Aprendizado automático de relações semânticas entre tags de folksonomias.

• Ano de defesa: 2016
• Autor(a) principal: RÊGO, Alex Sandro da Cunha.
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Campina Grande; Brasil; Centro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEI; PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO; UFCG
• Palavras-chave em Português: Folksonomia; Relações Semânticas; Aprendizado de Máquina; Similaridade Semântica; Sinonímia; Hiperonímia; Hiponímia; Folksonomy; Semantic Relations; Machine Learning; Semantic Similarity; Synonymy; Hypernymy; Hyponymy; Ciências; Ciência da Computação
• Link de acesso: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/885

As folksonomias têm despontado como ferramentas úteis de gerenciamento online de conteúdo digital. A exemplo dos populares websites Delicious, Flickr e BibSonomy, diariamente os usuários utilizam esses sistemas para efetuar upload de recursos web (e.g., url, fotos, vídeos e referências bibliográficas) e categorizá-los por meio de tags. A ausência de relações semânticas do tipo sinonímia e hiperonímia/hiponímia no espaço de tags das folksonomias reduz a capacidade do usuário de encontrar recursos relevantes. Para mitigar esse problema, muitos trabalhos de pesquisa se apoiam na aplicação de medidas de similaridade para detecção de sinonímia e construção automática de hierarquias de tags por meio de algoritmos heurísticos. Nesta tese de doutorado, o problema de detecção de sinonímia e hiperonímia/hiponímia entre pares de tags é modelado como um problema de classificação em Aprendizado de Máquina. A partir da literatura, várias medidas de similaridade consideradas boas indicadoras de sinonímia e hiperonímia/hiponímia foram identificadas e empregadas como atributos de aprendizagem. A incidência de um severo desbalanceamento e sobreposição de classes motivou a investigação de técnicas de balanceamento para superar ambos os problemas. Resultados experimentais usando dados reais das folksonomias BibSonomy e Delicious mostraram que a abordagem proposta denominada CPDST supera em termos de acurácia o baseline de melhor desempenho nas tarefas de detecção de sinonímia e hiperonímia/hiponímia. Também, aplicou-se a abordagem CPDST no contexto de geração de listas de tags semanticamente relacionadas, com o intuito de prover acesso a recursos adicionais anotados com outros conceitos pertencentes ao domínio da busca. Além da abordagem CPDST, foram propostos dois algoritmos fundamentados no acesso ao WordNet e ConceptNet para sugestão de listas especializadas com tags sinônimas e hipônimas. O resultado de uma avaliação quantitativa demonstrou que a abordagem CPDST provê listas de tags relevantes em relação às listas providas pelos métodos comparados.