A recuperação de informação é ainda um assunto essencial a melhorar nos diferentes tipos de sistemas web. Um tipo de sistema web que é muito utilizado na atualidade, é o sistema colaborativo. Estes sistemas permitem que os usuários estejam mais envolvidos, seja contribuindo com a inserção de textos, imagens ou dados, assim como utilizando etiquetas (tags) para identificar aos elementos existentes no sistema e que serão compartilhados com outros usuários. Nesta dissertação utilizamos um sistema colaborativo de compartilhamento de imagens arquitetônicas, onde os usuários podem inserir títulos e tags livremente para descrever uma imagem. Contudo as tags podem ter um significado ambíguo, resultando em imagens recuperadas que não são relevantes, quando são utilizadas técnicas tradicionais, como por exemplo busca booleana ou por palavra-chave. Além disso, os usuários podem utilizar consultas mais complexas utilizando uma linguagem livre, e utilizando as técnicas mencionadas podem recuperar informação não relevante. Assim, esta pesquisa aborda, a construção de uma ontologia no domínio arquitetônico denominada OntoArq, baseada no vocabulário controlado da USP e no tesauro experimental de arquitetura brasileira, a qual possibilitou fortalecer a relação entre as tags e os conceitos estruturados da ontologia, por meio de uso de hierarquias de classes e relações semânticas existentes entre as classes. A ontologia também ajudou a melhorar a recuperação de documentos para consultas complexas que utilizam uma linguagem livre, por meio da adição de termos arquitetônicos relacionados à consulta original dada pelo usuário. E quando a consulta expandida é utilizada em conjunto com o modelo de espaço vetorial existente no sistema de recuperação, auxilia na recuperação de imagens mais relevantes. A avaliação de nossa abordagem foi realizada através de experimentos que utilizaram os dados do sistema Arquigrafia, dois conjuntos de consultas e medidas de avaliação como precisão, cobertura e medida-F. Os conjuntos eram compostos por 11 consultas dada por especialistas da área de arquitetura e 9 consultas aleatórias extraídas do log de busca do Google Analytics do sistema Arquigrafia, tendo um total de 20 consultas. Para nossos experimentos utilizamos as 20 consultas que pertenciam aos dois conjuntos de consultas mencionados, dentre os quais obtivemos resultados positivos para 16 consultas, considerando um valor de precisão, cobertura e medida-F maior do que 50%, com nossa abordagem. Em comparação a outra abordagem, que usa a técnica de busca boolena, obteve-se 1 consulta com resultado positivo, também considerando precisão, cobertura e medida-F maior do que 50%. Assim, podemos concluir que nossa abordagem obteve melhores resultados. Além disso, pelos resultados obtidos, consideramos que nossa abordagem, ao utilizar uma ontologia, pode ser um inicio de como empregar as ontologias como ferramenta de apoio para dar um maior significado semântico às tags que existem num sistema colaborativo e como as ontologias permitem a adição de termos na consulta, sendo estes termos relacionados a uma área do conhecimento, que para nosso caso, a área da arquitetura. Desta maneira podemos recuperar os documentos associados às imagens, os quais serão mais relevantes para consulta feita pelo usuário. / Information retrieval is an essential issue in different web system that needs to be improved. In recent years, collaborative systems have gained popularity. In this thesis, we use a collaborative system of architectural image sharing, that users can add titles and tags freely to describe an image. However, the tags may have an ambiguous meaning, resulting in recovering images that are not relevant when traditional technics are used, such as Boolean and keyword search. In addition, users usually use natural language in their queries and with the mentioned techniques it is less posible to retrieve relevant information. Our research approach is to construct an ontology for architectural domain, based on the controlled vocabulary of USP and the experimental thesaurus architecture information. The ontology allowed to enhance the relationship between tags and structured concepts of ontology, improving the information retrieval through the expanded terms. And when the expanded query is used in conjunction with the vector space model in the recovery system, it helps retrieve more relevant images. The evaluation of our approach was carried out through experiments that used data of Arquigrafia system, two sets of queries were created and metrics like precision, coverage and measure-F were used. The sets consisted of 11 queries given by architecture experts and 9 random queries extracted from Google Analytics logs of the Arquigrafia system, taking a total of 20 queries. In our experiments we used the 20 queries from the two sets, among which we obtained positive results for 16 queries, considering precision, coverage and F-measure values greater than 50%, applying our approach. In comparison to another approach, which uses the Boolean search technique, we obtained 1 query with positive result, also considering the same metrics with values greater than 50%. Thus, we can conclude that our approach has achieved better results. In addition, from the results obtained, we consider that our approach using an ontology can be a beginning of how to use ontologies as a support tool to give a greater semantic meaning to tags that exist in a collaborative system, and how Ontologies allow the addition of semantic terms in queries, like terms related to a knowledge area, in our case the area of architecture. In this way we can retrieve documents associated with images, which will be more relevant to the user\'s query.

As organizações precisam trocar informações de forma simples e eficiente, com custos tão baixos quanto possível. Essas informações às vezes são apresentadas na forma de documentos com formato e conteúdos pré-definidos. Esses documentos podem ser equivalentes ou quase equivalentes, porém bastantes distintos em diferentes organizações. Numa mesma organização, os documentos podem ser diferentes em contextos históricos. O propósito deste trabalho é facilitar a distribuição dos documentos, superando o problema dos formatos com os quais foram criados. O objetivo é possibilitar a interoperabilidade de documentos e atingir a portabilidade simples e confiável de documentos através da reutilização de formatos e conteúdos, em diferentes combinações plausíveis. Propomos, usar ontologias como solução ao problema da falta de interoperabilidade nas implementações de formatos de documentos. Como prova de conceito consideramos a portabilidade entre os formatos padrão ODF(Open Document Format) e (Office Open XML). / Organizations need to exchange information simple and efficient, with costs as low as possible. Such information is sometimes presented as documents and with pre-defined content. These documents may be equivalent or nearly equivalent, but quite distinct in different organizations. In the same organization, documents can be different historical contexts. The purpose of this work is to enable interoperability of documents and achieve portability of digital documents through the reuse of content and format in different plausible combinations. We propose the characterization of digital documents using ontologies as a solution to the problem of lack of interoperability in the implementations of document formats. As proof of concept we consider the portability between ODF(Open Document Format) and OOXML (Office Open XML) document formats.

[pt] Este trabalho apresenta um serviço de matchmaking (MMS) cujo objetivo é facilitar encontros entre pessoas que estejam geograficamente próximas e que tenham interesses similares. Para que pessoas se encontrem e eventualmente colaborem, o MMS analisa perfis de usuários portadores de dispositivos móveis, que estejam co-localizados e indica quais usuários possuem um maior grau de similaridade entre os seus perfis. Os perfis são descritos como ontologias no formato OWL (Web Ontology Language), onde assuntos de interesse podem ser relacionados a regiões simbólicas. As informações sobre localizações são obtidas por meio da interação do MMS com o serviço de inferência de localização (Location Inference Service - LIS), que faz parte da arquitetura MoCA (Mobile Collaboration Architecture). O serviço MMS tem uma arquitetura cliente/ Servidor. O servidor MMS provê o serviço de matchmaking em dois modos: o síncrono e o assíncrono. O primeiro modo permite que usuários façam consultas para encontrar pessoas com interesses similares na localização em que se encontram. O segundo modo permite que usuários sejam notificados sempre que apareça algum outro usuário na sua vizinhança que tenha interesses similares aos dele. O cliente MMS provê acesso ao serviço e permite a edição dos perfis de interesse específicos para cada localização. / [en] This work presents a matchmaking service (MMS) to enable meetings among co-localized people sharing similar interests. To make possible meetings and collaborations, the MMS analyses profiles of co- localized users using mobile devices, and indicates which users have a high degree of similarity among their profiles. The profiles are described using ontologies in OWL format (web ontology language), where the subjects of interest may be related with symbolic regions. The information about localization is obtained through interactions of MMS with a location service (Location Inference Service - LIS) present in MoCA architecture (Mobile Collaboration Architecture). The MMS service is built in a client/ Server architecture. The MMS provides the matchmaking service in two modes: synchronous and asynchronous. The synchronous mode allows users to request MMS to find people with similar interest in the same location. The asynchronous mode allows users to subscribe to the MMS service to receive automatic notifications when the MMS finds people in the neighborhood with similar interests. The MMS client provides access to the service and allows edition of users` profiles of interest for each localization.

[pt] Ontologias são vistas como uma solução para o problema de interoperabilidade em muitas aplicações como integração de banco de dados, comércio eletrônico, serviços web e redes sociais. Contudo, ao utilizar diferentes ontologias, persiste o problema de incompatibilidade semântica entre os modelos. Dentre os desafios para o campo de alinhamento de ontologia, está a seleção de alinhadores e a auto-configuração desses alinhadores . Este trabalho tem por objetivo tratar o problema de meta-alinhamento de ontologias utilizando métodos heurísticos para calibragem de alinhadores escolhidos sem detrimento do desempenho do sistema. Para avaliar esta proposta em comparação a outras propostas da literatura, optou-se por utilizar um benchmark para alinhamentos de ontologias amplamente utilizado por pesquisadores desse campo. A comparação entre as propostas é realizada com base em medidas de qualidade de alinhamentos sugeridas pelo benchmark. Além da avaliação quantitativa proposta pelo benchmark, é realizada uma comparação qualitativa em relação às características desejáveis de meta-alinhadores propostas na literatura. / [en] Ontologies are seen as a solution for many applications such as database integration, e-commerce, web services and social networks. However, the use of distinet ontologies does not solve the semantic interoperability problem among modls. Matcher selection and self-configuring are challenges from the ontology matching field. This work aims to treat the ontology metamatching problem using heuristic methods to fast tune a set of matchers. To evalutate this proporsal, a well-known benchark for ontology matching is used. The comparison among meta-matching approaches includes the benchmark evaluation metries and qualitative metries for meta-matching proposed in the literature.

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. / 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.

Submitted by Maicon Juliano Schmidt (maicons) on 2015-07-09T14:56:04Z No. of bitstreams: 1 Luiz Rodrigo Jardim da Silva.pdf: 2565431 bytes, checksum: 6a2df89b794e9afe09546769e43ef4e9 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-07-09T14:56:04Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Luiz Rodrigo Jardim da Silva.pdf: 2565431 bytes, checksum: 6a2df89b794e9afe09546769e43ef4e9 (MD5) Previous issue date: 2013-01-31 / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Problemas relacionados à heterogeneidade semântica vêm se mostrando atualmente como um importante campo de pesquisa. Dentro do contexto educacional, pesquisadores têm se dedicado ao desenvolvimento de novas tecnologias que visam melhorar os processos de localização, recuperação, catalogação, e reutilização de objetos de aprendizagem. Baseado neste cenário, destaca-se o uso de técnicas de alinhamento de ontologias para prover integração entre ontologias distintas. Assim, o objetivo deste trabalho é desenvolver uma ferramenta que forneça mecanismos de busca semântica de objetos de aprendizagem com suporte a alinhamento automático de ontologias. / Semantics heterogeneity problems are becoming an important field of research. Within the educational context, researchers have focused on developing new technologies to improve the processes of localization, retrieval, cataloging, and reuse of learning objects. This scenario highlights the use of ontology alignment techniques to provide integration between different ontologies. Therefore, the goal of the present work is to develop a tool that provides mechanisms for semantic search of learning objects, with support for automatic aligning ontologies.

Submitted by Lukas Riehl Figueiredo null (lukas_rf@hotmail.com) on 2018-06-05T16:44:30Z No. of bitstreams: 1 Dissertacao-Lukas-Riehl-Figueiredo.pdf: 2667513 bytes, checksum: ea70d94af0366189c71508909d5f3ba7 (MD5) / Rejected by Elza Mitiko Sato null (elzasato@ibilce.unesp.br), reason: Solicitamos que realize correções na submissão seguindo as orientações abaixo: Problema 01) Na folha de aprovação deve constar a data(dia, mês e ano) da defesa, no seu arquivo está somente o ano. Lembramos que o arquivo depositado no repositório deve ser igual ao impresso, o rigor com o padrão da Universidade se deve ao fato de que o seu trabalho passará a ser visível mundialmente. Agradecemos a compreensão. on 2018-06-06T15:51:03Z (GMT) / Submitted by Lukas Riehl Figueiredo null (lukas_rf@hotmail.com) on 2018-06-06T21:57:37Z No. of bitstreams: 1 Dissertacao-Lukas-VF.pdf: 2667598 bytes, checksum: 032e5b83677ed9c2b780bd1c8401aa2e (MD5) / Approved for entry into archive by Elza Mitiko Sato null (elzasato@ibilce.unesp.br) on 2018-06-08T13:33:19Z (GMT) No. of bitstreams: 1 figueiredo_lr_me_sjrp.pdf: 2667598 bytes, checksum: 032e5b83677ed9c2b780bd1c8401aa2e (MD5) / Made available in DSpace on 2018-06-08T13:33:19Z (GMT). No. of bitstreams: 1 figueiredo_lr_me_sjrp.pdf: 2667598 bytes, checksum: 032e5b83677ed9c2b780bd1c8401aa2e (MD5) Previous issue date: 2018-02-01 / Modelos de processos de negócio têm sido utilizados em ambientes organizacionais para o entendimento da cadeia de processos, visando melhorias técnicas, gerenciais e estratégicas. Esses modelos abrangem variadas informações sobre os recursos utilizados e interações entre diferentes setores e pessoas, evidenciando interdependências entre os processos. Contudo, esses modelos podem apresentar problemas de legibilidade e dificuldades de navegação à medida em que se tornam extensos. A representação do conhecimento implícito é complexa e não está padronizada; as interdependências nem sempre são fáceis de serem compreendidas. O uso de ontologias tem aberto uma perspectiva complementar para mitigar esses problemas e prover processos com semânticas acessíveis por máquina. As ontologias contribuem para a conceituação e organização da informação embutida e desestruturada que se encontra presente nos processos de negócio e que deve ser explorada. As ontologias são utilizadas para estruturar o conhecimento implícito que está presente nos processos de negócio, possibilitando a compreensão desse conhecimento por máquina. As ontologias também contribuem para o alinhamento das visões das equipes de negócio e de Tecnologia da Informação da organização. Nesse contexto, este trabalho apresenta um processo sistemático para gerar uma ontologia a partir de um modelo de processos de negócio em BPMN v2.0, permitindo consultar informações sobre o modelo. Uma ferramenta denominada PM2ONTO foi então desenvolvida, visando gerar a ontologia em OWL automaticamente e disponibilizar uma interface para consultas predefinidas, elaboradas na linguagem SPARQL. Os modelos de processos de negócio devem ser exportados para arquivos em XPDL v2.2, os quais serão as entradas do sistema PM2ONTO. As ontologias resultantes ficam disponíveis em um banco de dados para consultas e também podem ser manipuladas por outras diferentes ferramentas. A avaliação do processo sistemático apresentado neste trabalho foi feita com base em estudos de caso, usando modelos de processos de negócio de diferentes áreas e diferentes níveis de complexidade. / Aiming technical, managerial and strategic improvements, business process models have been used in organizational environments to understand the process chain. Although these models may present readability problems and navigation difficulties as they become extensive, they can cover many information about resources and interactions between different sectors and people, showing interdependencies among the processes. Interdependencies are not always easy to understand because of its complex and not standardized knowledge. The use of ontologies has opened a complementary perspective to mitigate these problems and to provide processes with machine-accessible semantics. Also, they contribute in the conceptualization and organization of the embedded and unstructured information that is present in the business processes and that must be explored. In order to ease machine knowledge, ontologies are used to structure the implicit knowledge in business processes. They also contribute to the alignment of the organization's business and IT teams. In this context, this work presents a systematic process to generate an ontology from a business process model in BPMN v2.0, allowing to query information about the model. In this way, PM2ONTO tool was developed aiming to generate the ontology in OWL automatically and to provide an interface for predefined queries elaborated in the SPARQL language. Business process models should be exported to files in XPDL v2.2, which will be the inputs of the PM2ONTO system. The resulting ontologies stay available in a database for queries and can also be manipulated by other different tools. The systematic process evaluation presented in this work was made based on case studies, using business process models of different areas and different levels of complexity.

Submitted by Nayara Passos (nayara.passos@ufpe.br) on 2015-03-13T12:33:46Z No. of bitstreams: 2 TESE Rinaldo José de Lima.pdf: 8678943 bytes, checksum: e88c290e414329ee00d2d6a35a466de0 (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) / Approved for entry into archive by Daniella Sodre (daniella.sodre@ufpe.br) on 2015-03-13T13:16:54Z (GMT) No. of bitstreams: 2 TESE Rinaldo José de Lima.pdf: 8678943 bytes, checksum: e88c290e414329ee00d2d6a35a466de0 (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-03-13T13:16:54Z (GMT). No. of bitstreams: 2 TESE Rinaldo José de Lima.pdf: 8678943 bytes, checksum: e88c290e414329ee00d2d6a35a466de0 (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Previous issue date: 2014 / CNPq, CAPES. / Information Extraction (IE) consists in the task of discovering and structuring information found in a semi-structured or unstructured textual corpus. Named Entity Recognition (NER) and Relation Extraction (RE) are two important subtasks in IE. The former aims at finding named entities, including the name of people, locations, among others, whereas the latter consists in detecting and characterizing relations involving such named entities in text. Since the approach of manually creating extraction rules for performing NER and RE is an intensive and time-consuming task, researchers have turned their attention to how machine learning techniques can be applied to IE in order to make IE systems more adaptive to domain changes. As a result, a myriad of state-of-the-art methods for NER and RE relying on statistical machine learning techniques have been proposed in the literature. Such systems typically use a propositional hypothesis space for representing examples, i.e., an attribute-value representation. In machine learning, the propositional representation of examples presents some limitations, particularly in the extraction of binary relations, which mainly demands not only contextual and relational information about the involving instances, but also more expressive semantic resources as background knowledge. This thesis attempts to mitigate the aforementioned limitations based on the hypothesis that, to be efficient and more adaptable to domain changes, an IE system should exploit ontologies and semantic resources in a framework for IE that enables the automatic induction of extraction rules by employing machine learning techniques. In this context, this thesis proposes a supervised method to extract both entity and relation instances from textual corpora based on Inductive Logic Programming, a symbolic machine learning technique. The proposed method, called OntoILPER, benefits not only from ontologies and semantic resources, but also relies on a highly expressive relational hypothesis space, in the form of logical predicates, for representing examples whose structure is relevant to the information extraction task. OntoILPER automatically induces symbolic extraction rules that subsume examples of entity and relation instances from a tailored graph-based model of sentence representation, another contribution of this thesis. Moreover, this graph-based model for representing sentences also enables the exploitation of domain ontologies and additional background knowledge in the form of a condensed set of features including lexical, syntactic, semantic, and relational ones. Differently from most of the IE methods (a comprehensive survey is presented in this thesis, including the ones that also apply ILP), OntoILPER takes advantage of a rich text preprocessing stage which encompasses various shallow and deep natural language processing subtasks, including dependency parsing, coreference resolution, word sense disambiguation, and semantic role labeling. Further mappings of nouns and verbs to (formal) semantic resources are also considered. OntoILPER Framework, the OntoILPER implementation, was experimentally evaluated on both NER and RE tasks. This thesis reports the results of several assessments conducted using six standard evaluationcorpora from two distinct domains: news and biomedical. The obtained results demonstrated the effectiveness of OntoILPER on both NER and RE tasks. Actually, the proposed framework outperforms some of the state-of-the-art IE systems compared in this thesis. / A área de Extração de Informação (IE) visa descobrir e estruturar informações dispostas em documentos semi-estruturados ou desestruturados. O Reconhecimento de Entidades Nomeadas (REN) e a Extração de Relações (ER) são duas subtarefas importantes em EI. A primeira visa encontrar entidades nomeadas, incluindo nome de pessoas e lugares, entre outros; enquanto que a segunda, consiste na detecção e caracterização de relações que envolvem as entidades nomeadas presentes no texto. Como a tarefa de criar manualmente as regras de extração para realizar REN e ER é muito trabalhosa e onerosa, pesquisadores têm voltado suas atenções na investigação de como as técnicas de aprendizado de máquina podem ser aplicadas à EI a fim de tornar os sistemas de ER mais adaptáveis às mudanças de domínios. Como resultado, muitos métodos do estado-da-arte em REN e ER, baseados em técnicas estatísticas de aprendizado de máquina, têm sido propostos na literatura. Tais sistemas normalmente empregam um espaço de hipóteses com expressividade propositional para representar os exemplos, ou seja, eles são baseado na tradicional representação atributo-valor. Em aprendizado de máquina, a representação proposicional apresenta algums fatores limitantes, principalmente na extração de relações binárias que exigem não somente informações contextuais e estruturais (relacionais) sobre as instâncias, mas também outras formas de como adicionar conhecimento prévio do problema durante o processo de aprendizado. Esta tese visa atenuar as limitações acima mencionadas, tendo como hipótese de trabalho que, para ser eficiente e mais facilmente adaptável às mudanças de domínio, os sistemas de EI devem explorar ontologias e recursos semânticos no contexto de um arcabouço para EI que permita a indução automática de regras de extração de informação através do emprego de técnicas de aprendizado de máquina. Neste contexto, a presente tese propõe um método supervisionado capaz de extrair instâncias de entidades (ou classes de ontologias) e de relações a partir de textos apoiando-se na Programação em Lógica Indutiva (PLI), uma técnica de aprendizado de máquina supervisionada capaz de induzir regras simbólicas de classificação. O método proposto, chamado OntoILPER, não só se beneficia de ontologias e recursos semânticos, mas também se baseia em um expressivo espaço de hipóteses, sob a forma de predicados lógicos, capaz de representar exemplos cuja estrutura é relevante para a tarefa de EI consideradas nesta tese. OntoILPER automaticamente induz regras simbólicas para classificar exemplos de instâncias de entidades e relações a partir de um modelo de representação de frases baseado em grafos. Tal modelo de representação é uma das constribuições desta tese. Além disso, o modelo baseado em grafos para representação de frases e exemplos (instâncias de classes e relações) favorece a integração de conhecimento prévio do problema na forma de um conjunto reduzido de atributos léxicos, sintáticos, semânticos e estruturais. Diferentemente da maioria dos métodos de EI (uma pesquisa abrangente é apresentada nesta tese, incluindo aqueles que também se aplicam a PLI), OntoILPER faz uso de várias subtarefas do Processamento de Linguagem

[pt] Com a evolução da Web atual para a Web Semântica, acredita- se que as informações disponíveis estarão estruturadas de forma a permitir o processamento automático de seu conteúdo por máquinas. Além do processamento individual, deseja-se uma melhor troca de informações entre aplicações Web. Para estes propósitos, são necessários mecanismos que garantam a interoperabilidade semântica, i.e., identificação e compatibilidade de informações. Neste sentido, ontologias são utilizadas como um recurso para disponibilizar um vocabulário estruturado e livre de ambigüidades. Ontologias fornecem um padrão bem definido para a estruturação da informação e promovem um formalismo passível de processamento automático. Neste trabalho, propomos uma estratégia para interoperabilidade de ontologias. O Componente para Alinhamento Taxonômico de Ontologias - CATO, resultado da implementação desta estratégia proposta, alinha automaticamente as taxonomias de ontologias comparadas. O alinhamento realizado é obtido em três etapas executadas seqüencialmente. A primeira etapa compara lexicalmente os conceitos das ontologias entradas e usa um mecanismo de poda estrutural dos conceitos associados como condição de parada. A segunda etapa compara estruturalmente as hierarquias das ontologias identificando as similaridades entre suas sub-árvores comuns. A terceira etapa refina os resultados da etapa anterior classificando os conceitos identificados como similares em bem similares ou pouco similares, de acordo com um percentual de similaridade prédefinido. / [en] With the Web evolving towards a Semantic Web, it is believed that the available information will be presented in a meaningful way to allow machines to automatically process its content. Besides the individual processing, a better information exchange among Web applications is desired. For this purpose, mechanisms are called for guarantee the semantic interoperability, that is, the identification and compatibility of information. In this direction, ontologies are used as one resource to make available a structured vocabulary, free of ambiguities. Ontologies provide a well-defined standard to structure the information and to promote formalism for automatic processing. In this work, we propose one strategy for ontology interoperability. The Ontology Taxonomic Alignment Component - CATO, which is the result of the implementation of this proposed strategy, provides an automatic taxonomic ontologies alignment. In this way, the alignment is obtained by a three-step process. The first step is the lexical comparison between the concepts from the entries ontologies. It uses a trimming mechanism of the related associated concepts as a stop condition. The second step is the structural comparison of the ontologies structures used to identify the similarities between common sub-trees. The third step refines the results of the previous step, classifying the similar identified concepts as very similar or little similar, according to a pre-defined similarity measurement.

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. / 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.