Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: |
2015 |
Autor(a) principal: |
AZEVEDO, Ryan Ribeiro de |
Orientador(a): |
FREITAS, Frederico Luiz Gonçalves de |
Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
Tipo de documento: |
Tese
|
Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
Idioma: |
por |
Instituição de defesa: |
Universidade Federal de Pernambuco
|
Programa de Pós-Graduação: |
Programa de Pos Graduacao em Ciencia da Computacao
|
Departamento: |
Não Informado pela instituição
|
País: |
Brasil
|
Palavras-chave em Português: |
|
Link de acesso: |
https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/24294
|
Resumo: |
Abordagens baseadas em Processamento de Linguagem Natural, a exemplo de sistemas de diálogos – os quais funcionam respondendo de maneira breve e superficial a perguntas realizadas pelos usuários –, assim como, os sistemas baseados em técnicas de Aprendizado de Ontologias, utilizados para construção semi-automática de ontologias a partir de texto, são largamente encontrados na Web e possuem capacidade de realizar raciocínio automático, bem como, representar conhecimento. Estas capacidades – as de raciocinar e representar conhecimento - são questionáveis e consideradas como limitadas. Este quadro situacional leva nossa exploração a um novo paradigma de sistemas de diálogo, qual seja: um sistema que dialoga, aprende por dedução e representa conhecimento em Lógica de Descrições de múltiplos domínios. Desenvolver um sistema de diálogo inteligente, batizado como Renan, concebido para a criação semi-automática de ontologias – que interage com usuários em linguagem natural, formalizando e codificando conhecimento em lógica de descrições e, principlamente, com capacidade de aprender e de realizar raciocínio automático, a partir dessas interações com os usuários – pode consistir numa solução viável e efetiva na automatização do processo de construção de ontologias expressívas e de boa qualidade. Os resultados alcançados demonstraram que Renan consiste em uma solução eficiente para: (1) Representação de Conhecimento; portanto, formaliza e modela domínios de conhecimento em uma linguagem expressiva e padrão da Web Semântica, a partir de interações em linguagem natural controlada com usuários. (2) Raciocínio Automático; a abordagem permite que novos fatos sejam deduzidos a partir de outros, realizando raciocínio de subsunção, bem como, de inconsistências, verificando fatos contraditórios nas bases de conhecimento construídas durante as interações com seus usuários. Renan, contribui para com o avanço do estado da arte provendo, portanto, uma solução adequada e efetiva na construção automática de ontologias expressivas (expressividade máxima ALC – Attributive Concept Language with Complements) e raciocinio automático, a partir de interações em linguagem natural com seres humanos. Renan permite a identificação de axiomas e modificação destes. Além disso, realiza raciocínio de subsunção, deduzindo novos fatos a partir de outros, assim como, a verificação de inconsistências nestes fatos durante as interações com seus usuários. Também incluímos em nossas conclusões que nossa abordagem contribui para os engenheiros de ontologias e desenvolvedores, além de usuários inexperientes/leigos interessados no seu desenvolvimento. |