Ontología (informática)

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 la ciencia de la información como en la filosofía es el intento de representar entidades, ideas y eventos, con todas sus propiedades y relaciones interdependientes, de acuerdo con 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 un sucesor espiritual 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 primaria 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, soy ", y -λογία, -logia, 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 ontología registrada por el OED (Oxford English Dictionary, edición en línea, 2008) se produjo en Archeologia Philosophica Nova o New Principles of Philosophy de Gideon Harvey.

Historia

Las ontologías surgen de la rama de la filosofía conocida como metafísica, que se ocupa de preguntas 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 la 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 al mundo real o a la puesta a tierra robótica,publicando en 1990 revisiones de literatura que enfatizan la ontología fundamentada en asociación con la convocatoria de artículos para un Simposio de verano AAAI Aprendizaje automático de lenguaje natural y ontología, con una versión ampliada publicada en SIGART Bulletin e incluida como prefacio a 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" de Tom Gruber utilizaron 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 un conjunto de definiciones de conceptos, pero más general. Y es un sentido diferente de la palabra que su uso en 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 a menudo se equiparan con jerarquías taxonómicas de clases, definiciones de clases y la relación de subsunción, pero las ontologías no necesitan limitarse a estas formas. Las ontologías tampoco se limitan a definiciones conservadoras, es decir, definiciones en el sentido lógico tradicional que solo introducen terminología y no agregan ningún conocimiento sobre el mundo. Para especificar una conceptualización, es necesario establecer axiomas que restrinjan 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".

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:IndividuosInstancias u objetos (los objetos básicos o de "nivel básico")ClasesConjuntos, colecciones, conceptos, clases de programación, tipos de objetos o clases de cosasAtributosAspectos, propiedades, rasgos, características o parámetros que pueden tener los objetos (y clases)RelacionesFormas en que las clases y los individuos pueden relacionarse entre sí.Términos de funciónEstructuras complejas formadas a partir de ciertas relaciones que se pueden usar en lugar de un término individual en una declaraciónRestriccionesDescripciones formuladas formalmente de lo que debe ser cierto para que alguna afirmación sea aceptada como entradaNormasEnunciados en forma de una oración si-entonces (antecedente-consecuente) que describen las inferencias lógicas que se pueden extraer de una afirmación en una forma particularaxiomasAfirmaciones (incluidas las reglas) en una forma lógica que juntas comprenden la teoría general que la ontología describe en su dominio de aplicación. Esta definición difiere de la de "axiomas" en gramática generativa y lógica formal. En esas disciplinas, los axiomas incluyen solo declaraciones afirmadas como conocimiento a priori. Como se usa aquí, "axiomas" también incluye la teoría derivada de declaraciones axiomáticasEventosEl cambio de atributos o relaciones.

Las ontologías se codifican comúnmente utilizando 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 significado de la palabra "naipe", mientras que una ontología sobre el dominio del hardware computacional modelaría los significados de "tarjeta perforada" y "tarjeta de video".

Dado que las ontologías de dominio están escritas por diferentes personas, representan conceptos de formas 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, la fusión de ontologías que no se desarrollan a partir de una ontología superior común es un proceso en gran medida manual y, por lo tanto, lento y costoso. 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 ver el problema eludido 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 una 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.

Ingenieria

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 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 que la ontología esté actualizada con el conocimiento del dominio y el uso de términos
2. Proporcionar suficiente especificidad y cobertura de conceptos para el dominio de interés, minimizando así el problema de la integridad del contenido.
3. Garantizar que la ontología pueda admitir 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.

Investigar

Los supuestos epistemológicos, que en la investigación preguntan "¿Qué sabes? o "¿Cómo lo sabes?", crean la base que los investigadores utilizan cuando abordan un determinado tema o área para una investigación potencial. Como la epistemología está directamente relacionada con el conocimiento y cómo llegamos sobre aceptar ciertas verdades, los individuos que realizan investigaciones académicas deben comprender qué les permite comenzar a construir teorías.Simplemente, los supuestos epistemológicos obligan a los investigadores a cuestionar 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:

• El lenguaje de especificación algebraica común es un lenguaje de especificación basado en la lógica general desarrollado dentro del grupo de trabajo 1.3 de la IFIP "Fundamentos de las especificaciones del sistema" y es un lenguaje estándar de facto para las especificaciones de software. Ahora se está aplicando 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 lenguajes ontológicos que se pueden traducir con precisión entre sí.
• El proyecto Cyc tiene su propio lenguaje de ontología llamado CycL, basado en el cálculo de predicados de primer orden con algunas extensiones de orden superior.
• DOGMA (Desarrollo de métodos y aplicaciones basados ​​en ontologías) adopta el enfoque de modelado orientado a hechos para proporcionar un mayor nivel de estabilidad semántica.
• El lenguaje Gellish incluye reglas para su propia extensión y así integra una ontología con un lenguaje de ontología.
• IDEF5 es un método de ingeniería de software para desarrollar y mantener ontologías de dominio utilizables y precisas.
• KIF es una sintaxis para la lógica de primer orden que se basa en expresiones S. SUO-KIF es una versión derivada que admite la Ontología combinada superior sugerida.
• MOF y UML son estándares de OMG
• Olog es un enfoque teórico de categorías para las ontologías, que enfatiza las traducciones entre ontologías usando funtores.
• OBO, un lenguaje utilizado para ontologías biológicas y biomédicas.
• OntoUML es un perfil ontológicamente bien fundamentado de UML para el modelado conceptual de ontologías de dominio.
• OWL es un lenguaje para hacer declaraciones ontológicas, desarrollado como continuación de RDF y RDFS, así como de proyectos de lenguaje de ontología anteriores, incluidos OIL, DAML y DAML+OIL. OWL está destinado a ser utilizado en la World Wide Web, y todos sus elementos (clases, propiedades e individuos) se definen como recursos RDF e identificados por URI.
• Rule Interchange Format (RIF) y F-Logic combinan ontologías y reglas.
• El lenguaje de diseño de aplicaciones semánticas (SADL) captura un subconjunto de la expresividad de OWL, utilizando un idioma similar al inglés ingresado a través de un complemento de Eclipse.
• SBVR (Semantics of Business Vocabularies and Rules) es un estándar OMG adoptado en la industria para construir ontologías.
• Proyecto TOVE, proyecto TOronto Virtual Enterprise

Ejemplos publicados

• Ontología árabe, una ontología lingüística para el árabe, que se puede utilizar como Wordnet árabe pero con contenido ontológicamente limpio.
• AURUM: ontología de seguridad de la información, una ontología para compartir conocimientos de seguridad de la información, que permite a los usuarios comprender y ampliar de forma colaborativa el cuerpo de conocimiento del dominio. Puede servir como base para la gestión automatizada de riesgos y cumplimiento de la seguridad de la información.
• BabelNet, una ontología y red semántica multilingüe muy grande, lexicalizada en muchos idiomas
• Ontología formal básica, una ontología superior formal diseñada para respaldar la investigación científica
• BioPAX, una ontología para el intercambio y la interoperabilidad de datos de vías biológicas (procesos celulares)
• BMO, una ontología de modelo de negocio electrónico basada en una revisión de ontologías empresariales y literatura sobre modelos de negocio
• SSBMO, una ontología de modelo de negocio fuertemente sostenible basada en una revisión de la literatura de ciencias naturales y sociales basadas en sistemas (incluidos los negocios). Incluye críticas y ampliaciones significativas de Business Model Ontology (BMO).
• CCO y GexKB, Ontologías de Aplicación (APO) que integran diversos tipos de conocimiento con la Ontología del Ciclo Celular (CCO) y la Base de Conocimiento de Expresión Génica (GexKB)
• CContology (Ontología de quejas de clientes), una ontología de comercio electrónico para respaldar la gestión de quejas de clientes en línea
• Modelo de Referencia Conceptual CIDOC, una ontología para el patrimonio cultural
• COSMO, una ontología básica (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. Está destinado a 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 complementó con otros elementos ontológicos (tipos, relaciones) para incluir representaciones de todas las palabras en el diccionario Longman que define el vocabulario.
• Computer Science Ontology, una ontología generada automáticamente de temas de investigación en el campo de las Ciencias de la Computación
• Cyc, una gran Fundación Ontología para la representación formal del universo del discurso
• Ontología de enfermedades, diseñada para facilitar el mapeo de enfermedades y condiciones asociadas a códigos médicos particulares
• DOLCE, una ontología descriptiva para la ingeniería lingüística y cognitiva
• Drammar, ontología del drama
• Dublin Core, una ontología simple para documentos y publicaciones
• Ontología empresarial de la industria financiera (FIBO), una ontología conceptual empresarial para la industria financiera
• Ontologías fundamentales, fundamentales y lingüísticas
• Modelo Fundacional de Anatomía, una ontología para la anatomía humana
• Friend of a Friend, una ontología para describir personas, sus actividades y sus relaciones con otras personas y objetos.
• Ontología génica para genómica
• Gellish English dictionary, una ontología que incluye un diccionario y una taxonomía que incluye una ontología superior y una ontología inferior que se enfoca en aplicaciones industriales y comerciales en ingeniería, tecnología y adquisiciones.
• Ontología geopolítica, una ontología que describe información geopolítica creada por la Organización para la Agricultura y la Alimentación (FAO). La ontología geopolítica incluye nombres en múltiples 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 terrestres, pertenencia a grupos, etc.); y rastrea los cambios históricos. Además, la FAO proporciona servicios web de ontología geopolítica y un creador de módulos para descargar módulos de ontología geopolítica en diferentes formatos (RDF, XML y EXCEL). Ver más información en los perfiles de países de la FAO.
• GAO (General Automotive Ontology): una ontología para la industria automotriz que incluye extensiones de 'automóvil'
• GOLD, Ontología General para la Descripción Lingüística
• GUM (modelo superior generalizado), una ontología motivada lingüísticamente para mediar entre los sistemas de los clientes y la tecnología del lenguaje natural
• IDEAS Group, una ontología formal para la arquitectura empresarial que está siendo desarrollada por los Departamentos de Defensa de Australia, Canadá, Reino Unido y Estados Unidos.
• Linkbase, una representación formal del dominio biomédico, basada en la ontología formal básica.
• LPL, lenguaje de patrones emblemáticos
• NCBO Bioportal, ontologías 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 la neurociencia.
• OBO-Edit, un navegador de ontologías para la mayoría de las ontologías biológicas y biomédicas abiertas
• OBO Foundry, un conjunto de ontologías de referencia interoperables en biología y biomedicina
• Ontología OMNIBUS, una ontología de aprendizaje, instrucción y diseño instruccional
• Ontología para investigaciones biomédicas, una ontología integrada de acceso abierto de investigaciones biológicas y clínicas
• ONSTR, ontología para el seguimiento de los exámenes de detección de recién nacidos y la investigación traslacional, colaboración de integración de datos de seguimiento de los exámenes de detección de recién nacidos, Universidad de Emory, Atlanta.
• Ontología de plantas para estructuras de plantas y etapas de crecimiento/desarrollo, etc.
• POPE, Ontología de Purdue para Ingeniería Farmacéutica
• PRO, la ontología de proteínas del recurso de información de proteínas, Universidad de Georgetown
• ProbOnto, base de conocimiento y ontología de distribuciones de probabilidad.
• Taxonomía de abstracción de programas
• Ontología de proteínas para proteómica
• Ontología RXNO, para reacciones de nombre en química
• SCDO, la ontología de la enfermedad de células falciformes, facilita el intercambio de datos y las colaboraciones dentro de la comunidad SDC, entre otras aplicaciones (consulte la lista en el sitio web de SCDO).
• Ontología de secuencias, para representar tipos de características genómicas que se encuentran en secuencias biológicas
• SNOMED CT (Nomenclatura Sistematizada de Medicina—Términos Clínicos)
• Ontología combinada superior sugerida, una ontología superior formal
• Ontología de biología de sistemas (SBO), para modelos computacionales en biología
• SWEET, Web Semántica para Terminología Ambiental y de la Tierra
• SSN/SOSA, la ontología de red de sensores semánticos (SSN) y la ontología de sensores, observaciones, muestras y actuadores (SOSA) son recomendaciones del W3C y estándares OGC para describir sensores y sus observaciones.
• Ontología del Tesoro del Pensamiento
• TIME-ITEM, Temas para indexar la educación médica
• Uberon, que representa estructuras anatómicas animales.
• UMBEL, una estructura de referencia liviana de 20,000 clases de conceptos de materias y sus relaciones derivadas de OpenCyc
• WordNet, un sistema de referencia léxica
• YAMATO, 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 ontologías ha llevado a la aparición de servicios que proporcionan listas o directorios de ontologías llamados 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.
• La biblioteca de ontologías DAML mantiene un legado de ontologías en DAML.
• El portal Ontology Design Patterns es un repositorio wiki de componentes y prácticas reutilizables para el diseño de ontologías, y también mantiene una lista de ontologías ejemplares.
• La biblioteca de ontologías de Protégé contiene un conjunto de ontologías OWL, basadas en marcos y de otros formatos.
• SchemaWeb es un directorio de esquemas RDF expresados ​​en RDFS, OWL y DAML+OIL.

Los siguientes son directorios y motores de búsqueda.

• OBO Foundry es un conjunto de ontologías de referencia interoperables en biología y biomedicina.
• Bioportal (repositorio de ontologías de NCBO)
• OntoSelect Ontology Library ofrece servicios similares para ontologías RDF/S, DAML y OWL.
• Ontaria es un "directorio de búsqueda y navegación de datos de la web semántica" con un enfoque en vocabularios RDF con ontologías OWL. (NB Proyecto "en suspenso" desde 2004).
• Swoogle es un directorio y motor de búsqueda de todos los recursos RDF disponibles en la Web, incluidas las ontologías.
• Iniciativa de Repositorio de Ontologías Abiertas
• ROMULUS es un repositorio de ontología fundacional 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 empresariales. Un ejemplo más concreto es SAPPHIRE (Cuidado de la salud) o Situational Awareness and Preparedness for Public Health Incidences and Reasoning Engines, que es un sistema de información de salud basado en la semántica capaz de rastrear y evaluar situaciones y sucesos 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 la entidad nombrada de varios términos biomédicos y abreviaturas que tienen la misma cadena de caracteres pero representan diferentes conceptos biomédicos. Por ejemplo, CSF puede representar Factor estimulante de colonias o Líquido cefalorraquídeo, ambos representados por el mismo término, CSF, en la literatura biomédica. Es por esto que un gran número de ontologías públicas están relacionadas con las ciencias de la vida. Las herramientas de ciencia de datos de ciencias de la vida que no implementen este tipo de ontologías biomédicas no podrán determinar con precisión las relaciones causales entre conceptos.