Uso de informação linguística e análise de conceitos formais no aprendizado de ontologias

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2012
Autor(a) principal: Torres, Carlos Eduardo Atencio
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-11022013-152711/
Resumo: Na atualidade, o interesse pelo uso de ontologias tem sido incrementado. No entanto, o processo de construção pode ser custoso em termos de tempo. Para uma ontologia ser construída, precisa-se de um especialista com conhecimentos de um editor de ontologias. Com a finalidade de reduzir tal processo de construção pelo especialista, analisamos e propomos um método para realizar aprendizado de ontologias (AO) de forma supervisionada. O presente trabalho consiste em uma abordagem combinada de diferentes técnicas no AO. Primeiro, usamos uma técnica estatística chamada C/NC-values, acompanhada da ferramenta Cogroo, para extrair os termos mais representativos do texto. Esses termos são considerados por sua vez como conceitos. Projetamos também uma gramática de restrições (GR), com base na informação linguística do Português, com o objetivo de reconhecer e estabelecer relações entre conceitos. Para poder enriquecer a informação na ontologia, usamos a análise de conceitos formais (ACF) com o objetivo de identificar possíveis superconceitos entre dois conceitos. Finalmente, extraímos ontologias para os textos de três temas, submetendo-as à avaliação dos especialistas na área. Um web site foi feito para tornar o processo de avaliação mais amigável para os avaliadores e usamos o questionário de marcos de características proposto pelo método OntoMetrics. Os resultados mostram que nosso método provê um ponto de partida aceitável para a construção de ontologias.