Co m pu ter Sci ence a nd Inf or mat i on  Tec h no lo gies   Vo l.   2 , No .   1 ,  Ma rch   2021 ,  pp.  43 ~ 48   IS S N:  27 22 - 3221 ,   DOI: 10 .11 591 / csi t.v 2i1 .p 43 - 48           43       Journ al h om e page :  http: // ia esprime .com/i ndex. php/csit   MLG raf Viz:  mu ltili ngual  ontolo gy visualiz atio n pl u g - in    for  P ro t égé       Merli n Florre nce   Sacr ed  H ea rt   Co ll eg e,  Ti rup at tur ,   Ta m il Nadu  635 601,   Indi a       Art ic le  In f o     ABSTR A CT   Art ic le   hist or y:   Re cei ved   Feb   20 , 20 2 0   Re vised  Jun   20 , 20 2 0   Accepte d  J ul   2 7 , 2 0 2 0       Natur al  la ngu ag e  proc essing  (NLP)  is  rap idly   i ncr ea sing   in  al l   dom ai ns  of  knowledge  ac qu isit ion   to   fa ci l it a te  diffe r ent  l ang uage  user.  It   is   req uire d   t o   deve lop  knowl e dge - base d   NLP  s y stems   to  provi de  better   r esult s.   Know le dge  base d  s y st ems   ca n  be  implemen te d  using  on tologies  where   on t olog y   is  a   col l ec t ion  o f  te r m s  and  conc ep ts  arr ange d   t axon om ic al l y .   The  c once pts   that   are   visua li z ed  gr aphi c al l y   are   m ore   under stand a ble   th an  in  th e  t ext   form .   In  thi s  rese ar ch  pape r,  new  m ult ilingual  onto log y   v isualizati on  plug - in   MLGrafViz   is  de vel oped  to  visualize   on tol ogi es  in  diffe ren t  na tura l  la nguag es .   Thi s  p lug - in   is   deve lop ed  for  P roté gé   onto log y  ed it or.  Thi s   pl ug - in  al lows    the   user   to   tran slat e   and   visualiz e   the c or e  onto log y   int o   135  la ngu age s.   Ke yw or d s :   Mult il ing ual   Natu ral la ngua ge pr ocessi ng   On t ology   Pr oté gé   Visu al iz at ion   This   is an  open   acc ess arti cl e   un der  the  CC  BY - SA   l ic ense .     Corres pond in g  Aut h or :   Me rlin Florre nc e   Sacre d Heart C ollege   Tiru pattur , Ta m il  N adu   6356 01, In dia   Em a il :  m erli nf lor ren ce @ gm ail.co m       1.   INTROD U CTION   Natu ral  la ngua ge  processin g  (N L P)   has  bee n  incl ud e d  i n  a ll   do m ai ns   of   knowle dge  ac quisi ti on   li ke   edu cat io n,  business   an d  m any   ot her  te ch nolo gies.   Pe op le   ar e  acce ssin g  in f or m at ion   th rou gh  var i ou s   s ou rces   li ke  inter net   in   their   own   la ngua ge,  to   gain   and  s har e   knowle dge.   At   pr e sent,   m os t  of  t he  de vices  li ke   sm art  phones,   ta blets ,  sm art  te le visi on s   are   de vel oped   with   N LP  te chn iq ue   to  s upport  t he  us e r  to   com m un ic at e  in   m or e  than  on e  la nguag e .  T he  NL P  is  co ncerne d  with  interact ing   m achine  a nd   hu m an  la nguag e s.  NL P  i m ple m ents  know le dg e  base d  of   in f or m at ion   acce ss  for  bette r  res ults  by  ad opti ng   sem antic   web   te c hn i qu e s  [1 ] .  On t ology  play s  an   im po rtant   r ole  in   bu il di ng  sem antic   net works.   It  c onst ru ct s   kn ow le dge - base d   st ru ct ur e   of  the  co nce pts.  It   com pr ise s  of  colle ct ion   of   hi erarc hical ly   arra ng e d  te rm s .  G ener al ly ,  it   can   be  def i ned   a s,  “t he  basic  te rm s  an d  relat ion s   c om pr isi ng   the   vocab ulary  of  a   top ic   a rea  a s  w el l  as  the   r ules   f or  com bin in g  te rm s   and  relat io ns  to  def i ne  e xten sion s   to   the   vo cab ula ry”  [ 2] .   Nu m erous  t oo l s  are   de vel op e d  t o  bu il d  on t ol og ie s   li ke  P ro té gé, O BOEdit,   a nd  S WOOP   et c.   M os t of  t he  ontol og y   edit or s  w e re built   with  p lug - ins   to  p er f orm   the   op e rati ons  li ke  evaluati ng,   visu al iz ing ,   query ing  an d  s o  on.   Visu al iz at ion  i s  one   of  the   im portant   feat ur e s  w hic h  al lows   the   us e r  t o  vis ualiz e  the  d e velo ped  on t ology  in   t he   desi red   for m at .  O ntoGra f   [ 3 ] ,   O WL Viz   [ 4 ] ,  Jam balay a  [ 5 ]   are  s om e  of   t he   vis ualiz at ion  plug - ins   us e d  to  visu al iz e  a nd  un der sta nd  the  str uctu re  of  the   on t ology  easi ly   and   e ff ect iv el y.  Visu al iz at ion   plug - i ns   c an  be   in den te d  li st,  node - li nk   and  tree,  z oo m able,  sp ace - fill ing ,  f ocus  with  c on t ext  or  disto rtio n,   a nd   3D  inf or m at ion   la nd sca pes  [ 6 ] .  Vis ualiz at ion   to ols  re present   the  c on ce pts  a nd  relat io nship   bet ween  the   c on ce pts  i n  dif f eren t  la y ou t  f orm at s  (r adial ,  s pr i ng,  horizo nt al   tree,   ver ti cal  tree ,  spher e , g rid  and   sy m m e tric ).  T he  aim  o f  t his  pap e r  is t o b uild  ne w  ontol ogy vis ualiz at ion  plug - i n  to  visu al iz e  on t ology  in  dif fere nt  natu ral  la ngua ges .  The  propose d  pl ug - in   MLGra fV iz   is   dev el op e d  to  s uppor t   135  nat ur al   la ngua ges .  T he  c ore  on t ol ogy  de velo ped  in   any   la ngua ge  ca n  be  tra ns la te d  into  t he  us e r’ s   desire d  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                          IS S N :   2722 - 3221   Com pu t. Sci.  I nf. Tec hnol. ,   V ol. 2, N o.   1, M arch 2 021 :  43   –   48   44   la nguag e .   The   pap e r   is  orga ni zed  as  f ollow s:   the   re searc h  w ork   car ried   ou t   on   on t ology  visu al iz at ion  pl ug - i ns  us e d  i n  Proté gé   ontol og y   e ditor  a re  a nal yz ed  i n  Sect ion  2.  T he   fea tures   of   the   pro posed   m ulti l ingual  visu al iz at ion  pl ug - in  a re  desc ribe d  in   Sect io n  3.  Sect io n  4  pr ese nts  t he  pe rfor m ance  anal ysi s  of  the   pro po s e d  plug - i n.   In   Sec ti on   5,   a  c om par at ive  a naly sis  of  the  pro pos ed  plug - in   wit h  the  e xisti ng  plug - i ns   is  ta bula te d.   Con cl us i ons a nd  fu t ur e  w orks are  propose d  i n  Sect io n 6.        2.   STATE - OF - A RT O N  P ROT ÉGÉ  ON TO LOGY  V I SUALIZ ATION   PLUG - IN S    On t ology  is  a  colle ct ion   of   hierar c hical ly   arr a ng e d  te rm s.  It  can  be  re pr ese nt ed  gra ph ic al ly   us in g  m any  too ls  (OWL GrEd,   Na vigO W L  et c.,)  an d  plug - i ns   ( Jam bala ya ,  O ntoGra f,   Gr a phViz,  GR O W,   On t oSphere  [ 7 ] ,   GrO WL  [ 8 ]   a nd so o n).   T hese   to ols  a nd   pl ug - ins   are  u se d  t o  vis ualiz e  t he  ontolo gy   pri m it i ves   su c h  as   cl a sses,  data  pr op e rtie s,  ob j ect   prop e r ti es  and  insta nc es  ef fecti vely .  Most  of  the   visu al iz at ion  too ls   an d  plug - ins  ar e   dev el op e d  wit h  var i ous  visua li zat ion   la yout s  (T ree,  ra dial,  sprin g,  UM L  et c.)   an d  filt ers.   T hese   to ols  use   diff e re nt  s ha pe s  a nd  sym bo ls  to   re present   t he  cl ass es,   car din al it ie s,  a nd  relat ion s   to   dis ti ng uis h  them   for  a n  easy   unde rstan ding   [ 6 ] . I t  is  identifie d  that m os t  of   the o nt ology  vis ualiz at ion   to ols  a re  de velo ped  as  a p lu g - i n  wh ic h  ca n  be  i nteg rated   with   the   ont ology  editors   li ke   P r otégé.  T he   ont ology  visu al iz at ion   pl ug - ins   us e d  i n  Pr oté gé   a re  co m par ed  us i ng   com m on   featu res  an d  t he  a bi li t y  to  su pp or t   natu ral  la ngua ges.   T he  res ul ts  are   ta bu la te d  in  Ta ble  1.  T he  c omm on   featur e s  of  the   ontol og y  visu al iz at ion  pl ug - ins   use d  in  Pr oté gé  a re  c om par ed   al read y  with  va rio us   pa ram eter s  [ 9 - 13 ] .  The se  rev ie ws  disclosed  t hat  the   existi ng   ontol og y  vi su al iz in g  pl ug - ins  an d  t oo ls   ar e  la ckin g  in   vis ualiz ing   m ulti lin gual   c on ce pts .  It  is  i den ti fie d  that  ve ry  fe w  t oo ls  li ke  O WL Gr E d  are  sup ported  natu ral  la ngua ges  wit h  so m e  add it io nal  co nfi gurati ons.  It  is  dif ficult   to  th e  us er  w ho   wa nts  to   acce ss and c re at e   on t ology i n o wn n at ur al  la ngua ges.        Table  1 .   C om par iso n  of  Proté gé   on t ology vi su al iz at ion   plug - i ns   Criteria/   Protég é  Visu alizatio n   Too ls   On to Viz   On to Graph   OW LVi z   Ja m b alay a   On to Sp h er e   GrO W L   TGViz Ta b   GLO W   Proteg eVO W L   Clas s   Y   Y   Y   Y   Y   Y   Y   Y   Y   Ob ject  Prop erties   N   Y   Y   Y   Y   Y   Y   Y   Y   Data  Prop erties   N   N   N   Y   Y   Y   N   Y   Y   Ind iv id u als   N   Y   N   Y   Y   Y   Y   Y   N   Lay o u t   Tr ee   Grid - Alp h ab etic al   Rad ial   Sp ring   Tr ee   Tr ee   Grid   Rad ial   Sp ring   Tr ee   Sp h ere   Tr ee   Fo rced  d irecte d  lay o u t   Tr ee   Inv erted  Rad ial,  Tr ee ,   Fo rce  d irected  g raph ,   Sq u artif ie d  grap h   Sp ring   OL  Su p p o rt   OW L   RDF   OW L   OW L   OW L   OW L   OW L   OW L   OW L   OW L   ML  Sup p o rt   N   N   N   N   N   N   N   N   N       3.   ARCHITE CT UR E  OF  ML GRAFV IZ   Mult il ing ual  ontolo gies  a re  dev el op e d  by  adoptin g  var io us   on t ology  de velo pm ent  m et hods   li ke   on t ology  m ediat ion ,   ontol og y   local iz at ion  a nd  ont ology  s pe ci ficat ion   [ 14 - 19 ] .  When   vis ualiz ing  the   on tolog y  us in g  t he  t oo l   li ke  On t oGra f,   it   is  im pr eci se  in  vis ualiz ing  no n - En glish  la ngua ges.  S om eti m es  the  te xt  is   disp la ye d as s quare  bo xes,  t hough  t he  re nderi ng is ap plied . Ne w  ontol og y  visu al iz at ion pl ug - in ML G rafViz  is   dev el op e d  as  a n  exte ns io n  of   On t oGraf   t o  overco m e  this  defec t.  It  is  de velo ped   us i ng   dot,  neato,  f dp,  sf dp,  a nd   twopi   a nd  ci rc o  la yo uts  al gorithm s.  The  dot  al go rithm   pr od uces  a   ra nked   la yo ut  of  a  grap h.  T he   la y out   com pu te d  by  ne at o  is  s pecifie d  by  a  virtu al   ph ysi cal   m od el .  Th e  f dp  la yo ut  is  sim i la r  in   ap pear a nce  t o  neato   and  us es   s pr i ngs   only   betwe en  node s  c onne ct ed  with   an   edg e .   The   s f dp  la yo ut  is   sam e  as   f dp  but  it   use s   a   ref ine d  m ulti lev el  appr oac h  that ena bl es to  handle v e ry lar ge  grap hs. Tw op i re prese nts the  ra dial l ay out of  the   gr a ph. T he  ci rc o  is  us e d  to  p la ce co nn ect e d  c om po ne nts  on  a circl e.    MLGra fV iz   is   dev el op e d  us i ng  Ja va  a nd  Gr a phviz  al gorith m s.  The  arc hitec ture  of  this  pl ug - in   is  gi ve n  in  F i gure   1.   I niti al l y, it  all ows  the   us er  to  c re at e a  ne w o nto l og y  or  to  im po rt a n  e xisti ng  ontolo gy  into  P r otégé   workspace . T he  i m po rte d  ont ology wil l be  di sp la ye d  in a  class b rowse r.  M LGr a f Viz ena bl es the user t o sel ect   the  la ngua ge  t o  visu al iz e  the   ontolo gy.  T he   r eq uest  is  s ubm i tt ed  to  G oogle  tra ns la te   AP I   w hich   pe r form s   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
Com pu t. Sci.   I nf. Tec hnol.         MLGrafVi z:  M ulti li ng ual  On t ology Vis ua li z ation Pl ug - i n  f or  Pr oté gé … ( Merl in Flor ren ce )   45   sta ti sti cal   m ac hin e  tra ns la ti on  an d  th en  t he   te rm s  are  translat ed  into  the   desire d  natur a l  la ng ua ges .  G oogl e   translat e  A PI  is  an  open   sou rce   translat or  us e d  to  tra ns la te   te xt ,  sp eec h,  im ag es  an d  vi de os   from   so ur ce   la ng uage   to  ta r get  la ngua ge.   It  pr ov i des  an  AP I   w hich   a ll ow s  th e  de vel op e r  to   buil d  a n  e xtensi on   a nd  s of t war e  t o  tr anslat e   the  s ource .  G oogle  t ransl at e  use s  sta ti sti c al   analy ses   in ste ad  of  ru le - base d   a naly se s.  Since   ontol og y   is  hierar c hica ll y  structu re d  te r m s,  sta t ist ic al  m achine  tran sla tor  pro vid e s  bette r  res ult  than   the   r ule - bas e d   translat or.  R ul e  base d  m achine  tra ns la ti on  is  us e d  in   tra ns la ti ng  the  pa ssage  gram mati cal ly .  Finally,  the   translat ed  te rm s ar e  dis play ed  in  ML Gr a fV iz  p a nel.            Figure  1 .   A n  a r chite ct ur e  of  MLGra fV iz       MLGra fV iz   pl ug - in   al lows  th e  us e r  t o  visu a li ze  on t ology  into  seve n  la y outs:   gri d  al pha betic al ,  tree   horizo ntal,  tree   ver ti cal ,  sprin g,   ra dial,  di rec te d  horiz on ta l  and   directe d  ve rtic al .  User   c an  co ns tr uct  th e  cor e  on t ology  in   an y  natu ral  la ngua ge  wh ic h  will   be  t ransl at ed  a nd  vis ualiz ed  i nto   135  di ff e re nt  nat ur al   la nguag e s .   The   cl asses  an d  i nd i viduals  a r e  re pr e sente d  i n  a   rou nd e d  rec ta ng le   node .   Th e  relat io nships   betwee n  t he   co ncep t s   and  prop e rtie s  are  represe nted  as   a n  Ar c .  T his  plug - i n  e na bles  the   us er   t o  sa ve   the   gra ph  as   JPE G,  D ot,  a nd   PNG   an d  G ra ph  f or m at .  It  pro vid es  tw o  ty pe s  of   t oo lt ips  for   each  no de  viz. ,  cl ass  too lt ip  a nd   i nd i vidual  too lt ip.   The   cl ass   to olti p  co ntains   URI ,  a nnotati ons,   e qu i valent   cl ass es,  dis j oi nt  cl as ses  a nd  s upercl asses  a nd   ti tl e  of  the   la bel.  I ndivid ua l  too lt ips  in c lud e   URI ,  ti tl e  of  the   no de ,  an nota ti on s ,  data  pr op e rty   asserti ons,  dif f eren t  ind ivi du al s ,  ne gative  data  pro per ty   asse rtions,  ne gative  obje ct   prop e rty   as serti ons,  obj ect   pro per ty   asser ti ons   and   sam e  ind ivid uals.  U ser  can  pe rfor m   t hr ee  kinds  of  zoo m ing   viz . ,  zoo m - in,  zo om - ou t  and   z oom - nil.  MLGra fV iz   pr ov i des  t he  fo ll ow i ng  fi ve  m et hods   of  sea rc hing  for  t he  use r:  co ntains ,  st arts  wit h,   e nds   with ,   exact  m at ch  a nd  r eg ular   ex pr essi on.   This   pl ug - in   al so  al lows  the   us e r  t o  im po rt  a nd  e xport   the   gra ph .   MLGra fV iz   re qu i res  c onsta nt   inter net  c onne ct ion   t o  tra ns la te   the  s ource .  Hyp hen at e d  w ords   li ke  Data _Type   and Capit al iz ed work  li ke Da ta Ty pe  are  not  able to t ran sla t e.        4.   ANALY SIS  O F M LG R AF V IZ     4.1.   Te sting w ith  onto l ogy a ppli cat i on   The  ontol ogy  app li cat io n  f or  Com pu te r  Fun dam ental s  is  dev el op e d  to  va li date  the  perform ance  of    the  MLG rafVi z  plug - in.   T he   co re  on t ology  f or   C om pu te r   Fun dam ental s   is  de velo pe d  in  E ng li sh  la ngua ge .     The   ob j ect ive  of  the   propose d  ontolo gy  f or  com pu te r  fun dam ental s  is  to   help   the   be ginners   to   unde rs ta nd  th e   basics  of   c om pu te r.   The   co nc epts  are   ar rang ed  hierar c hical ly .  The  descr i pt ion s  of   t he  c oncepts  a re  e xpr essed   us in g  a nnotati on  prop e rty .  T he  relat ion s hips  bet wee n  the   co nce pts  a re  est ablished   us i ng  obj ect   pro per ty .     The  de velo pe d  on t ology  is  visu al iz e d  usi ng   O ntoGra f,  O WLV iz   a nd  P ro te geVO WL  i n  co re  l angua ge.  MLGra fV iz   fa ci li ta te s  the  use r  to   vis ualiz e  the  ontol og y  i n  diff e re nt  nat ur al   la ngua ges   with ou t  c ha nging   t he   cor e  ontolo gy  structu re  as  de picte d  in  Fig ure  2   (a ),   (b),   (c),   (d).   User   can  s ave  the   gr a ph  by  us i ng   ML G rafViz   for  t heir   f ur t he r  ref e re nce  i n  di ff ere nt  f or m at   li ke  JPE G,  D O T  a nd  Gr a ph.   T he  pro posed   pl ug - has  t he   feat ur e   to  expo rt  the  grap h  in   P NG  f orm at   wh ic h  ca n  be   us e d  an   in pu t   to  O WLAX  pl ug - in .  O WLAX  plug - i n  is  use d  t o  bu il d  ontol og y  us i ng  im ages  by   conver ti ng  t he   i m ages  into  ontolo gies.  This   plug - i n al lo ws   the  use r t o  devel op  m ul ti li ng ual  ontolo gy  ap plica ti on s  wit hout  us in g  ontol ogy  m ediat ion   te chn i qu e s.  T he  ontolo gy  de velo ped   f or   any dom ai n  can  be visuali zed  into use r desir ed  la ng uag e s  by  u sin g  t he pr opose d pl ug - in.       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                          IS S N :   2722 - 3221   Com pu t. Sci.  I nf. Tec hnol. ,   V ol. 2, N o.   1, M arch 2 021 :  43   –   48   46         (a) Visu al iz at io n  in  Tam il  lang uag e         (b) Vis ualiz at ion  in  Mal ay al am   la ng ua ge         (c) Visu al iz at io n  in  H i nd i l a nguag e       (d) Vis ualiz at ion  in  Z ulu  la ngua ge     Figure  2 .  V is ua li zat ion  of  c om pu te r  fun dam ental s ontol og y  in  diff e re nt n a tural lan guage s       4.2.   Perfo r ma nce  analysis  of  M LGraf Viz   MLGra fV iz   pl ug - in   is  com pa red  with   the  ot her  ontol og y  vi su al iz at ion   plug - i ns   us e d  in   P ro té gé  5.1.0  workspace  with  the  f ollo wing  pa ram et ers:  a)  no.  of .  C harac te rs  acce pted ,  b)   no.  of.  La ngua ges  s uppo rted,   c )   siz e of  pan el , d )  z oo m able, e ) dim ension , f)  t ech ni qu e   us ed ,  g) lay out,  h) t oo l  ti ps ,  i) im po rt a nd  j )  e xport . T he  resu lt   of  the  c om par ison   is  gi ven   i n Ta ble  2 .   The r esults  of   the  com par iso n  stud y  re veal  th at   MLGrafViz   giv e s   bette r  resu lt   i n  the  pe rs pecti ve   of  m ulti l ingua l  visu al iz at ion.   Als o,   t he  pro pos e d  plug - in   ha s  bi gg e r  pa nel  siz e   than othe r visu al iz at ion  p a nel  that ena bles th e u se r  to  envisi on the  ontolo gy   cl earer .                      Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
Com pu t. Sci.   I nf. Tec hnol.         MLGrafVi z:  M ulti li ng ual  On t ology Vis ua li z ation Pl ug - i n  f or  Pr oté gé … ( Merl in Flor ren ce )   47   Table  2.   C om par iso n of M LG rafViz  w it h  exi sti ng   ontolo gy  visu al iz at ion pl ug - ins   O n t ol o g y  V is u a li z a ti o n   T o ol s   N o .   o f   Ch a r a c t e r s   a c c e p t e d   N o .   o f .   L a n g u a g e s   S u p p o rt e d   S i z e   o f   P a n e l   Zoom   D i me n s i o n   T e c h n i qu e   u s e d   K e y w o r d   S e a r c h   L a y o ut   T o ol   T i ps   I mp o r t   E x p o rt   A n n ot a ti o n s   Re l a ti o n   M L G r a f V i z   100   135   8 0 0 × 6 0 0   Y e s   2D   Z o o ma b l e   Y e s   Ra d i a l   S p r i n g   H o r i z o nt a l   T r e e   V e r ti c a l   T r e e   Cl a s s   T o ol ti p   I n di vi d u a l   T o ol ti p   Y e s   Y e s   Y e s   h a s   s ub c l a ss   O n t o G r a f   75   1   8 0 0 × 3 0 0   Y e s   2D   Z o o ma b l e   Y e s   Ra d i a l   S p r i n g   H o r i z o nt a l   T r e e   V e r ti c a l   T r e e   Cl a s s   T o ol ti p   I n di vi d u a l   T o ol ti p   Y e s   Y e s   Y e s   h a s   s ub c l a ss   O W L V i z   75   1   8 0 0 × 3 0 0   Y e s   2D   N o d e   L i n k   a n d   T r e e   No   H o r i z o nt a l   T r e e   No   No   Y e s   No   is - a   Cl a s s   H i e r a r c h y   75   1   2 0 0 × 3 0 0   No   2D   I n d e nt e d   L ist   No   H i e r a r c h y   No   No   No   No   No   S u p e r Cl a s s   H i e r a r c h y   75   1   8 0 0 × 3 0 0   No   2D   I n d e nt e d   L ist   No   I n d e nt e d   H i e r a r c h y   No   No   No   No   No       5.   CONCL US I O N   The  pa per   pres ents  the   MLG r afV iz   plug - i n  f or   vis ualiz ing   on t ologies  in   di ff ere nt  natural   la ngua ges.  The  t oo l  is   de velo ped  to   faci li ta te   diff ere nt  la nguag e   use rs   to  unde rstan d  the  co nte nt  in  their  own  la nguage .   This  plug - i n  is   de velo pe d  for  Pr oté gé  5.1.0   wo rkspace   a nd  it   nee ds   I nternet   co nn ect io n  to  tra ns la te   t he  te rm s.  It  use s  G oogle   tran sla te   API   for  tra ns la ti ng  the  s ources.   I n  f uture,  t he  sta nd al on e   a pp li c at ion   li ke   O WLG r Ed   can  be  de velo pe d t o  visu al iz e  on t ologies  in   di ff ere nt  natu ral  la ngua ges.  Ru le   base d m achine  tra ns la ti on  c an  be   add e d  with   thi s  pl ug - in   to   gi ve  gr am m at ic a ll y  translat ed  r esult.  It  is  al s o  possible   to  bu il d  a   m ultilin gual   visu al iz at ion pl ug - in  that ca n be inte gr at e d wit h othe r on t ol og y e ditor s  th an  P r otégé.        REFERE NCE S   [1]   Busch,   J.   E.,  Li n ,   A.   D. ,   Gra y don ,   P.   J. ,   &   Caudill ,   M.   U.S.   Pa te nt   No.  7, 027 , 974.   W ashingt on,   DC :  U . 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                          IS S N :   2722 - 3221   Com pu t. Sci.  I nf. Tec hnol. ,   V ol. 2, N o.   1, M arch 2 021 :  43   –   48   48   [16]   Hop,  W . ,   Ridde r ,   S.   d. ,   &   Frede r ik  Hogenboom   a nd  Flavi us  Frasi nca r.  (n. d . ) .   “ GLOW   is  a  visua li z at ion   for  O W L   ontol ogie s ,   base d  on  Hier ar chic al   Edg e  Bundl es. ”   from   GlowV is:  htt ps:// ww w.g lowvis. org/Mai n _Page ,  R et ri eved   10  2015,   [17]   Lohmann,   Steffen,  N egr u,   Stef an   &   Ha ag,  Flor ian,  Ertl,   Thomas.   “ Visualizing   on tol ogie s   with   V OW L. ”   S emantic   We b .  vo l. 7, no.  4 ,   pp .   399 - 419 ,   Ma y   2016.   [18]   Sinte k,   Mich a el .   OntoViz .   Proteg eWiki.  [Onlin e]   Jul y   11 ,   2007 .   [Cited:   Au gust  31,   201 0. ]  htt p://prote g ewi ki. stanfor d . edu /index. php/OntoV iz .       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.