Το υπάρχον σύστημα κατοχύρωσης της Πνευματικής Ιδιοκτησίας και ιδιαίτερα της Βιομηχανικής Ιδιοκτησίας μέσω των Διπλωμάτων Ευρεσιτεχνίας δημιουργήθηκε με σκοπό να να προάγει την έρευνα και την επιστήμη. Η πολιτεία χορηγεί το μονοπωλιακό δικαίωμα στην χρήση και εκμετάλλευση μιας εφέυρεσης με αντάλλαγμα την δημόσια αποκάλυψη της ευρεσιτεχνίας από τον εφευρέτη. Οι υπόλοιποι ερευνητές πλέον μπορούν να χρησιμοποι-ήσουν ελεύθερα αυτή την (δημοσιευμένη) γνώση στην έρευνά τους ενώ οι επιχειρήσεις μπορούν καταβάλλοντας κάποιο τίμημα στον εφευρέτη να την χρησιμοποιήσουν για εμπο-ρικούς σκοπούς. Συνεπώς, με βάση τα παραπάνω, το σκεπτικό πίσω από την χορήγηση διπλωμάτων ευρεσιτεχνίας είναι η αύξηση των επενδύσεων σε έρευνα και καινοτομικότητα με ταυτόχ-ρονη διάχυση των αποτελεσμάτων μέσω της χορήγησης ενός προσωρινού μονοπωλίου. Όμως καθώς πλέον η χρήση των διπλωμάτων ευρεσιτεχνίας αυξάνεται διαρκώς και η χρήση τους γενικεύεται σε ζώντες οργανισμούς, φυτά, προγράμματα υπολογιστών προ-κύπτουν ερωτήματα σχετικά με την ανάγκη αναθεώρησης του υπάρχοντος σύστηματος Προστασίας της Διανοητικής Ιδιοκτησίας και της διαδικασίας εξέτασης και χορήγησης ευ-ρεσιτεχνιών. Επίσης εξετάζεται η χρήση τεχνικών εξόρυξης γνώσης από ΔΕ και οι δυνατότητες που οι τεχνικές αυτές μπορούν να προσφέρουν. / The existing system of Intellectual Property rights is analysed, and more specifically the patent system. Patents grant a monopoly right for a specific amount of time to the applicant in exchange of full disclosure. The existing patent system is examined along with controversial issues and grants and a text mining method for information extraction is tested.

Ζούμε σε μια κοινωνία στην οποία η χρήση της τεχνολογίας έχει εισβάλει δυναμικά στην καθημερινότητα.Η εκπαίδευση δεν θα μπορούσε να μην επηρεαστεί απο τις Νέες Τεχνολογίες.Ήδη,όροι όπως “Ηλεκτρονική Μάθηση” και ”Ασύγχρονη Τηλε-εκπαίδευση” έχουν δημιουργήσει νέα δεδομένα στην κλασική Εκπαίδευση. Με τον όρο ασύγχρονη τηλε-εκπαίδευση εννοούμε μια διαδικασία ανταλλαγής μάθησης μεταξύ εκπαιδευτή - εκπαιδευομένων,που πραγματοποιείται ανεξάρτητα χρόνου και τόπου. Ηλεκτρονική Μάθηση είναι η χρήση των νέων πολυμεσικών τεχνολογιών και του διαδικτύου για τη βελτίωση της ποιότητας της μάθησης,διευκολύνοντας την πρόσβαση σε πηγές πληροφοριών και σε υπηρεσίες καθώς και σε ανταλλαγές και εξ'αποστάσεως συνεργασίες.Ο όρος καλύπτει ένα ευρύ φάσμα εφαρμογών και διαδικασιών,όπως ηλεκτρονικές τάξεις και ψηφιακές συνεργασίες, μάθηση βασιζόμενη στους ηλεκτρονικούς υπολογιστές και στις τεχνολογίες του παγκόσμιου ιστού. Κάποιες απο τις βασικές απαιτήσεις που θα πρέπει να πληρούνται για την δημιουργία μιας πλατφόρμας ηλεκτρονικής μάθησης είναι: Να υποστηρίζει τη δημιουργία βημάτων συζήτησης (discussion forums) και “δωματίων συζήτησης”(chat rooms),να υλοποιεί ηλεκτρονικό ταχυδρομείο,να έχει φιλικό περιβάλλον τόσο για το χρήστη/μαθητή όσο και για το χρήστη/καθηγητή,να υποστηρίζει προσωποποίηση(customization)του περιβάλλοντος ανάλογα με το χρήστη.Επίσης να κρατάει πληροφορίες(δημιουργία profiles)για το χρήστη για να τον “βοηθάει”κατά την πλοήγηση,να υποστηρίζει την εύκολη δημιουργία διαγωνισμάτων(online tests), να υποστηρίζει την παρουσίαση πολυμεσικών υλικών. Ως επεξεργασία φυσικής γλώσσας (NLP) ορίζουμε την υπολογιστική ανάλυση αδόμητων δεδομένων σε κείμενα, με σκοπό την επίτευξη μηχανικής κατανόησης του κειμένου αυτού.Είναι η επεξεργασία προτάσεων που εισάγονται ή διαβάζονται από το σύστημα,το οποίο απαντά επίσης με προτάσεις με τρόπο τέτοιο που να θυμίζει απαντήσεις μορφωμένου ανθρώπου. Βασικό ρόλο παίζει η γραμματική,το συντακτικό,η ανάλυση των εννοιολογικών στοιχείων και γενικά της γνώσης, για να γίνει κατανοητή η ανθρώπινη γλώσσα από τη μηχανή. Οι βασικές τεχνικές επεξεργασίας φυσικού κειμένου βασίζονται στις γενικές γνώσεις σχετικά με τη φυσική γλώσσα.Χρησιμοποιούν ορισμένους απλούς ευρετικούς κανόνες οι οποίοι στηρίζονται στη συντακτική και σημασιολογική προσέγγιση και ανάλυση του κειμένου.Ορισμένες τεχνικές που αφορούν σε όλα τα πεδία εφαρμογής είναι: ο διαμερισμός στα συστατικά στοιχεία του κειμένου (tokenization), η χρήση της διάταξης του κειμένου (structural data mining), η απαλοιφή λέξεων που δεν φέρουν ουσιαστική πληροφορία (elimination of insignificant words),η γραμματική δεικτοδότηση (PoS tagging), η μορφολογική ανάλυση και η συντακτική ανάλυση. Στόχος της παρούσας διπλωματικής είναι να περιγράψει και να αξιολογήσει πως οι τεχνικές επεξεργασίας της φυσικής γλώσσας (NLP), θα μπορούσαν να αξιοποιηθούν για την ενσωμάτωση τους σε πλατφόρμες ηλεκτρονικής μάθησης.Ο μεγάλος όγκος δεδομένων που παρέχεται μέσω μιας ηλεκτρονικής πλατφόρμας μάθησης, θα πρέπει να μπορεί να διαχειριστεί , να διανεμηθεί και να ανακτηθεί σωστά.Κάνοντας χρήση των τεχνικών NLP θα παρουσιαστεί μια καινοτόμα πλατφόρμα ηλεκτρονικής μάθησης,εκμεταλεύοντας τις υψηλού επιπέδου τεχνικές εξατομίκευσης, την δυνατότητα εξαγωγής συμπερασμάτων επεξεργάζοντας την φυσική γλώσσα των χρηστών προσαρμόζοντας το προσφερόμενο εκπαιδευτικό υλικό στις ανάγκες του κάθε χρήστη. / We live in a society in which the use of technology has entered dynamically in our life,the education could not be influenced by new Technologies. Terms such as "e-Learning" and "Asynchronous e-learning" have created new standards in the classical Education. By the term “asynchronous e-learning” we mean a process of exchange of learning between teacher & student, performed regardless of time and place. E-learning is the use of new multimedia technologies and the Internet to improve the quality of learning by facilitating access to information resources and services as well as remote exchanges .The term covers a wide range of applications and processes, such electronic classrooms, and digital collaboration, learning based on computers and Web technologies. Some of the basic requirements that must be met to establish a platform for e-learning are: To support the creation of forums and chat rooms, to deliver email, has friendly environment for both user / student and user / teacher, support personalization depending to the user . Holding information (creating profiles) for the user in order to provide help in the navigation, to support easy creating exams (online tests), to support multimedia presentation materials. As natural language processing (NLP) define the computational analysis of unstructured data in text, to achieve mechanical understanding of the text. To elaborate proposals that imported or read by the system, which also responds by proposals in a manner that reminds answers of educated man. A key role is played by the grammar, syntax, semantic analysis of data and general knowledge to understand the human language of the machine. The main natural text processing techniques based on general knowledge about natural language .This techniques use some simple heuristic rules based on syntactic and semantic analysis of the text. Some of the techniques pertaining to all fields of application are: tokenization, structural data mining, elimination of insignificant words, PoS tagging, analyzing the morphological and syntactic analysis. The aim of this study is to describe and evaluate how the techniques of natural language processing (NLP), could be used for incorporation into e-learning platforms. The large growth of data delivered through an online learning platform, should be able to manage, distributed and retrieved. By the use of NLP techniques will be presented an innovative e-learning platform, using the high level personalization techniques, the ability to extract conclusions digesting the user's natural language by customizing the offered educational materials to the needs of each user .

Η παρούσα διατριβή πραγματεύεται το αντικείμενο της μάθησης από δύο διαφορετικές οπτικές γωνίες: την επαγωγική και την παραγωγική μάθηση. Αρχικά, παρουσιάζονται παραμετροποιήσεις στοχαστικών μεθόδων εξόρυξης γνώσης από δεδομένα υπό τη μορφή τεσσάρων καινοτόμων εξατομικευμένων μοντέλων στήριξης ασθενών που πάσχουν από διαταραχές άγχους. Τα τρία μοντέλα προσανατολίζονται στην ανεύρεση πιθανών συσχετίσεων μεταξύ των περιβαλλοντικών παραμέτρων των ασθενών και του επιπέδου άγχους που αυτοί παρουσιάζουν, ενώ παράλληλα προτείνεται και η χρήση ενός Μπεϋζιανού μοντέλου πρόβλεψης του επιπέδου άγχους που είναι πιθανό να εμφανίσει κάποιος ασθενής δεδομένων ορισμένων τιμών του περιβαλλοντικού του πλαισίου εφαρμογής. Αναφορικά με το χώρο της εξόρυξης γνώσης από κείμενο και του μετασχηματισμού συμβολοσειρών, προτείνεται η εκπαίδευση μοντέλων δέντρων αποφάσεων για την αυτόματη μεταγραφή Ελληνικού κειμένου στην αντίστοιχη φωνητική του αναπαράσταση, πραγματοποιείται η στοχαστική μοντελοποίηση όλων των πιθανών μεταγραφικών νορμών από ορθογραφημένα Ελληνικά σε Greeklish και τέλος παρουσιάζεται ένας καινοτόμος αλγόριθμος που συνδυάζει δύο γνωστά για την ικανοποιητική τους απόδοση μέτρα σύγκρισης ομοιότητας αλφαριθμητικών προκειμένου να επιτευχθεί η αυτόματη λημματοποίηση του κειμένου εισόδου. Επιπρόσθετα, στα πλαίσια της ανάπτυξης συστημάτων που θα διευκολύνουν την ανάκτηση εγγράφων ή πληροφοριών προτείνεται η συνδυαστική χρήση του προαναφερθέντος αλγορίθμου λημματοποίησης παράλληλα με τη χρήση ενός πιθανοτικού δικτύου Bayes στοχεύοντας στην ανάπτυξη ενός εύρωστου και ανταγωνιστικού ως προς τις επιδόσεις συστήματος ανάκτησης πληροφοριών. Τέλος, παρουσιάζονται οι προτάσεις μας που αφορούν στο χώρο της παραγωγικής μάθησης και του ελέγχου ικανοποιησιμότητας λογικών εκφράσεων. Συγκεκριμένα περιλαμβάνουν: i) την ανάλυση και εκτενή παρουσίαση μιας καινοτόμας μαθηματικής μοντελοποίησης με την ονομασία AnaLog (Analytic Tableaux Logic) η οποία δύναται να εκφράσει τη λογική που διέπει τους αναλυτικούς πίνακες για προτασιακούς τύπους σε κανονική διαζευκτική μορφή. Mέσω του λογισμού Analog επιτυγχάνεται η εύρεση των κλειστών κλάδων του πλήρως ανεπτυγμένου δέντρου Smullyan, χωρίς να είναι απαραίτητος ο αναλυτικός σχεδιασμός του δέντρου, και ii) την παράθεση ενός αναλυτικού αλγορίθμου που μπορεί να αξιοποιήσει τον φορμαλισμό AnaLog σε ένα πλαίσιο αριθμητικής διαστημάτων μέσω του οποίου μπορούμε να αποφανθούμε για την ικανοποιησιμότητα συμβατικών διαζευκτικών προτασιακών εκφράσεων. / The present dissertation deals with the problem of learning from two different perspectives, meaning the inferential and the deductive learning. Initially, we present our suggestions regarding the parameterization of stochastic data mining methods in the form of four treatment supportive services for patients suffering from anxiety disorders. Three of these services focus on the discovery of possible associations between the patients’ contextual data whereas the last one aims at predicting the stress level a patient might suffer from, in a given environmental context. Our proposals with regards to the wider area of text mining and string conversion include: i) the employment of decision-tree based models for the automatic conversion of Greek texts into their equivalent CPA format, ii) the stochastic modeling of all the existing transliteration norms for the Greek to Greeklish conversion in the form of a robust transcriber and iii) a novel algorithm that is able to combine two well-known for their satisfactory performance string distance metric models in order to address the problem of automatic word lemmatization. With regards to the development of systems that would facilitate the automatic information retrieval, we propose the employment of the aforementioned lemmatization algorithm in order to reduce the ambiguity posed by the plethora of morphological variations of the processed language along with the parallel use of probabilistic Bayesian Networks aiming at the development of a robust and competitive modern information retrieval system. Finally, our proposals regarding logical deduction and satisfiability checking include: i) a novel mathematical formalism of the analytic tableaux methodology named AnaLog (after the terms Analytic Tableaux Logic) which allows us to efficiently simulate the structure and the properties of a complete clausal tableau given an input CNF formula. Via the AnaLog calculus it is made possible to calculate all the closed branches of the equivalent complete Smullyan tree without imposing the need to fully construct it, and ii) a practical application of the AnaLog calculus within an interval arithmetic framework which is able to decide upon the satisfiability of propositional formulas in CNF format. This framework, apart from constituting an illustrative demonstration of the application of the AnaLog calculus, it may also be employed as an alternative conventional SAT system.

Η παρούσα Διπλωματική Εργασία μελετά το θέμα της προσωποποίησης - εξατομίκευσης δικτυακών τόπων. Αρχικά, παρουσιάζεται μια ανασκόπηση στη σχετική βιβλιογραφία όπου εντοπίζεται πληθώρα αναφορών και λύσεων -ακαδημαϊκών και εμπορικών- για το συγκεκριμένο θέμα. Στις περισσότερες από αυτές τις περιπτώσεις καταβάλλεται προσπάθεια για εξατομίκευση η οποία στηρίζεται σε δεδομένα που συλλέγονται από δηλώσεις ή ενέργειες του χρήστη, άμεσα ή έμμεσα. Όμως, η μελέτη των σχετικών άρθρων δείχνει ότι η μέχρι σήμερα επιτυχία των εγχειρημάτων αξιοποίησης δεδομένων χρήσης του ιστού (web usage data) είναι περιορισμένη. Το βασικό έλλειμμα που διαπιστώνεται είναι το γεγονός ότι η διαχείριση του περιεχομένου ενός δικτυακού τόπου συνήθως γίνεται με μηχανιστικό τρόπο, αποφεύγοντας τόσο την κατανόηση του περιεχομένου του όσο και της δομής του. Ακολούθως, στη Διπλωματική Εργασία γίνεται απόπειρα εξατομίκευσης δικτυακών τόπων με ημιαυτόματο τρόπο χρησιμοποιώντας τα αρχεία καταγραφής χρήσης ιστού ενώ ταυτόχρονα βασίζεται σε σημασιολογικές και εννοιολογικές αναλύσεις του περιεχομένου των δικτυακών τόπων. Με αυτήν τη μέθοδο υλοποιείται ένα εργαλείο που εξατομικεύει τον δικτυακό τόπο προτείνοντας στους χρήστες ιστοσελίδες με παραπλήσιο εννοιολογικό περιεχόμενο. Αυτό γίνεται δημιουργώντας την οντολογία του εκάστοτε δικτυακού τόπου και συνδυάζοντάς τη με τα δεδομένα πλοήγησης των χρηστών. / The present Diploma Dissertation attempts to study the personalization of websites. Initially, a thorough review of the relevant bibliography is presented, in which a plethora of academic and commercial reports and solutions is located regarding the subject of website personalization. In most cases, to achieve personalization, the researchers are based on data which are directly or indirectly collected by user statements or actions. However, the study of relative articles shows that there is limited success in the use of web usage data for personalization purposes. The fundamental problem lies in the fact that the comprehension of the content and the structure of a website is often neglected or even avoided. Further on, personalization of websites in a semi-automatic way is attempted using log files while it is simultaneously based in semantic and conceptual analysis of the website content. In this way, a tool is developed that personalizes websites by proposing web pages with similar conceptual content to the users. This is done by creating the ontology of the website and combining it with the users’ web usage data.

Μία από τις βασικές προκλήσεις στο μουσικό αυτοσχεδιασμό είναι ο διαδραστικός αυτοσχεδιασμός μεταξύ ενός ανθρώπου και ενός συστήματος. Στη παρούσα ενότητα παρουσιάζουμε ένα μουσικό διαδραστικό σύστημα (Πολύμνια) ως συνεχιστή της μελωδίας (as melody continuator). Για κάθε μουσικό πρότυπο (pattern) που έχει δοθεί από το χρήστη, το ευφυές σύστημα ανακαλεί ένα όμοιο (similar) γενικό πρότυπο που είναι αποθηκευμένο στη βάση του (database) και το οποίο το αναμορφώνει ανάλογα (reform). Το προτεινόμενο σύστημα κατευθύνει τη μουσική αναπαράσταση και την ομοιότητα του μουσικού προτύπου (musical pattern similarity) στη χρήση της εξόρυξης δεδομένων (data mining). Προτείνουμε ένα σχήμα μουσικής αναπαράστασης το οποίο μπορεί να χρησιμοποιηθεί για ανάλυση εξόρυξης δεδομένων (data mining analysis) η οποία στοχεύει στη μάθηση γενικών προτύπων και για τη συχνότητα και για τη διάρκεια σε συγκεκριμένα είδη μουσικής (music styles). Η εξόρυξη δεδομένων είναι μια αναδυόμενη διαδικασία μηχανικής μάθησης με την εξαγωγή προηγουμένως άγνωστων, αγώγιμων (actionable) πληροφοριών από πολύ μεγάλες επιστημονικές και εμπορικές βάσεις δεδομένων. Η μηχανική μάθηση (machine learning) έχει παίξει έναν κρίσιμο ρόλο στη υπολογιστική μουσική (computer music) σχεδόν από την αρχή της. Πρόσφατα η έρευνα στο πεδίο έχει εστιαστεί στην εξόρυξη μουσικής (music mining). Παρουσιάζουμε επίσης πειραματικά αποτελέσματα για έλεγχο και αξιολόγηση της αποδοτικότητας (efficiency) και της ακρίβειας του προτεινόμενου συστήματος «Πολύμνια». / One of the main challenges in music improvisation is interactive improvisation between a human and a system. In this thesis we present a musical interactive system (called polyhymnia) acting as melody continuator. For each musical pattern given by the user, it recalls a similar general pattern stored in its memory and reforms it. The proposed system addresses music representation and musical pattern similarity using data mining. We propose a scheme for monophonic music representation as traditional data sets suitable for common data mining algorithms and investigate the application of clustering similarity measures to musical pattern similarity. Data Mining is an emerging machine learning process of extracting previously unknown, actionable information from very large scientific and commercial databases. Machine learning has played a crucial role in the computer music almost since its beginning. Recently, research in the field has focused on music mining. We also present experimental results for testing and evaluating the efficiency and accuracy of the proposed system “polyhymnia”.