Made available in DSpace on 2016-08-17T14:53:28Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Suzane Carvalho dos Santos.pdf: 4549168 bytes, checksum: 85d08a343bc93d5bf241da9f6f02f5b4 (MD5) Previous issue date: 2014-08-18 / Ontologies are knowledge representation structures capable of expressing a set of entities of a domain, their relationships and axioms that are being used by modern knowledge based systems (KBS) in the decision making process. However, manual construction of ontology is expensive and subject to errors, thus a viable alternative is the automation of this process. Several techniques and tools have been developed to learn the different components of an ontology from textual sources, named concepts, hierarchies, instances, relationships, properties and axioms. However, these elements are generally acquired in a isolated manner. Due to the lack of approaches to acquire all the elements of an ontology jointly, there is a need to develop a process to make the reuse and the learning of each of the elements of an ontology in a synergistic manner. To attend this need, this work presents Apponto-Pro, an incremental learning process for populating application ontologies from textual information sources that is capable of generating a complete ontology through the integration of different techniques to generate isolated elements of an ontology. The process was evaluated through a case study that consisted in the automatic construction of Family_Law, an application ontology in the field of family law developed with Apponto-ProTool, a software tool to support Apponto-Pro that integrates the approaches that compound the whole process. This evaluation aimed to determine the effectiveness of the ontology constructed with Apponto-ProTool against an ontology manually built by a domain specialist and used as reference ontology. For this reason, the "precision"was calculated for the elements of the ontology automatically generated using the reference ontology. As a result it was found that in some cases the ontology developed with Apponto-ProTool tends to present more suitable results. / As ontologias são estruturas de representação de conhecimento capazes de expressar um conjunto de entidades de um dado domínio, seus relacionamentos e axiomas, sendo utilizadas pelos modernos Sistemas Baseados em Conhecimento (SBC) no processo de tomada de decisões. No entanto, a construção manual de ontologias é cara e sujeita a erros, sendo uma alternativa viável a sua construção de forma automática. Diversas técnicas e ferramentas têm sido desenvolvidas para aprender os diferentes componentes de uma ontologia a partir de fontes textuais, quais sejam conceitos, hierarquias, instâncias, relacionamentos, propriedades e axiomas. Entretanto estes elementos são, em regra, adquidiros de forma isolada. Devido à carência de abordagens que adquirem todos os elementos de uma ontologia de forma conjunta, surgiu a necessidade de desenvolver um processo que faça o reúso e a aprendizagem de cada um dos elementos de uma ontologia de forma completa. Atendendo a esta necessidade, este trabalho apresenta o Apponto-Pro, um processo incremental para o aprendizado e povoamento de ontologias de aplicação a partir de fontes de informação textuais capaz de gerar uma ontologia completa através da integração de diferentes técnicas que geram elementos da ontologia de forma isolada. O processo foi avalizado através de um estudo de caso que consistiu na construção automática da Family_Law, uma ontologia de aplicação no domínio do Direito da Família construída através da aplicação da ferramenta de software Apponto-ProTool, desenvolvida para dar suporte ao processo Apponto-Pro que integrou as ferramentas correspondentes as abordagens contidas no processo. Esta avaliação teve como objetivo verificar a efetividade da ontologia construída pela Apponto-ProTool em relação a uma ontologia construída manualmente por um especialista do domínio e utilizada como ontologia de referência. Para isso foi calculado o valor da medida "precision" para os elementos da ontologia construída utilizando a ontologia de referência. Como resultado verificou-se formalmente que em alguns casos a ontologia desenvolvida pela Apponto-ProTool tende a apresentar resultados mais adequados.

Made available in DSpace on 2014-07-29T14:57:53Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Renan Rodrigues 1.pdf: 1818012 bytes, checksum: b12a88acdfeb11f473ab5b1087c11311 (MD5) Previous issue date: 2010-04-09 / This work focuses on two aspects: the integration of a set of digital libraries, repositories and other data providers through the OAI-PMH protocol (Open Archives Initiative Protocol for Metadata Harvesting) and contextualized documents retrieval in this integrated repository. It is proposed the use of ontologies and content analysis of articles in wiki environments in the context definition. The interest in ontologies is in its use as artifacts of specification domain. An ontology is a data model that represents a set of concepts and their relationships within a domain of knowledge. A wiki is a collaborative environment, containing a collection of items connected by hyperlinks, which can be edited collectively by using a web browser. In this work, the wiki environments are used as an auxiliary repository of knowledge to the extraction of relevant terms. Thus, several concepts and relationships that may not be present in the ontology that specifies the domain of knowledge (since the construction of ontologies is a complex process) can be identified. The result of the developed tool processing is a ranking of documents ordered by a higher degree of importance with respect to the query provided by a user and a particular domain of knowledge, which is specified by an ontology. / Este trabalho aborda duas vertentes: a integração de um conjunto de bibliotecas digitais, repositórios e outros provedores de dados por meio do protocolo OAI-PMH (Open Archives Initiative Protocol for Metadata Harvesting) e a recuperação contextualizada de documentos neste repositório integrado. Propõe-se a definição dos contextos utilizando ontologias e a análise do conteúdo de artigos de ambientes wiki. O interesse em ontologias está no seu uso como artefatos de especificação de domínios. Uma ontologia é um modelo de dados que representa um conjunto de conceitos e seus relacionamentos, dentro de um domínio de conhecimento. Um wiki é um ambiente colaborativo, que contêm uma coleção de artigos conectados através de hiperlinks, que podem ser editados coletivamente, através da utilização de um navegador web. Neste trabalho, os ambientes wiki são utilizados como um repositório de conhecimento auxiliar, para a extração de termos relevantes. Dessa forma, diversos conceitos e relacionamentos que podem não estar presentes na ontologia que especifica o domínio de conhecimento (uma vez que a construção de ontologias é um processo complexo) podem ser identificados. O resultado do processamento da ferramenta desenvolvida é um ranking de documentos ordenado por maior grau de relevância com relação à consulta fornecida por um usuário e a um determinado domínio de conhecimento, que é especificado por uma ontologia.