Grupo de investigación: Ontology Engineering Group
Datos de contacto
Investigador Principal: Asuncion de Maria Gomez Perez
gi.oegupm.es
Redes Sociales
Nuestro equipo
Nuestro grupo se encuentra en la ETS de Ingenieros Informáticos y está formado por más de 30 personas, incluyendo profesores, investigadores, personal de investigación en formación, personal técnico y personal de administración. Nuestro grupo tiene un espíritu claramente internacional, con miembros procedentes de países europeos, latinoamericanos y asiáticos, y multidisciplinar, con miembros cuya formación principal es la Informática, la Lingüística o la Biología, entre otras. El grupo tiene más de 25 años de experiencia en la creación y uso de tecnologías semánticas, ingeniería lingüística e integración de datos.
El grupo ha desarrollado aplicaciones basadas en tecnologías semánticas en un amplio rango de dominios, incluyendo gestión del conocimiento, gestión del ciclo de vida de aplicaciones software, medios de comunicación, inteligencia competitiva, búsqueda de trabajo y financiación, geolocalización, gestión de proyectos de I+D, etc.
Asimismo, contamos con un amplio grupo de colaboradores y visitantes internacionales que aportan un gran valor añadido a la tarea investigadora y de transferencia tecnológica que llevamos a cabo.
Nuestro trabajo
El Ontology Engineering Group desarrolla su trabajo en seis líneas de investigación dentro del área de la Inteligencia Artificial:
· Ingeniería Ontológica: para conseguir modelos de datos consensuados y soportar la interoperabilidad semántica.
· Grafos de conocimientos: para la comprensión automática de los datos, la generación de anotaciones y la organización de datos, información y conocimiento.
· Tecnologías del lenguaje: análisis de textos, modelos de representación de datos lingüísticos multilingües, datos lingüísticos enlazados, extracción de información a partir de corpus.
· Integración de datos: datos distribuidos para conseguir nuevos datos de calidad y transparencia en su acceso.
· Infraestructuras para la Ciencia de datos: preparar técnicas de vanguardia para aprendizaje automático y aplicaciones de Inteligencia Artificial.
· Gobierno abierto y Ciencia abierta: desarrollos para administraciones públicas y entidades académicas y de investigación, con datos de acceso público.
Áreas
- Tecnologías digitales, Inteligencia Artificial, ciberseguridad, 5G, robótica / Digital Technologies, Artificial Intelligence, Cybersecurity, 5G, Robotics
- Innovación Social, Ciencia Abierta, Gobernanza, y Ciencias de la Educación / Social Innovation, Open Science, Governance, and Education Science
ODS (Objetivos de Desarrollo Sostenible)
- Industria, innovación e infraestructura / Industry, innovation and infrastructure
- Ciudades y comunidades sostenibles / Sustainable cities and communities
Resultados protegidos
- OOPS! permite evaluar ontologías mediante la búsqueda de errores comunes.
- Widoco permite documentar ontologías en HTML
- OnToology facilita el flujo de trabajo de desarrollo de ontologías en GItHub.
- Themis facilita la verificación de ontologías basada en tests.
- Astrea permite generar SHACL shapes para validar datos en RDF
- morph-RDB permite generar datos RDF a partir de una base de datos relacional
- morph-GraphQL permite la generación automática de servidores semánticos GraphQL basados en reglas declarativas
- librAIry permite anotar los documentos de un corpus en base a su contenido identificando sus principales tópicos y establecer relaciones de semejanza semántica
- DylanQ es un sistema guiado para la creación de preguntas en lenguaje natural sobre cualquier conjunto de datos, con garantía de respuesta correcta
- KeyQ es un sistema que permite obtener los “términos compuestos de un corpus.
- Añotador es un anotador temporal capaz de detectar diferentes tipos de expresiones temporales en textos
- SUPER E2R se encarga de analizar micropoemas en inglés y castellano, sugiriendo modificaciones para seguir las recomendaciones de la Metodología de Lectura Fácil.
Resultados protegidos (INGLÉS)
- OOPS! enables ontologies to be assessed using a search for common errors.
- Widoco enables ontologies to be documented in HTML
- OnToology facilitates the work flow for developing ontologies in GItHub.
- Themis facilitates test-based ontology verification.
- Astrea enables SHACL shapes to be generated to validate date in RDF
- morph-RDB enables RDF data to be generated using a relational database
- morph-GraphQL enables automatic generation of GraphQL semantic servers based on declarative rules
- librAIry enables the documents in a corpus to be annotated based on their content, identifying their main topics and establishing semantic similarity relations
- DylanQ is a guided system for creating questions in natural language about any dataset, with the guarantee of a correct answer
- KeyQ is a system enabling compound terms in a corpus to be obtained.
- Añotador is a temporary annotator that is capable of detecting different types of temporary expressions in texts
- SUPER E2R takes charge of analysing micro-poems in English and Spanish, suggesting changes to follow the Easy Reading Methodology.
Palabras clave
Open Science Linked Data Knowledge Graphs Data integration Internet of Things Licences Computational Linguistics Multilingualism Web semántica Ontologies Datos Enlazados Natural Language Processing Multilingüismo Data Protection Grafos de Conocimiento Ciencia Abierta Semantic web Ontologías Integración de datos Procesamiento del Lenguaje Natural interoperability robust knowledge models Lingüística Computacional Internet de las Cosas Protección de Datos Licencias interoperabilidad modelos de conocimiento robustos