Extração de dados é o processo utilizado para obter e estruturar informações disponibilizaadas em documentos semi-estruturados (ex.: páginas da Web). A importâmncia da extrtação de dados vem do fato que, uma vez extraídos, os dados podem ser armazenados e manipulados em uma forma estruturada. Dentre as abordagens existentes para extração de dados, existe a abordagem de extração baseada em ontologias. Nesta abordagem, ontologias são preciamente criadas para descrever um domínio de interesse, gerando um modelo conceitual enriquecido com informações necessárias para extração de dados das fontes semi-estruturadas. A ontologia é utilizada como guia ara um programa (¨parser¨) que executa a extração de dados dos documentos ou páginas fornecidos como enetrada. Oprocesso de criação da ontologia não é uma tarefa trtivial e requer um cuidado trabalho ee análise dos documentos ou páginas fontes dos dados. Este trabalho é feito manualmente por usuários especialistas no domínio de interesse da ontologia. Entretanto, em algumas situações os dados que se desejam extrair estão modelados em bancos de dados relacionais. Neste caso, o modelo realcional do banco de dados por ser utilizado para constrtução do modelo conceitual na ontologia. As instâncias dos dados armazenados neste mesmo banco podem ajudar a gerar as informações sobre conteúdo e formato dos dados a serem extraídos. Estas informações sobre conteúdo e formato de dados, na ontologia, são representadas por expressões regulares e estão inseridas nos chamados "data frames". O objetivo deste trabalho é apresentar um método para criação semi-automática de ontologias de extração a partir das informações em um banco de dados já existente. O processo é baseado na engenharia reversa do modelo relacional para o modelo conceitual da ontologia combinada com a análise das instâncias dos dados para geração das expressões regulares nos "data frames".

Dados são disponibilizados através dos mais distintos meios e com os mais variados níveis de estruturação. Em um nível baixo de estruturação tem-se arquivos binários e no outro extremo tem-se bancos de dados com uma estrutura extremamente rígida. Entre estes dois extremos estão os dados semi-estruturados que possuem variados graus de estruturação com os quais não estão rigidamente comprometidos. Na categoria dos dados semiestruturados tem-se exemplos como o HTML, o XML e o SGML. O uso de informações contidas nas mais diversas fontes de dados que por sua vez possuem os mais diversos níveis de estruturação só será efetivo se esta informação puder ser manejada de uma forma integrada e através de algum tipo de esquema. O objetivo desta dissertação é fornecer um processo para construção de uma ontologia de domínio que haja como esquema representativo de diferentes conjuntos de informação. Estes conjuntos de informações podem variar de dados semi-estruturados a dados estruturados e devem referir-se a um mesmo domínio do conhecimento. Esta proposta permite que qualquer modelo que possa ser transformado no modelo comum de integração possa ser utilizado com entrada para o processo de integração. A ontologia de domínio resultante do processo de integração é um modelo semântico que representa o consenso obtido através da integração de diversas fontes de forma ascendente (bottom-up), binária, incremental, semi-automática e auto-documentável. Diz-se que o processo é ascendente porque integra o modelo que representa a fonte de interesse sobre a ontologia, é binário porque trabalha com dois esquemas a cada integração o que facilita o processo de documentação das integrações realizadas, é incremental porque cada novo esquema de interesse é integrado sobre a ontologia vigente naquele momento, é semiautomático porque considera a intervenção do usuário durante o processo e finalmente é autodocumentável porque durante o processo, toda integração de pares de conceitos semanticamente equivalentes é registrada. O fato de auto-documentar-se é a principal característica do processo proposto e seu principal diferencial com relação a outras propostas de integração. O processo de mapeamento utiliza, dos esquemas de entrada, toda a informação presente ou que possa ser inferida. Informações como se o conceito é léxico ou não, se é raiz e os símbolos que permitem deduzir cardinalidades são consideradas. No processo de integração são consideradas práticas consagradas de integração de esquemas de BDs, na identificação de relacionamentos entre objetos dos esquemas, para geração do esquema integrado e para resolução de conflitos. As principais contribuições desta dissertação são (i) a proposta de um metamodelo capaz de manter o resultado dos mapeamentos e das integrações realizadas e (ii) a especificação de um processo auto-documentável que de sustentação a auditoria do processo de integração.

A modelagem conceitual de banco de dados geográficos (BDG) é um aspecto fundamental para o reuso, uma vez que a realidade geográfica é bastante complexa e, mais que isso, parte dela é utilizada recorrentemente na maioria dos projetos de BDG. A modelagem conceitual garante a independência da implementação do banco de dados e melhora a documentação do projeto, evitando que esta seja apenas um conjunto de documentos escritos no jargão da aplicação. Um modelo conceitual bem definido oferece uma representação canônica da realidade geográfica, possibilitando o reuso de subesquemas. Para a obtenção dos sub-esquemas a serem reutilizados, o processo de Descoberta de Conhecimento em Bancos de Dados (DCBD – KDD) pode ser aplicado. O resultado final do DCBD produz os chamados padrões de análise. No escopo deste trabalho os padrões de análise constituem os sub-esquemas reutilizáveis da modelagem conceitual de um banco de dados. O processo de DCBD possui várias etapas, desde a seleção e preparação de dados até a mineração e pós-processamento (análise dos resultados). Na preparação dos dados, um dos principais problemas a serem enfrentados é a possível heterogeneidade de dados. Neste trabalho, visto que os dados de entrada são os esquemas conceituais de BDG, e devido à inexistência de um padrão de modelagem de BDG largamente aceito, as heterogeneidades tendem a aumentar. A preparação dos dados deve integrar diferentes esquemas conceituais, baseados em diferentes modelos de dados e projetados por diferentes grupos, trabalhando autonomamente como uma comunidade distribuída. Para solucionar os conflitos entre esquemas conceituais foi desenvolvida uma metodologia, suportada por uma arquitetura de software, a qual divide a fase de préprocessamento em duas etapas, uma sintática e uma semântica. A fase sintática visa converter os esquemas em um formato canônico, a Geographic Markup Language (GML). Um número razoável de modelos de dados deve ser considerado, em conseqüência da inexistência de um modelo de dados largamente aceito como padrão para o projeto de BDG. Para cada um dos diferentes modelos de dados um conjunto de regras foi desenvolvido e um wrapper implementado. Para suportar a etapa semântica da integração uma ontologia é utilizada para integrar semanticamente os esquemas conceituais dos diferentes projetos. O algoritmo para consulta e atualização da base de conhecimento consiste em métodos matemáticos de medida de similaridade entre os conceitos. Uma vez os padrões de análise tendo sido identificados eles são armazenados em uma base de conhecimento que deve ser de fácil consulta e atualização. Novamente a ontologia pode ser utilizada como a base de conhecimento, armazenando os padrões de análise e possibilitando que projetistas a consultem durante a modelagem de suas aplicações. Os resultados da consulta ajudam a comparar o esquema conceitual em construção com soluções passadas, aceitas como corretas.

Orientador: Edberto Ferneda / Banca: Maria José Vicentini Jorente / Banca: Luciana Maria Vieira Pöttker / Resumo: Um sistema de recuperação de informação é um elemento mediador entre um acervo documental e os usuários que buscam por documentos relevantes. Nesse contexto, as interfaces desempenham uma função importante: em um primeiro momento, auxiliando o usuário na tarefa de expressar a sua necessidade de informação por meio de uma expressão de busca e, em um segundo momento, fornecendo recursos para ajudá-lo a selecionar documentos relevantes dentre os resultados obtidos. A recuperação de informação é um processo linguístico cuja eficiência depende de coincidências terminológicas entre a expressão de busca do usuário e a representação dos documentos. Este trabalho propõe um modelo de interface na qual a estrutura terminológica de uma ontologia é utilizada para auxiliar o usuário na seleção de documentos relevantes dentre aqueles resultantes de sua busca. Caracteriza-se como uma pesquisa de natureza aplicada, e exploratória e bibliográfica quanto aos procedimentos. Conclui-se que a apresentação visual de uma ontologia permite o desenvolvimento de interfaces dinâmicas e interativas, proporcionando ao usuário uma navegação estimulante e prazerosa por entre os documentos resultantes de sua busca, tendo por base os termos de uma determinada área de conhecimento. / Abstract: An information retrieval system is a mediating element between a document collection and the users who looking for relevant documents. In this context, interfaces play an important role: firstly, assisting the user to expressing their information need by means of a search expression, and secondly by providing resources to help selecting relevant documents from the obtained results. The information retrieval is a linguistic process whose efficiency depends on terminological coincidences between the user's query and the representation of documents. This work proposes an interface model in which the terminological structure of an ontology is used to assist the user in the selection of relevant documents among those resulting from their search. It is characterized as an applied, exploratory and bibliographic research. It is concluded that the visual presentation of ontology allows the development of dynamic and interactive interfaces, providing the user with stimulating and pleasant navigation among the documents resulting from their search, based on the terms of a certain knowledge area. / Mestre

Orientador: José Eduardo Santarem Segundo / Banca: Plácida Leopoldina Ventura Amorim da Costa Santos / Banca: Elvis Fusco / Resumo: O aumento dos fluxos de informação na Web, devido a difusão e utilização cada vez maior das Tecnologias de Informação e Comunicação (TIC), tornam substancial a criação de tecnologias capazes de otimizar o acesso aos recursos informacionais e à informação. O recurso audiovisual que cresce desordenadamente requer soluções concernentes à estruturação, representação, interoperabilidade e à sua recuperação, gerando discussões muito necessárias na área da Ciência da Informação. A Web Semântica se propõe a possibilitar estruturação e a significação dos conteúdos na Web, para que computadores possam processar e interpretar o conteúdo para uma recuperação de informações mais eficiente, apresenta-se como o universo adequado para muitos estudos e pesquisas. Nesse contexto, o projeto Linked Data prevê melhores práticas para disponibilizar dados facilitando a interoperabilidade e a recuperação de informações. O objetivo deste trabalho consiste em identificar e analisar os conjuntos de dados sobre recursos audiovisuais no contexto do Linked Data, buscando verificar como a estrutura dos padrões de descrição pode contribuir para o ambiente informacional digital na representação de recursos e na interoperabilidade. O método utilizado foi o descritivo e exploratório, que consistiu no levantamento e documentação bibliográfica sobre os temas centrais da pesquisa e no estudo de ontologias e de padrões de metadados para descrição de recursos audiovisuais. A etapa exploratória consistiu na análise ... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: The increase in Web information flows due to diffusion and increasing use Technologies of Information and Communication (TIC) make substantial creating technologies that optimize access to information resources and information. The audiovisual resource that grows inordinately requires solutions concerning the structure, representation, interoperability and recovery, generating much needed discussions in the area of Information Science. The Semantic Web aims to enable the structuring and the significance of the content on the Web, so that computers can process and interpret the content for more efficient information retrieval, is presented as the appropriate universe for many studies and research. In this context, the project Linked Data provides best practices to provide data to facilitate interoperability and information retrieval. The objective of this work is to identify and analyze the data sets of audiovisual resources in the context of Linked Data, in order to verify the structure of the description of patterns may contribute to the digital information environment in the representation of resources and interoperability. The method used was descriptive and exploratory, which consisted of the survey and scientific literature on the central themes of research and study of ontologies and metadata standards for describing audio-visual resources. The exploratory phase consisted in the analysis of data sets audiovisual feature available in Linked Data. It is concluded that the... (Complete abstract click electronic access below) / Mestre

Metadados vêm sendo utilizados amplamente para descrever objetos de aprendizagem na Web. Contudo, mesmo que a adoção de um único padrão de metadados pudesse assegurar a reusabilidade de recursos e interoperabilidade entre aplicações, ainda não existe um esquema de metadados que seja apropriado para preencher todos os requisitos de cada aplicação. Com isso, a criação de novos padrões de metadados e perfis de aplicação torna-se constante com o passar dos anos. Atualmente, a Web está sendo estendida pela Web Semântica de forma sistemática. A integração dos seus dados vem sendo obtida em grande parte pela adoção de ontologias. A presente dissertação propõe uma abordagem de representação de conhecimento em três camadas baseada em ontologias para metadados educacionais. Esta abordagem é composta de ontologias modulares com intuito de aumentar o reuso e otimizar o processamento de inferências dos metadados. Além disto, é proposto um método de interoperabilidade entre metadados descritos em XML e OWL para a proposta de ontologias modulares. Os resultados apresentaram ganhos quanto ao uso de ontologias modulares e verificações de cardinalidades em mundo fechado. As ontologias propostas apresentam uma representação de conhecimento de forma unificada e são compatíveis com as tecnologias atuais da Web Semântica. / Metadata has been broadly employed to describe learning objects on the Web. However, even with the adoption of a unique metadata standard could secure reusability of resources and interoperability among applications, there is no metadata schema that would be enough to comply with all requirements of each application yet. Therewith, the creation of new metadata standards and profile applications are regularly over the years. Nowadays, the Semantic Web is extending the Web systematically. The integration of data has been activated mostly by the adoption of ontologies. This dissertation proposes an approach to knowledge representation in three layers based on ontologies for educational metadata. This approach is composed of modular ontologies that aim improve reuse and optimize the inference processing of metadata. Beyond that, an interoperability method is proposed to metadata described in XML and OWL to the modularized ontologies. The results show some optimization in using modular ontologies and cardinality verification in a closed world. The proposed ontologies unify the knowledge representation and they are compatible with the current Semantic Web technologies.

Ontologias são modelos conceituais explícitos do conhecimento compartilhado por um grupo de usuários focados em determinado domínio de interesse. Seu principal obje-tivo é facilitar a comunicação através da explicitação das relações semânticas entre con-ceitos da realidade. O problema conceitual de classificação dos entes do mundo é com-plexo, pois cada indivíduo possui a sua própria abstração da realidade. Quando o mode-lo é compartilhado, surgem mais divergências de idéias e conceitualizações. Os usuários podem dar diferentes nomes para o mesmo conceito (sinonímia) ou podem utilizar a mesma palavra para se referir a conceitos diferentes (falsa concordância). Dessa forma, a colaboração se tornou uma parte importante do processo de desenvolvimento de onto-logias, auxiliando na explicitação do conceito por trás do vocabulário e na evolução do vocabulário para seus novos significados. Uma ferramenta de software torna o processo de construção de ontologias mais efi-ciente e produtivo, facilitando a comunicação entre os usuários e o armazenamento do conhecimento envolvido no processo. O uso de uma ontologia de fundamentação tem papel importante na obtenção do consenso comum, pois reduz as possibilidades de in-terpretação sobre o domínio através da categorização semântica dos elementos da onto-logia. Ela tem o objetivo de estabelecer uma base para obter-se coerência nas negocia-ções de significado sobre um modelo conceitual, guiando a construção do modelo e aju-dando a estabelecer a classificação taxonômica e as relações entre os conceitos. Dessa forma, obtém-se uma redução de ambiguidade e um aumento da precisão e consistência do modelo. Além disso, existem domínios imagísticos onde a representação simbólica linguística nem sempre é suficiente para explicitar certos conhecimentos, ou seja, onde o conhecimento visual é crucial para capturar informação e dar suporte à resolução de problemas. Este trabalho apresenta um modelo baseado em metaontologias para permitir a espe-cificação e colaboração de ontologias. A proposta inclui um sistema Web para a cons-trução colaborativa de ontologias, baseado em metadados que fornecem construtos pre-cisos. Alguns construtos são utilizados para embasar as escolhas ontológicas através da expressividade semântica de uma ontologia de fundamentação, enquanto outros permi-tem a associação de imagens e ícones para permitir maior entendimento do domínio. A colaboração foca na importância da fundamentação ontológica e do suporte ao conhe-cimento visual. / Ontologies are explicit conceptual models of consensual knowledge of a community regarding some particular interest. The main goal of ontologies is improving the com-munication inside a group of people making use of the explicitation of semantic rela-tionships that express the meaning of concepts. The correct classification of the entities of the world is a complex conceptual problem, since each individual retain his/her own abstraction of reality. When people collaborate to build the same conceptual model, many different opinions and divergences arise. Even restricting the domain of problem, the vocabulary exchange and ontology construction can bring unexpected complexity. The users can give distinct names to the same concept (synonym) or use the same word referring distinct concepts (false agreement). Therefore, collaboration has become an important part of the process of ontology development, supporting the explicitation of the concepts behind the vocabulary and the vocabulary evolution to their new meanings. The support of a software tool improves the efficiency of the ontology building pro-cess, helping the communication and the structured knowledge capturing. By its side, the use of a foundational ontology has an important role in achieving the common sense by reducing the interpretation possibilities of the domain objects when restrics the se-mantic characterization of the ontology elements. It provides a framework to achieve coherence in the meaning negotiation during the collaboration process. In this way, the model to be built has reduced its ambiguity and increased the precision and consistence of the ontology representation. This is more important when we consider domains where the visual knowledge plays an important role in filling the semantic gaps of the concepts. In these imagistic domains, the symbolic representation through a language are not enough to express the knowledge content, so visual pattern recognition is crucial to capture information and support problem resolution. This work presents a metaontologias based model to allow ontology specification and collaboration. The approach includes a Web system for the collaborative ontology building based in a set of metadata that provides specialized constructs to create the domain ontology elements. Some constructs are applied to support the ontological choices supported by the semantic expressivity of the foundational ontology primitives. Other constructs allow the association of images and icons to allow higher domain un-derstanding. This work considers the collaboration as a supporting instrument for build-ing ontologies, taking in consideration the importance of the ontological foundation and visual knowledge support.

Agências de fomento à pesquisa, centros de pesquisas, universidades e a comunidade científica de uma forma geral buscam incessantemente pelo aperfeiçoamento e aumento da qualidade da produção científica de seus pesquisadores. Logo, faz-se necessário que sejam providas ferramentas e métodos eficazes para obtenção de avaliações coerentes. Vários métodos têm sido propostos ao longo dos anos e diferentes formas de avaliação vêm sendo empregadas em órgãos reguladores, como a agência brasileira de pós-graduação CAPES (Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior), todavia algumas questões ainda foram pouco exploradas. Com o advento do índice h (hindex) de Hirsch, que une fundamentalmente quantidade com qualidade, pois avalia um conjunto de artigos de acordo com sua distribuição de citações, uma série de estudos com as mais variadas estatísticas têm sido propostos. Contudo, não há na literatura atual, por exemplo, uma expressão analítica para distribuição de índices h de um grupo de pesquisadores, nem a verificação da existência de universalidade desta distribuição para diferentes grupos e bases de dados. Este trabalho aborda, num primeiro momento, um estudo sobre a distribuição de índice h e de citações em três áreas científicas distintas: física, biologia e ciência da computação, que possuem diferentes práticas de publicações e métodos de pesquisa. O trabalho ainda propõe uma nova métrica para construção de rankings baseado no índice h sucessivo de segunda ordem, por nós denominada s-index, o qual torna possível a comparação entre grupos de pesquisadores de tamanhos diferentes, assim proporcionando, por exemplo, uma comparação em termos de produtividade de grupos com grande quantidade de pesquisadores e grupos menores, mas que ainda assim reflita seus potenciais de produção. Por fim, é realizado estudo da correlação entre o s-index desenvolvido no trabalho e a classificação de cursos de mestrado e doutorado recomendados e reconhecidos realizada pela CAPES, usando dados de pesquisadores de programas de pós-graduação em física e biologia. As abordagens apresentadas podem ser usadas na classificação de grupos de pesquisadores, a partir de uma visão quantitativa, tentando eliminar, assim, métodos qualitativos de avaliação de difícil generalização e replicação. / Research financing agencies, research centers, universities and the scientific community are frequently seeking for improvement and enhancement on the quality of researchers’ work. Therefore, it is necessary to provide optimized tools and methods to get consistent evaluations. Several methods have been proposed over the years and different forms of evaluation are used by agencies such as Coordination for the Improvement of Higher Level Personnel (Capes), although some issues have been overlooked. With the invention of the h-index (Hirsch), that binds quantity with quality by measuring a set of papers according to their citation distribution, many studies have been considered with several different statistical methods. In the current literature, it is not found an analytical expression for h-index distribution over a researchers’ group, nor the proof of universality in this kind of distribution for different groups and databases. This master thesis discusses primarily a study about h-index distribution and citations in three distinct scientific fields: physics, biology and computer science, which has different publication and research practices. Also, it is proposed a novel metric for ranking based on successive h-index, named as s-index, which makes possible to compare researchers’ groups with different sizes, providing for example, a comparison in terms of productivity on higher and smaller groups of researchers, reflecting their skills on scientific production. A correlation study is conducted in order to compare the s-index, developed in this thesis, with the classification of post-graduation courses performed by Capes, using data from postgraduation researchers in physics and biology. The approaches presented can be used to classify researchers’ groups through a quantitative view, by eliminating some qualitative evaluations that are hardly generalizable and replicable.

Individualmente, as linhas de pesquisa da Inteligência Artificial têm proposto abordagens para a resolução de inúmeros problemas complexos do mundo real. O paradigma orientado a agentes provê os agentes autônomos, capazes de perceber os seus ambientes, reagir de acordo com diferentes circunstâncias e estabelecer interações sociais com outros agentes de software ou humanos. As redes Bayesianas fornecem uma maneira de representar graficamente as distribuições de probabilidades condicionais e permitem a realização de raciocínios probabilísticos baseados em evidências. As ontologias são especificações explícitas e formais de conceituações, que são usadas em uma variedade de áreas de pesquisa, incluindo os Sistemas Multiagentes. Contudo, existem aplicações cujos requisitos não podem ser atendidos por uma única tecnologia. Circunstâncias como estas exigem a integração de tecnologias desenvolvidas por distintas áreas da Ciência da Computação. Esta dissertação trata a integração do modelo de agentes BDI (Belief-Desire-Intention) e das redes Bayesianas. Além disso, é adotada uma abordagem baseada em ontologias para representar o conhecimento incerto dos agentes. O primeiro passo em direção a integração foi o desenvolvimento de uma ontologia para representar a estrutura das redes Bayesinas. Esta ontologia tem como principal objetivo permitir a interoperabilidade agentes compatíveis com a arquitetura proposta. No entanto, a ontologia também facilita o entendimento necessário para abstrair os estados mentais e processos cognitivos dos agentes através de elementos das redes Bayesianas. Uma vez construída a ontologia, a mesma foi integrada com a arquitetura BDI. Através da integração do modelo BDI com as redes Bayesianas foi obtida uma arquitetura cognitiva de agentes capaz de deliberar sob incerteza. O processo de integração foi composto de duas etapas: abstração dos estados mentais através de elementos das redes Bayesianas e especificação do processo deliberativo. Finalmente, foi desenvolvido um estudo de caso, que consistiu na aplicação da arquitetura proposta no Agente Social, um componente de um portal educacional multiagente (PortEdu). / Individually, Artificial Intelligence research areas have proposed approaches to solve several complex real-world problems. The agent-based paradigm provided autonomous agents, capable of perceiving their environment, reacting in accordance with different situations, and establishing social interactions with other software agents and humans. Bayesian networks provided a way to represent graphically the conditional probability distributions and an evidence-based probabilistic reasoning. Ontologies are an effort to develop formal and explicit specifications of concepts, which have been used by a wide range of research areas, including Multiagent Systems. However, there are applications whose requirements can not be addressed by a single technology. Circumstances like these demand the integration of technologies developed by distinct areas of Computer Science. This work is particularly concerned with the integration of Belief-Desire-Intention (BDI) agent architecture and Bayesian networks. Moreover, it is adopted an ontology-based approach to represent the agent’s uncertain knowledge. To bring together those technologies, it was developed an ontology to represent the structure of Bayesian networks knowledge representation. This ontology supports the interoperability among agents that comply with the proposed architecture, and it also facilitates the understanding necessary to abstract the agents’ mental states and cognitive processes through elements of Bayesian networks. Once specified the ontology, it was integrated with the BDI agent architecture. By integrating BDI architecture and Bayesian networks, it was obtained a cognitive agent architecture capable of reasoning under uncertainty. It was performed in two stages: abstraction of mental states through Bayesian networks and specification of the deliberative process. Finally, it was developed a case study, which consists in applying the probabilistic BDI architecture in the Social Agent, a component of a multiagent educational portal (PortEdu).

A presente pesquisa explora areas de Processamento de Linguagem Natural (PLN), tais como, analisadores, gramaticas e ontologias no desenvolvimento de um modelo para o mapeamento de consulta em lingua portuguesa controlada para consultas SPARQL. O SPARQL e uma linguagem de consulta capaz de recuperar e manipular dados armazenados em RDF, que e a base para a construcao de Ontologias. Este projeto pretende investigar utilizacao das tecnicas supracitadas na mitigacao do problema de consulta a Ontologias utilizando linguagem natural controlada. A principal motivacao para o desenvolvimento deste trabalho e pesquisar tecnicas e modelos que possam proporcionar uma melhor interacao do homem com o computador. Facilidade na interacao homem-computador e convergida em produtividade, eficiencia, comodidade dentre outros beneficios implicitos. Nos nos concentramos em medir a eficiencia do modelo proposto e procurar uma boa combinacao entre todas as tecnicas em questao. / This research explores areas of Natural Language Processing (NLP), such as parsers, grammars and ontologies in the development of a model for mapping queries in controlled Portuguese into SPARQL queries. The SPARQL query language allows for manipulation and retrieval of data stored as RDF, which forms the basis for building ontologies. This project aims to investigate the use of the above techniques to help curb the problem of querying ontologies using controlled natural language. The main motivation for the development of this work is to research techniques and models that could provide a better interaction between man and computer. Ease in human-computer interaction is converted into productivity, efficiency, convenience, among other implicit benefits. We focus on measuring the effectiveness of the proposed model and look for a good combination of all the techniques in question.