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[en] AN APPROACH TO ANSWERING NATURAL LANGUAGE QUESTIONS IN PORTUGUESE FROM ONTOLOGIES AND KNOWLEDGE BASES / [pt] UMA ABORDAGEM PARA RESPONDER PERGUNTAS EM LINGUAGEM NATURAL NA LÍNGUA PORTUGUESA A PARTIR DE ONTOLOGIAS E BASES DE CONHECIMENTOALYSSON GOMES DE SOUSA 29 April 2020 (has links)
[pt] Nos últimos anos temos visto o crescimento do volume de dados não
estruturados gerados naWeb tradicional, e por isso aWeb Semântica nasceu
como um paradigma que se propõe a estruturar o conteúdo da Web de
uma forma flexível, por meio de ontologias de domínio e o modelo RDF,
tornando os computadores capazes de processar automaticamente esses
dados e possibilitando a geração de mais informação e conhecimento. Mas
para tornar estas informações acessíveis para usuários de outros domínios,
é necessário que haja uma maneira mais conveniente de consultar estas
bases de conhecimento. A área de Processamento de Linguagem Natural
(PLN) forneceu ferramentas para permitir que a linguagem natural (falada
ou escrita) seja um meio conveniente para realizar consultas em bases
de conhecimento. Contudo, para que o uso da linguagem natural seja
realmente efetivo, é necessário um método que converta uma pergunta
ou pedido em linguagem natural em uma consulta estruturada. Tendo
em vista este objetivo, o presente trabalho propõe uma abordagem que
converte uma pergunta/pedido em Português em uma consulta estruturada
na linguagem SPARQL, por meio do uso de árvores de dependências e
ontologias estruturada em grafos, e que também permite o enriquecimento
dos resultados das perguntas/pedidos por meio da geração de perguntas
relacionadas. / [en] In recent years we have seen the growth of the volume of unstructured data generated in the traditional Web. Therefore the Semantic Web was born as a paradigm that proposes to structure the content of the Web flexibly through domain ontologies and the RDF model, making computers capable of automatically processing this data, enabling the generation of more information and knowledge. However, to make this information accessible to users in other domains, there needs to be a more convenient way of looking at these knowledge bases. The Natural Language Processing (NLP) area has provided tools to allow natural (spoken or writing) is a convenient way to perform queries in knowledge bases. However, for the use
of natural language to be useful, a method is required that converts a natural language question or request into a structured query. With this objective, the present work proposes an approach that converts a question/request in Portuguese into a structured query in the SPARQL language, through the use of dependency trees and structured ontologies in graphs, and that also enables the enrichment of question/request results by generating related questions.
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[pt] ESTRATÉGIAS PARA ENTENDER A CONECTIVIDADE DE PARES DE ENTIDADES EM BASES DE CONHECIMENTO / [en] STRATEGIES TO UNDERSTAND THE CONNECTIVITY OF ENTITY PAIRS IN KNOWLEDGE BASESJAVIER GUILLOT JIMENEZ 04 November 2021 (has links)
[pt] O problema do relacionamento de entidades refere-se à questão de
explorar uma base de conhecimento, representada como um grafo RDF, para
descobrir e entender como duas entidades estão conectadas. Esta questão pode
ser resolvida implementando-se uma estratégia de busca de caminhos que
combina uma medida de similaridade de entidades, um limite para o grau das
entidades, e um limite de expansão para reduzir o espaço de busca de caminhos,
e uma medida de ranqueamento de caminhos para ordenar os caminhos
relevantes entre um determinado par de entidades no grafo RDF. Esta tese
inicialmente apresenta um framework, chamado CoEPinKB, juntamente com
uma implementação, para experimentar estratégias de busca de caminhos. O
framework apresenta como pontos de flexibilização a medida de similaridade
entre entidades, o limite máximo do grau das entidades, o limite de expansão,
a medida de classificação de caminhos, e a base de conhecimento. Em seguida,
a tese apresenta uma avaliação de desempenho de nove estratégias de busca de
caminhos usando um benchmark envolvendo dois domínios de entretenimento
sobre o OpenLink Virtuoso SPARQL protocol endpoint da DBpedia. Por fim, a
tese apresenta o DCoEPinKB, uma versão distribuída do framework baseado
em Apache Spark, que suporta a avaliação empírica de estratégias de busca de
caminhos, e apresenta uma avaliação de seis estratégias de busca de caminhos
em dois domínios de entretenimento sobre dados reais coletados da DBpedia.
Os resultados fornecem intuições sobre o desempenho das estratégias de busca
de caminhos e sugerem que a implementação do framework, instanciado com
o par de medidas de melhor desempenho, pode ser usado, por exemplo, para
expandir os resultados dos motores de busca em bases de conhecimento para
incluir entidades relacionadas. / [en] The entity relatedness problem refers to the question of exploring a
knowledge base, represented as an RDF graph, to discover and understand how
two entities are connected. This question can be addressed by implementing a
path search strategy that combines an entity similarity measure with an entity
degree limit and an expansion limit to reduce the path search space and a path
ranking measure to order the relevant paths between a given pair of entities in
the RDF graph. This thesis first introduces a framework, called CoEPinKB,
together with an implementation, to experiment with path search strategies.
The framework features as hot spots the entity similarity measure, the entity
degree limit, the expansion limit, the path ranking measure, and the knowledge
base. The thesis moves on to present a performance evaluation of nine path
search strategies using a benchmark from two entertainment domains over
the OpenLink Virtuoso SPARQL protocol endpoint of the DBpedia. The
thesis then introduces DCoEPinKB, a distributed version of the framework
based on Apache Spark, that supports the empirical evaluation of path
search strategies, and presents an evaluation of six path search strategies
over two entertainment domains over real-data collected from DBpedia. The
results provide insights about the performance of the path search strategies
and suggest that the framework implementation, instantiated with the best performing pair of measures, can be used, for example, to expand the results
of search engines over knowledge bases to include related entities.
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[en] A QUESTION-ANSWERING CONVERSATIONAL AGENT WITH RECOMMENDATIONS BASED ON A DOMAIN ONTOLOGY / [pt] UM AGENTE CONVERSACIONAL PERGUNTA-RESPOSTA COM RECOMENDAÇÕES BASEADAS EM UMA ONTOLOGIA DE DOMÍNIOJESSICA PALOMA SOUSA CARDOSO 05 November 2020 (has links)
[pt] A oferta de serviços por meio de interfaces conversacionais, ou chatbots, tem se tornado cada vez mais popular, com aplicações que variam de aplicativos de bancos e reserva de bilheteria a consultas em um banco de dados. No entanto, dado a quantidade massiva de dados disponível em alguns domínios,
o usuário pode ter dificuldade em formular as consultas e recuperar as informações desejadas. Esta dissertação tem como objetivo investigar e avaliar o uso de recomendações na busca de informações numa base de dados de filmes através de chatbots. Neste trabalho, implementamos um chatbot por meio do
uso de frameworks e técnicas da área de processamento de linguagem natural (NLP - Natural Language Processing). Para o reconhecimento de entidades e intenções, utilizamos o framework RASA NLU. Para a identificação das relações entre essas entidades, utilizamos as redes Transformers. Além disso, propomos diferentes estratégias para recomendações feitas a partir da ontologia de domínio. Para avaliação deste trabalho, conduzimos um estudo com usuários para avaliar o impacto das recomendações no uso do chatbot e aceitação da tecnologia por meio de um questionário baseado no Technology Acceptance
Model (TAM). Por fim, discutimos os resultados do estudo, suas limitações e oportunidades de futuras melhorias. / [en] The offer of services provided through conversational interfaces, or chatbots, has become increasingly popular, with applications that range from bank applications and ticket booking to database queries. However, given the massive amount of data available in some domains, the user may find it difficult
to formulate queries and retrieve the desired information. This dissertation investigates and evaluates the use of the recommendations in the search for information on a movie database through a chatbot. In this work, we implement a chatbot with the use of frameworks and techniques from the area of natural language processing (NLP). For the recognition of entities and intents, we use the RASA NLU framework. For the identification of relations between those entities, we use the Transformers networks. In addition, we propose different strategies for the recommendation from the domain ontology. To evaluate this
work, we have conducted an empirical study with volunteer users to assess the impact of the recommendations on chatbot use and the acceptance of the technology through a survey based on the Technology Acceptance Model (TAM). Lastly, we discuss the results of this study, its limitations, and avenues for future improvements.
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