Chatterbot para criação e refinamento de ontologias em lógica de descrições

• Ano de defesa: 2019
• Autor(a) principal: SILVA, Israel Felipe de Lima Araújo
• Orientador(a): FREITAS, Frederico Luiz Gonçalves de
• Tipo de documento: Dissertação
• 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
• País: Brasil
• Palavras-chave em Português: Inteligência artificial; Ontologias; Lógica de Descrições
• Link de acesso: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/34498

Ontologias são especificações explícitas de conceitualizações compartilhadas, e constituem valiosos recursos que fornecem um modelo representativo de domínio de conhecimento reutilizável por diversas aplicações nas áreas de Engenharia do Conhecimento, Processamento de Linguagem Natural, Bioinformática, Sistemas de Recomendação (SR), entre outros. Deste modo, novas tecnologias, métodos e ferramentas capazes de lidar com os desafios técnicos e econômicos inerentes à construção de Ontologias e com o objetivo de minimizar o esforço manual e altamente especializado requerido se mostram necessárias. Neste trabalho o objetivo foi desenvolver um chatterbot inteligente para construção e refinamento de bases de conhecimento. Bases estas, modeladas como ontologias em OWL 2 DL a partir de linguagem natural. Assim construir uma ferramenta de autoria com capacidade de realizar raciocínio de inconsistência e subsunção/definição por meio de diálogos com os usuários. Os resultados alcançados demonstram que nosso chatterbot é capaz de (I) Modelar corretamente conhecimento em ontologias com no máximo expressividade ℒℋ (Attributive Language with Complements, Role hierarchy, Nominals and Qualified cardinality restrictions) advindo dos diálogos com os usuários; (II) Capaz de realizar raciocínio de inconsistência e subsunção em tempo de execução. Nosso chatterbot, pode contribuir para facilitar o processo de desenvolvimento de ontologias expressivas a partir de Linguagem Natural. Além disso conta com o diferencial em utilizar técnicas de Aprendizado de Máquina que o torna uma ferramenta de Autoria capacitada para extrair e checar eficientemente conhecimento do texto. Ainda permite a checagem de novos fatos através da ontologia de topo SUMO, fornecendo, dessa forma, uma modelagem mais precisa e semanticamente correta.