundo real, y en 1990 publicó revisiones de la literatura que enfatizaban la ontología fundamentada en asociación con la convocatoria de artículos para un Simposio de verano de la AAAI Aprendizaje automático de Lenguaje Natural y Ontología, con una versión ampliada publicada en el Boletín SIGART e incluida como prólogo de las actas. Algunos investigadores, inspirándose en las ontologías filosóficas, vieron la ontología computacional como una especie de filosofía aplicada.

En 1993, la página web y el artículo ampliamente citados "Hacia principios para el diseño de ontologías utilizadas para compartir conocimientos" por Tom Gruber usó ontología como un término técnico en informática estrechamente relacionado con la idea anterior de redes semánticas y taxonomías. Gruber introdujo el término como una especificación de una conceptualización:

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

Intentando distanciar las ontologías de las taxonomías y esfuerzos similares en el modelado del conocimiento que se basan en clases y herencia, Gruber afirmó (1993):

Las ontologías son a menudo equiparadas con jerarquías taxonómicas de clases, definiciones de clase y la relación de subsumo, pero las ontologías no deben limitarse a estas formas. Las ontologías tampoco se limitan a definiciones conservadoras, es decir, definiciones en el sentido lógico tradicional que sólo introducen terminología y no añaden ningún conocimiento sobre el mundo. Para especificar una conceptualización, hay que indicar axiomas que limitan las posibles interpretaciones de los términos definidos.

Como refinaron la definición de Gruber, Feilmayr y Wöß (2016) afirmaron: "Una ontología es una especificación formal y explícita de una conceptualización compartida que se caracteriza por una alta expresividad semántica requerida para una mayor complejidad.&# 34;

Componentes

Las ontologías contemporáneas comparten muchas similitudes estructurales, independientemente del lenguaje en el que se expresen. La mayoría de las ontologías describen individuos (instancias), clases (conceptos), atributos y relaciones. En esta sección se analiza cada uno de estos componentes por separado.

Los componentes comunes de las ontologías incluyen:

Personas

Instances o objetos (los objetos básicos o "nivel terrestre)

Clases

Conjuntos, colecciones, conceptos, clases de programación, tipos de objetos o tipos de cosas

Atributos

Aspectos, propiedades, características, características o parámetros que objetos (y clases) pueden tener

Relaciones

Formas en que las clases y los individuos pueden estar relacionados entre sí

Condiciones de funcionamiento

Estructuras complejas formadas por ciertas relaciones que pueden utilizarse en lugar de un término individual en una declaración

Restricciones

Descripción formalmente declarada de lo que debe ser verdadero para que alguna afirmación sea aceptada como entrada

Reglas

Declaraciones en forma de una frase si-entonces (consecuente-antecedent) que describen las inferencias lógicas que pueden extraerse de una afirmación en una forma particular

Axiomas

Asserciones (incluyendo reglas) en una forma lógica que juntos componen la teoría general que la ontología describe en su dominio de aplicación. Esta definición difiere de la de los "axiomas" en la gramática generativa y la lógica formal. En esas disciplinas, los axiomas incluyen sólo declaraciones afirmadas como a priori conocimiento. Como se utiliza aquí, "axiomas" también incluye la teoría derivada de afirmaciones axiomáticas

Eventos

Cambio de atributos o relaciones

Las ontologías se suelen codificar mediante lenguajes de ontología.

Tipos

Ontología de dominio

Una ontología de dominio (u ontología de dominio específico) representa conceptos que pertenecen a un ámbito del mundo, como la biología o la política. Cada ontología de dominio típicamente modela definiciones de términos específicas de dominio. Por ejemplo, la palabra tarjeta tiene muchos significados diferentes. Una ontología sobre el dominio del póquer modelaría el "naipe" significado de la palabra, mientras que una ontología sobre el dominio del hardware computacional modelaría la "tarjeta perforada" y "tarjeta de video" significados

Dado que las ontologías de dominio están escritas por diferentes personas, representan conceptos de maneras muy específicas y únicas y, a menudo, son incompatibles dentro del mismo proyecto. A medida que los sistemas que se basan en ontologías de dominio se expanden, a menudo necesitan fusionar ontologías de dominio ajustando manualmente cada entidad o usando una combinación de fusión y ajuste manual de software. Esto presenta un desafío para el diseñador de ontologías. Surgen diferentes ontologías en el mismo dominio debido a diferentes lenguajes, diferentes usos previstos de las ontologías y diferentes percepciones del dominio (basadas en antecedentes culturales, educación, ideología, etc.).

En la actualidad, fusionar ontologías que no se desarrollan a partir de una ontología superior común es un proceso en gran parte manual y, por lo tanto, requiere mucho tiempo y dinero. Las ontologías de dominio que utilizan la misma ontología superior para proporcionar un conjunto de elementos básicos con los que especificar los significados de las entidades de ontología de dominio se pueden fusionar con menos esfuerzo. Hay estudios sobre técnicas generalizadas para fusionar ontologías, pero esta área de investigación aún está en curso, y es un evento reciente que se eludió el problema al tener múltiples ontologías de dominio que usan la misma ontología superior como OBO Foundry.

Ontología superior

Una ontología superior (u ontología fundamental) es un modelo de las relaciones y objetos comúnmente compartidos que generalmente se aplican en una amplia gama de ontologías de dominio. Por lo general, emplea un glosario central que abarca los términos y las descripciones de objetos asociados tal como se utilizan en varias ontologías de dominio relevantes.

Las ontologías superiores estandarizadas disponibles para su uso incluyen BFO, el método BORO, Dublin Core, GFO, Cyc, SUMO, UMBEL, la ontología fundamental unificada (UFO) y DOLCE. WordNet ha sido considerado una ontología superior por algunos y se ha utilizado como una herramienta lingüística para aprender ontologías de dominio.

Ontología híbrida

La ontología Gellish es un ejemplo de una combinación de una ontología superior y otra de dominio.

Visualización

Katifori et al. presentan un estudio de los métodos de visualización de ontologías. Una encuesta actualizada de métodos y herramientas de visualización de ontologías fue publicada por Dudás et al. Los métodos de visualización de ontologías más establecidos, a saber, la visualización de gráficos y árboles sangrados, son evaluados por Fu et al. La Notación visual para ontologías OWL (VOWL) especifica un lenguaje visual para las ontologías representadas en OWL.

Ingeniería

La ingeniería de ontologías (también llamada construcción de ontologías) es un conjunto de tareas relacionadas con el desarrollo de ontologías para un dominio particular. Es un subcampo de la ingeniería del conocimiento que estudia el proceso de desarrollo de ontologías, el ciclo de vida de ontologías, los métodos y metodologías para construir ontologías y las herramientas y lenguajes que las soportan.

La ingeniería de ontología tiene como objetivo hacer explícito el conocimiento contenido en las aplicaciones de software y los procedimientos organizacionales para un dominio en particular. La ingeniería de ontologías ofrece una dirección para superar los obstáculos semánticos, como los relacionados con las definiciones de términos comerciales y clases de software. Los desafíos conocidos con la ingeniería de ontología incluyen:

1. Garantizar la ontología corriente con conocimiento de dominio y uso a plazo
2. Previsión suficiente especificidad y cobertura conceptual para el dominio del interés, minimizando así el problema de integridad del contenido
3. Garantizar la ontología puede apoyar sus casos de uso

Editores

Los editores de ontologías son aplicaciones diseñadas para asistir en la creación o manipulación de ontologías. Es común que los editores de ontologías utilicen uno o más lenguajes de ontologías.

Los aspectos de los editores de ontologías incluyen: posibilidades de navegación visual dentro del modelo de conocimiento, motores de inferencia y extracción de información; soporte para módulos; la importación y exportación de lenguajes de representación de conocimientos extranjeros para la comparación de ontologías; y el soporte de meta-ontologías como OWL-S, Dublin Core, etc.

Aprendizaje

El aprendizaje de ontologías es la creación automática o semiautomática de ontologías, incluida la extracción de los términos de un dominio del texto del lenguaje natural. Dado que la construcción manual de ontologías requiere mucho trabajo y mucho tiempo, existe una gran motivación para automatizar el proceso. Se han explorado la extracción de información y la minería de texto para vincular automáticamente ontologías a documentos, por ejemplo, en el contexto de los desafíos BioCreative.

Investigación

Supuestos epistemológicos, que en la investigación pregunta "¿Qué sabes? o "¿Cómo lo sabes?", crea la base que los investigadores usan cuando abordan un tema o área determinada para una posible investigación. Dado que la epistemología está directamente relacionada con el conocimiento y con la forma en que llegamos a aceptar ciertas verdades, las personas que realizan investigaciones académicas deben comprender qué les permite comenzar a construir teorías. Simplemente, los supuestos epistemológicos obligan a los investigadores a preguntarse cómo llegan al conocimiento que tienen.

Idiomas

Un lenguaje de ontología es un lenguaje formal utilizado para codificar una ontología. Hay varios lenguajes de este tipo para ontologías, tanto propietarios como basados en estándares:

• Especificación Algebraica Común El lenguaje es un lenguaje de especificación basado en lógica general desarrollado dentro del grupo de trabajo IFIP 1.3 "Fundaciones de especificaciones del sistema" y es un de facto lenguaje estándar para las especificaciones de software. Actualmente se aplica a las especificaciones de ontología para proporcionar modularidad y mecanismos de estructuración.
• La lógica común es la norma ISO 24707, una especificación de una familia de idiomas ontológicos que se pueden traducir con precisión entre sí.
• El proyecto Cyc tiene su propio lenguaje ontológico llamado CycL, basado en cálculo predicado de primer orden con algunas extensiones de orden superior.
• DOGMA (Desarrollando métodos y aplicaciones integrales de ontología) adopta el enfoque de modelado orientado hacia los hechos para proporcionar un nivel más alto de estabilidad semántica.
• El lenguaje Gellish incluye reglas para su propia extensión e integra una ontología con un lenguaje ontológico.
• IDEF5 es un método de ingeniería de software para desarrollar y mantener ontologías de dominio utilizables, precisas.
• KIF es una sintaxis para la lógica de primer orden que se basa en S-expresiones. SUO-KIF es una versión derivada que apoya la ontología de fusión superior sugerida.
• MOF y UML son estándares del OMG
• Olog es un acercamiento teórico de categoría a ontologías, enfatizando las traducciones entre ontologías usando functores.
• OBO, un lenguaje utilizado para ontologías biológicas y biomédicas.
• OntoUML es un perfil ontológicamente bien fundado de UML para el modelado conceptual de ontologías de dominio.
• OWL es un lenguaje para hacer declaraciones ontológicas, desarrolladas como seguimiento de RDF y RDFS, así como proyectos de lenguaje ontológico anteriores, incluyendo OIL, DAML y DAML+OIL. La OWL está destinada a ser utilizada en la World Wide Web, y todos sus elementos (clases, propiedades e individuos) se definen como recursos de RDF, e identificados por URIs.
• Rule Interchange Format (RIF) y F-Logic combinan ontologías y reglas.
• Semántica Application Design Language (SADL) captura un subconjunto de la expresividad de OWL, utilizando un idioma similar al inglés introducido a través de un plugin de Eclipse.
• SBVR (Semántica de Vocabularios y Reglas de Negocios) es un estándar OMG adoptado en la industria para construir ontologías.
• TOVE Project, TOronto Virtual Enterprise project

Ejemplos publicados

• Ontología árabe, una ontología lingüística para árabe, que se puede utilizar como Wordnet árabe pero con contenido ontológicamente claro.
• AURUM - Seguridad de la Información Ontología, An ontology for information security knowledge sharing, enabling users to collaboratively understand and extend the domain knowledge body. Puede servir de base para la gestión automatizada del riesgo de seguridad de la información y el cumplimiento.
• BabelNet, una gran red semántica multilingüe y ontología, lexicalizada en muchos idiomas
• Basic Formal Ontología, una ontología superior formal diseñada para apoyar la investigación científica
• BioPAX, una ontología para el intercambio e interoperabilidad de los datos de la vía biológica (procesos celulares)
• BMO, una ontología modelo de negocios electrónico basada en una revisión de ontologías empresariales y literatura modelo de negocio
• SSBMO, una Ontología Modelo de Negocios Fuertemente Sostenible basada en una revisión de los sistemas basados en la literatura natural y social de la ciencia (incluyendo el negocio). Incluye críticas y extensiones significativas a la Ontología Modelo de Negocios (BMO).
• CCO y GexKB, Application Ontologies (APO) que integran diversos tipos de conocimiento con la Ontología del Ciclo Celular (CCO) y la Base de Conocimiento de Expresión Genética (GexKB)
• CContology (Customer Complaint Ontology), una ontología de comercio electrónico para apoyar la gestión de las denuncias de clientes en línea
• CIDOC Modelo de referencia conceptual, una ontología para el patrimonio cultural
• COSMO, una Fundación Ontología (versión actual en OWL) que está diseñada para contener representaciones de todos los conceptos primitivos necesarios para especificar lógicamente los significados de cualquier entidad de dominio. Se pretende servir como una ontología básica que se puede utilizar para traducir entre las representaciones en otras ontologías o bases de datos. Comenzó como una fusión de los elementos básicos de las ontologías OpenCyc y SUMO, y se ha complementado con otros elementos ontología (tipos, relaciones) para incluir representaciones de todas las palabras en el diccionario Longman que definen el vocabulario.
• Computer Science Ontología, una ontología generada automáticamente de temas de investigación en el campo de la informática
• Cyc, una gran Fundación Ontología para la representación formal del universo del discurso
• Enfermedad Ontología, diseñada para facilitar el mapeo de enfermedades y condiciones asociadas a determinados códigos médicos
• DOLCE, una Ontología Descriptiva para Ingeniería Lingüística y Cognitiva
• Drammar, ontología del drama
• Dublin Core, una simple ontología para documentos y publicaciones
• Financial Industry Business Ontology (FIBO), una ontología conceptual empresarial para la industria financiera
• Foundational, Core and Linguistic Ontologies
• Modelo Fundacional de Anatomía, una ontología para la anatomía humana
• Amigo de un Amigo, una ontología para describir a las personas, sus actividades y sus relaciones con otras personas y objetos
• Ontología genética para la genómica
• Diccionario Gellish Inglés, una ontología que incluye un diccionario y taxonomía que incluye una ontología superior y una ontología inferior que se centra en aplicaciones industriales y empresariales en ingeniería, tecnología y adquisiciones.
• Ontología geopolítica, ontología que describe la información geopolítica creada por la Organización de la Alimentación y la Agricultura (FAO). La ontología geopolítica incluye nombres en varios idiomas (inglés, francés, español, árabe, chino, ruso e italiano); mapas de sistemas de codificación estándar (ONU, ISO, FAOSTAT, AGROVOC, etc.); proporciona relaciones entre territorios (fronteras, miembros de grupos, etc.); y rastrea cambios históricos. Además, la FAO proporciona servicios web de ontología geopolítica y un fabricante de módulos para descargar módulos de la ontología geopolítica en diferentes formatos (RDF, XML y EXCEL). Ver más información en la FAO Country Profiles.
• GAO (General Automotive Ontology) - una ontología para la industria automotriz que incluye extensiones 'car'
• GOLD, Ontología General para Linguistic Descripción
• GUM (Modelo Superior Generalizado), una ontología lingüísticamente motivada para la mediación entre los sistemas de clientes y la tecnología de lenguaje natural
• IDEAS Group, a formal ontology for enterprise architecture being developed by the Australian, Canadian, UK and U.S. Defence Depts.
• Linkbase, una representación formal del dominio biomédico, fundada sobre Ontología Formal Básica.
• LPL, Landmark Pattern Language
• NCBO Ontologías bioportales, biológicas y biomédicas y herramientas asociadas para buscar, navegar y visualizar
• NIFSTD Ontologías del Marco de Información de Neurociencia: un conjunto modular de ontologías para el dominio de neurociencia.
• OBO-Edit, un navegador ontológico para la mayoría de las ontologías biológicas y biomédicas abiertas
• OBO Foundry, a suite of interoperable reference ontologies in biology and biomedicine
• OMNIBUS Ontología, una ontología de aprendizaje, instrucción y diseño instructivo
• Ontología para investigaciones biomédicas, acceso abierto, ontología integrada de investigaciones biológicas y clínicas
• ONSTR, Ontology for Newborn Screening Follow-up and Translational Research, Newborn Screening Follow-up Data Integration Collaborative, Emory University, Atlanta.
• Ontología vegetal para estructuras de planta y etapas de crecimiento/desarrollo, etc.
• POPE, Purdue Ontology for Pharmaceutical Engineering
• PRO, la Ontología Protein del Recursos Informativos Protein, Universidad Georgetown
• ProbOnto, base de conocimiento y ontología de distribuciones de probabilidad.
• Programa abstracción taxonomía
• Proteína Ontología para proteómicas
• RXNO Ontología, por reacciones de nombre en química
• SCDO, la Ontología de Enfermedades Celulares Sickles, facilita el intercambio de datos y colaboraciones dentro de la comunidad SDC, entre otras aplicaciones (ver lista en el sitio web de SCDO).
• Sequence Ontology, para representar tipos de características genómicas encontrados en secuencias biológicas
• TC SNOMED (Nomenclatura Sistematizada de Medicina - Términos Clínicos)
• Sugerida fusión superior Ontología, una ontología superior formal
• Sistemas Biología Ontología (SBO), para modelos computacionales en biología
• SWEET, Semantic Web for Earth and Environmental Terminology
• SSN/SOSA, The Semantic Sensor Network Ontology (SSN) and Sensor, Observation, Sample, and Actuator Ontology (SOSA) son W3C Recommendation y OGC Standards para describir sensores y sus observaciones.
• Pensamiento Treasure ontology
• Time-ITEM, Temas para la Indización de la Educación Médica
• Uberon, representando estructuras anatómicas animales
• UMBEL, una estructura de referencia ligera de 20.000 clases de concepto de sujeto y sus relaciones derivadas de OpenCyc
• WordNet, un sistema de referencia léxico
• YAMATO, sin embargo otra ontología de alto nivel más avanzada

El proyecto de la comunidad W3C Linking Open Data coordina los intentos de converger diferentes ontologías en la Web Semántica mundial.

Bibliotecas

El desarrollo de las ontologías ha dado lugar a la aparición de servicios que proporcionan listas o directorios de ontologías denominados bibliotecas de ontologías.

Las siguientes son bibliotecas de ontologías seleccionadas por humanos.

• COLORE es un repositorio abierto de ontologías de primer orden en Common Logic con enlaces formales entre ontologías en el repositorio.
• DAML Ontology Library mantiene un legado de ontologías en DAML.
• Ontology Design Patterns portal es un repositorio wiki de componentes y prácticas reutilizables para el diseño de ontología, y también mantiene una lista de ontologías ejemplar.
• Protégé Ontology Library contiene un conjunto de ontologías OWL, basadas en marcos y de otro formato.
• SchemaWeb es un directorio de esquemas RDF expresado en RDFS, OWL y DAML+OIL.

Los siguientes son directorios y motores de búsqueda.

• OBO La fundición es un conjunto de ontologías interoperables de referencia en biología y biomedicina.
• Bioportal (repositorio de ontología de NCBO)
• OntoSelect Ontology Library ofrece servicios similares para las ontologías RDF/S, DAML y OWL.
• Ontaria es un " directorio de datos web semánticos de búsqueda y navegación" centrado en los vocabularios RDF con ontologías OWL. (NB Project "on hold" desde 2004).
• Swoogle es un directorio y motor de búsqueda de todos los recursos RDF disponibles en la Web, incluyendo ontologías.
• Open Ontology Repository initiative
• ROMULUS es un repositorio de ontología fundamental destinado a mejorar la interoperabilidad semántica. Actualmente hay tres ontologías fundamentales en el repositorio: DOLCE, BFO y GFO.

Ejemplos de aplicaciones

En general, las ontologías se pueden utilizar de forma beneficiosa en varios campos.

• Aplicaciones de la empresa. Un ejemplo más concreto es SAPPHIRE (Atención de salud) o Sensibilización y preparación de la situación para los motores de salud pública que es un sistema de información sanitaria basado en la semántica capaz de rastrear y evaluar situaciones y ocurrencias que pueden afectar la salud pública.
• Los sistemas de información geográfica reúnen datos de diferentes fuentes y, por lo tanto, se benefician de metadatos ontológicos que ayudan a conectar la semántica de los datos.
• Las ontologías específicas de dominio son extremadamente importantes en la investigación biomédica, que requiere la desambiguación de entidades nombradas de diversos términos biomédicos y abreviaturas que tienen la misma cadena de caracteres pero representan diferentes conceptos biomédicos. Por ejemplo, CSF puede representar Factor Estimulador de Colonia o Fluido Espinoso Cerebral, ambos representados por el mismo término, CSF, en literatura biomédica. Es por eso que un gran número de ontologías públicas están relacionadas con las ciencias de la vida. Las herramientas de ciencias de la vida que no implementen estos tipos de ontologías biomédicas no podrán determinar con precisión las relaciones causales entre conceptos.