Un enfoque basado en modelos temáticos para la anotación semántica de servicios

Abstract

The actual implementation of semantic-based mechanisms for service retrieval has been restricted, given the resource-intensive procedure involved in the formal specification of services, which generally comprises associating semantic annotations to their documentation sources. Typically, developer performs such a procedure by hand, requiring specialized knowledge on models for semantic description of services (e.g. OWL-S, WSMO, SAWSDL), as well as formal specifications of knowledge. Thus, this semantic-based service description procedure turns out to be a cumbersome and error-prone task. This paper introduces a proposal for service annotation, based on processing web service documentation for extracting information regarding its offered capabilities. By uncovering the hidden semantic structure of such information through statistical analysis techniques, we are able to associate meaningful annotations to the services operations/resources, while grouping those operations into non-exclusive semantic related categories. This research paper belongs to the TelComp 2.0 project, which Colciencas and University of Cauca founded in cooperation.

En términos prácticos, la implementación de mecanismos de recuperación de servicios basados en semántica ha sido limitada, debido al costoso procedimiento que involucra la especificación formal de servicios. Este procedimiento comprende una tarea dispendiosa de anotación semántica, la cual se lleva a cabo manualmente por desarrolladores de servicios, quienes, además, deben conocer modelos para la descripción semántica de este tipo de recursos (p. ej. OWL-S, WSMO, SAWSDL). Para superar esta limitación, este artículo introduce una propuesta para la anotación de servicios web, basada en el procesamiento de su documentación disponible, para extraer la información relacionada con las capacidades que estos ofrecen. Al descubrir la estructura semántica oculta de dicha información, a través de técnicas de análisis estadístico, el mecanismo propuesto es capaz de asociar anotaciones relevantes a las operaciones/recursos de los servicios, así como agruparlos en categorías semánticas no exclusivas. Este artículo de investigación está enmarcado en del proyecto TelComp 2.0, financiado por Colciencias y la Universidad del Cauca.