Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2015 |
| Autor(a) principal: |
Lima, Fabio dos Santos |
| Orientador(a): |
Salvador, Laís do Nascimento |
| Banca de defesa: |
Durão, Frederico Araujo,
Bulcão Neto, Renato de Freitas |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Instituto de Matemática. Departamento de Ciência da Computação
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| Programa de Pós-Graduação: |
Mestrado Multiinstitucional em Ciência da Computação
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Brasil
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| Palavras-chave em Português: |
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| Área do conhecimento CNPq: |
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| Link de acesso: |
http://repositorio.ufba.br/ri/handle/ri/19378
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Resumo: |
A produção e disponibilização de informações não estruturadas na Web aumentam diariamente. Essa abundância de informações desestruturadas representa um grande desafio para a aquisição de conhecimento que seja processado por seres humanos e também por máquinas. Nesse sentido, ao longo dos anos diversas abordagens têm sido propostas para a extração automática de informações a partir de textos escritos em linguagem natural. Contudo, ainda existem poucos estudos que investigam a extração de informações a partir de textos escritos em português. Diante disso, o objetivo deste trabalho é propor e avaliar uma abordagem não supervisionada para o povoamento de ontologias utilizando a Web como grande fonte de informações, no contexto da língua portuguesa. Além disso, apresenta: (i) uma breve discussão sobre medidas de pontuação baseadas na PMI (Pontuação de Informação Mútua); (ii) novas medidas de pontuação com base na PMI e no cálculo de Desvio Padrão; e (iii) uma avaliação das medidas discutidas no contexto de textos em português do Brasil extraídos da web. Os resultados obtidos com os experimentos realizados foram encorajadores e demonstraram que a abordagem proposta obteve uma taxa de precisão média de 70% na extração de instâncias de classes ontológicas. |
