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Dissertação de Mestrado
DOI
10.11606/D.45.2012.tde-11022013-152711
Documento
Autor
Nome completo
Carlos Eduardo Atencio Torres
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Paulo, 2012
Orientador
Banca examinadora
Wassermann, Renata (Presidente)
Cozman, Fabio Gagliardi
Silva, Flavio Soares Correa da
Título em português
Uso de informação linguística e análise de conceitos formais no aprendizado de ontologias
Palavras-chave em português
Análise de Conceitos Formais
Análise Sintática
Aprendizado de Ontologias
Avaliação de Ontologias
Descoberta de Relações
Extração de Termos
Gramática de Restrições
Resumo em português
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.
Título em inglês
Use of linguistic information and formal concept analysis for ontology learning.
Palavras-chave em inglês
Constraint Grammar
Formal Concept Analysis
Ontology Evaluation
Ontology Learning
Relation Discovery
Syntactic Analysis
Term Extraction
Resumo em inglês
Nowadays, the interest in the use of ontologies has increased, nevertheless, the process of ontology construction can be very time consuming. To build an ontology, we need a domain expert with knowledge in an ontology editor. In order to reduce the time needed by the expert, we propose and analyse a supervised ontology learning (OL) method. The present work consists of a combined approach of different techniques in OL. First, we use a statistic technique called C/NC-values, with the help of the Cogroo tool, to extract the most significant terms. These terms are considered as concepts consequently. We also design a constraint grammar (CG) based in linguistic information of Portuguese to recognize relations between concepts. To enrich the ontology information, we use the formal concept analysis (FCA) in order to discover a parent for a set of concepts. In order to evaluate the method, we have extracted ontologies from text on three different domains and tested them with corresponding experts. A web site was built to make the evaluation process friendlier for the experts and we used an evaluation framework proposed in the OntoMetrics method. The results show that our method provides an acceptable starting point for the construction of ontologies.
 
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teseCarlosTorres.pdf (2.13 Mbytes)
Data de Publicação
2013-02-15
 
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