Modelo empírico para analisar a robustez de redes semânticas - Rosa, Marcos Grilo (2016)
No campo da inteligência artificial, redes semânticas são utilizadas para a representação de conhecimento e processamento de linguagem natural. Redes semânticas são sistemas de representação do conhecimento baseados em grafos cujos vértices são palavras e as arestas, os relacionamentos entre as palavras estabelecidos por alguma regra. Lidar com redes semânticas é uma atividade bastante complicada, principalmente, quando se manipula redes com milhares de palavras. Conjecturamos a possibilidade de se representar uma dada rede semântica baseada em títulos de artigos de periódicos científicos (RST) por meio de uma RST uniforme, de modo que esta possua a mesma estrutura topológica e reflita o vocabulário da RST original. O problema da nossa tese consiste em saber qual o menor tamanho de uma RST uniforme que pode ser obtida de uma dada RST. Esta pesquisa visa determinar o ponto crítico no qual ocorre uma mudança topológica de uma RST de modo que a rede obtida reflita o vocabulário da RST original. Realizamos um experimento que consistiu em submeter RST a estratégias de remoção de vértices. Os resultados apontam a existência de uma fração fp de vértices removidos aleatoriamente e uniformemente que mantém a estrutura topológica e reflita o vocabulário da RST original. Desta forma, RST podem ser representadas por RST uniformes mínimas. A representação do conhecimento é determinante em processos e cientes de busca de informações e difusão de conhecimento. Ademais, RST uniformes mínimas poderão auxiliar pesquisadores na busca mais e ciente de temas relacionados ao seu objeto de investigação.