[en] AN APPROACH TO ANSWERING NATURAL LANGUAGE QUESTIONS IN PORTUGUESE FROM ONTOLOGIES AND KNOWLEDGE BASES

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2020
Autor(a) principal: ALYSSON GOMES DE SOUSA
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: eng
Instituição de defesa: MAXWELL
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=47744&idi=1
https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=47744&idi=2
http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.47744
Resumo: [pt] Nos últimos anos temos visto o crescimento do volume de dados não estruturados gerados naWeb tradicional, e por isso aWeb Semântica nasceu como um paradigma que se propõe a estruturar o conteúdo da Web de uma forma flexível, por meio de ontologias de domínio e o modelo RDF, tornando os computadores capazes de processar automaticamente esses dados e possibilitando a geração de mais informação e conhecimento. Mas para tornar estas informações acessíveis para usuários de outros domínios, é necessário que haja uma maneira mais conveniente de consultar estas bases de conhecimento. A área de Processamento de Linguagem Natural (PLN) forneceu ferramentas para permitir que a linguagem natural (falada ou escrita) seja um meio conveniente para realizar consultas em bases de conhecimento. Contudo, para que o uso da linguagem natural seja realmente efetivo, é necessário um método que converta uma pergunta ou pedido em linguagem natural em uma consulta estruturada. Tendo em vista este objetivo, o presente trabalho propõe uma abordagem que converte uma pergunta/pedido em Português em uma consulta estruturada na linguagem SPARQL, por meio do uso de árvores de dependências e ontologias estruturada em grafos, e que também permite o enriquecimento dos resultados das perguntas/pedidos por meio da geração de perguntas relacionadas.