The development of tools and services for the realisation of the Semantic Web has been a very active field of research in recent years, with a strong focus on linking existing data. In the field of music information management, Semantic Web technologies may facilitate searching and browsing, and help to reveal relationships with data from other domains. At the same time, many algorithms have been developed to extract low and high-level features, which enable the user to analyse music and audio in detail. The use of semantics in the process of music production however is still a relatively new field of research. With computer systems and music processing applications becoming increasingly powerful and complex in their underlying structure, semantics can help musicians and producers in decision processes, and provide more natural interactions with the systems. Audio effects represent an integral part in modern music production. They modify an input signal and may be applied in order to enhance the perceived quality of a sound or to make more artistic changes to it in the composition process. Employing music information retrieval (MIR) and Semantic Web technologies specifically for the control of audio effects has the potential to be a significant step in their evolution. Detailed descriptions of the use of audio effects in a music production project can additionally facilitate the description of work flows and the reproducibility of production procedures, adding an additional layer of depth to MIR. We substantiate the hypothesis that the collection of audio related metadata during the production process is beneficial, by comparing the results of various feature extraction techniques on audio material before and after the application of audio effects. We develop a formal Semantic Web ontology for the domain of Audio Effects in the context of music production. The ontology enables the creation of detailed metadata about audio effects implementations within the Studio Ontology framework for use in music production projects. The ontology contains inter-linkable classification systems based on different criteria constituting an interdisciplinary classification. Finally, we evaluate the ontology and present several use cases and applications, such as adaptive audio effects using and creating semantic metadata.

Submitted by Filipe dos Santos (fsantos@pucsp.br) on 2016-09-02T14:31:38Z No. of bitstreams: 1 Newton Juniano Calegari.pdf: 2853517 bytes, checksum: e1eda2a1325986c6284a5054d724a19f (MD5) / Made available in DSpace on 2016-09-02T14:31:38Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Newton Juniano Calegari.pdf: 2853517 bytes, checksum: e1eda2a1325986c6284a5054d724a19f (MD5) Previous issue date: 2016-04-02 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Pontifícia Universidade Católica de São Paulo / The tool proposed in this research aims at bringing together the Semantic Web technologies and content publishers, this way enabling the latter to contribute to creating structured data and metadata about texts and information they may make available on the Web. The general goal is to investigate the technical feasibility of developing a semantic annotation tool that enables content publishers to contribute to the Semantic Web ecosystem. Based on (BERNERS-LEE et al., 2001; ALESSO; SMITH, 2006; RODRÍGUEZ-ROCHA et al., 2015; GUIZZARDI, 2005; ISOTANI; BITTENCOURT, 2015), the Semantic Web is presented according to its technological stack. Considering the importance of the ontologies and vocabularies used to create Semantic Web applications, the essential subjects of the conceptual modelling and the ontology language used on the Web are presented. In order to provide the necessary concepts to use semantic annotations, this dissertation presents both the way annotations are used (manual, semi-automatic, and automatic) as well as the way these annotations are integrated with resources available on the Web. The state-of-the-art chapter describes recent projects and related work on the use of Semantic Web within Web-content publishing context. The methodology adopted by this research is based on (SANTAELLA; VIEIRA, 2008; GIL, 2002), in compliance with the exploratory approach for research. This research presents the proposal and the architecture of the semantic annotation tool, which uses shared vocabulary in order to create structured data based on textual content. In conclusion, this dissertation addresses the possibilities of future work, both in terms of the implementation of the tool in a real use case as well as in new scientific research / A proposta apresentada nesta pesquisa busca aproximar as tecnologias de Web Semântica dos usuários publicadores de conteúdo na Web, permitindo que estes contribuam com a geração de dados estruturados e metadados sobre textos e informações que venham disponibilizar na Web. O objetivo geral deste trabalho é investigar a viabilidade técnica de desenvolvimento de uma ferramenta de anotação semântica que permita aos usuários publicadores de conteúdo contribuírem para o ecossistema de Web Semântica. Com suporte de (BERNERS-LEE et al., 2001; ALESSO; SMITH, 2006; RODRÍGUEZ-ROCHA et al., 2015; GUIZZARDI, 2005; ISOTANI; BITTENCOURT, 2015) apresenta-se o tópico de Web Semântica de acordo com a pilha tecnológica que mostra o conjunto de tecnologias proposto para a sua realização. Considerando a importância de ontologias e vocabulários para a construção de aplicações de Web Semântica, são apresentados então os tópicos fundamentais de modelagem conceitual e a linguagem de ontologias para Web. Para fornecer a base necessária para a utilização de anotações semânticas são apresentados, além da definição, os modos de uso de anotações (manual, semi-automático e automático) e as formas de integrar essas anotações com recursos disponíveis nas tecnologias da Web Semântica. O estado da arte contempla trabalhos e projetos recentes sobre o uso de Web Semântica no contexto de publicação de conteúdo na Web. A metodologia é baseada na proposta apresentada por SANTAELLA; VIEIRA (2008), seguindo uma abordagem exploratória para a condução da pesquisa. É apresentada a proposta e os componentes de uma ferramenta de anotação semântica que utiliza vocabulários compartilhados para geração de dados estruturados a partir de conteúdo textual. Concluindo o trabalho, são apresentadas as possibilidades futuras, tanto da implementação da ferramenta em um cenário real, atestando sua viabilidade técnica, quanto novos trabalhos encaminhados a partir desta pesquisa

Em comunidades de prática, a aprendizagem ocorre por meio da interação e colaboração constante de seus participantes, o caráter social destes ambientes é fundamental para a construção do conhecimento. Por este motivo, esta dissertação busca compreender a forma como os usuários interagem em comunidades de prática e propõe a estruturação destas informações em torno de um perfil dinâmico de usuário. A aplicação de perfis de usuário neste contexto permite entender o indivíduo, seus interesses e necessidades. A partir da representação dos participantes de comunidades de prática é possível desenvolver sistemas de aprendizagem inteligente, sistemas de recomendação, elementos de gamificação e sistemas de acesso e recuperação de informação personalizados. Estes mecanismos procuram estimular o engajamento dos participantes e promover a aprendizagem colaborativa. A representação das informações neste trabalho será apoiada pelo uso de tecnologias da web semântica e de ontologias para a formalização das relações em comunidades de prática. O desenvolvimento de softwares educacionais baseados na web semântica amplia a capacidade de implementação de novos mecanismos de aprendizagem, contribuindo para a análise das interações e a inferências sobre as informações dos usuários. O uso de ontologias permite a formalização das informações e torna possível a elaboração de uma rede de conhecimento que pode ser processada e consumida por agentes de software, contribuindo para a interoperabilidade do sistema. / In communities of practice, learning is built through constant interaction and collaboration of their participants, the social aspect of these environments is crucial for the knowledge construction. For this reason, this work intends to understand how users interact in communities of practice and proposes a dynamic user profile to structure this information. An user profile applied in this context allows us to understand the person, his interests and needs. The representation of participants in communities of practice allow us to develop intelligent learning systems, recommender systems, gamification elements and systems for personalized access and personalized information retrieval. Those mechanisms intend to stimulate participant engagement to promote collaborative learning. In this work, semantic web technologies and ontologies are used to represent this informations. The development of educational software based on the semantic web expands the capacity to implement new learning mechanisms, contributing to the analysis of the interactions and the inferences about user informations. The use of ontologies allows the formalization of information and enables the elaboration of a knowledge network that can be processed and consumed by software agents, contributing to the system interoperability.

As plataformas de Mídias Sociais se tornaram um meio essencial para a disponibilização de informações. Dentre elas, o Twitter tem se destacado, devido ao grande volume de mensagens que são compartilhadas todos os dias, principalmente mencionando eventos ao redor do mundo. Tais mensagens são uma importante fonte de informação e podem ser utilizadas em diversas aplicações. Contudo, a classificação de texto em tweets é uma tarefa não trivial. Além disso, não há um consenso quanto à quais tarefas devem ser executadas para Identificação e Classificação de Eventos em tweets, uma vez que as abordagens existentes trabalham com tipos específicos de eventos e determinadas suposições, que dificultam a reprodução e a comparação dessas abordagens em eventos de natureza distinta. Neste trabalho, nós elaboramos um framework para a classificação de eventos de natureza distinta. O framework possui os seguintes elementos chave: a) enriquecimento externo a partir da exploração de páginas web relacionadas, como uma forma de complementar a extração de features conceituais do conteúdo dos tweets; b) enriquecimento semântico utilizando recursos da Linked Open Data cloud para acrescentar features semânticas relacionadas; e c) técnica de poda para selecionar as features semânticas mais discriminativas Nós avaliamos o framework proposto através de um vasto conjunto de experimentos, que incluem: a) sete eventos alvos de natureza distinta; b) diferentes combinações das features conceituais propostas (i.e. entidades, vocabulário, e a combinação de ambos); c) estratégias distintas para a extração de features (i.e. a partir do conteúdo dos tweets e das páginas web); d) diferentes métodos para a seleção das features semânticas mais relevantes de acordo com o domínio (i.e. poda, seleção de features, e a combinação de ambos); e) dois algoritmos de classificação. Nós também comparamos o desempenho do framework em relação a outro método utilização para o enriquecimento contextual, o qual tem como base word embeddings. Os resultados mostraram as vantagens da utilização do framework proposto e que a nossa solução é factível e generalizável, dando suporte a classificação de diferentes tipos de eventos. / Social Media platforms have become key as a means of spreading information, opinions or awareness about real-world events. Twitter stands out due to the huge volume of messages about all sorts of topics posted every day. Such messages are an important source of useful information about events, presenting many useful applications (e.g. the detection of breaking news, real-time awareness, updates about events). However, text classification on Twitter is by no means a trivial task that can be handled by conventional Natural Language Processing techniques. In addition, there is no consensus about the definition of which kind of tasks are executed in the Event Identification and Classification in tweets, since existing approaches often focus on specific types of events, based on specific assumptions, which makes it difficult to reproduce and compare these approaches in events of distinct natures. In this work, we aim at building a unifying framework that is suitable for the classification of events of distinct natures. The framework has as key elements: a) external enrichment using related web pages for extending the conceptual features contained within the tweets; b) semantic enrichment using the Linked Open Data cloud to add related semantic features; and c) a pruning technique that selects the semantic features with discriminative potential We evaluated our proposed framework using a broad experimental setting, that includes: a) seven target events of different natures; b) different combinations of the conceptual features proposed (i.e. entities, vocabulary and their combination); c) distinct feature extraction strategies (i.e. from tweet text and web related documents); d) different methods for selecting the discriminative semantic features (i.e. pruning, feature selection, and their combination); and e) two classification algorithms. We also compared the proposed framework against another kind of contextual enrichment based on word embeddings. The results showed the advantages of using the proposed framework, and that our solution is a feasible and generalizable method to support the classification of distinct event types.

Dada a grande quantidade de conteúdo criado por usuários na Web, uma proposta para ajudar na busca e organização é a criação de sistemas de anotações (tagging systems), normalmente na forma de palavras-chave, extraídas do próprio conteúdo ou sugeridas por visitantes. Esse trabalho aplica um algoritmo de mineração de dados em um banco de dados RDF, contendo instâncias que podem fazer referências à rede Linked Data do DBpedia, para recomendação de tags utilizando as medidas de similaridade taxonômica, relacional e literal de descrições RDF. O banco de dados utilizado é o Arquigrafia, um sistema de banco de dados na Web cujo objetivo é catalogar imagens de projetos arquitetônicos, e que permite que visitantes adicionem tags às imagens. Foram realizados experimentos para a avaliação da qualidade das recomendações de tags realizadas considerando diferentes modelos do Arquigrafia incluindo o modelo estendido do Arquigrafia que faz referências ao DBpedia. Os resultados mostram que a qualidade da recomendação de determinadas tags pode melhorar quando consideramos diferentes modelos (com referências à rede Linked Data do DBpedia) na fase de aprendizado. / Given the huge content created by users in the Web, a way to help in search and organization is the creation of tagging systems, usually in a keyword form (extracted from the Web content or suggested by users). This work applies a data mining algorithm in a RDF database, which contain instances that can reference the DBpedia Linked Data repository, to recommend tags using the taxonomic, relational and literal similarities from RDF descriptions. The database used is the Arquigrafia, a database system available in the Web which goal is to catalog architecture projects, and it allows a user to add tags to images. Experiments were performed to evaluate the quality of the tag recommendations made considering differents models of Arquigrafia\'s database, including an extended model which has references to DBpedia. The results shown that the quality of the recommendations of some tags can be improved when we consider different models (with references to DBpedia Linked Data repository) in the learning phase.

Description logics (DLs) are knowledge representation formalisms with numerous applications and well-understood model-theoretic semantics and computational properties. SRIQ is a DL that provides the logical underpinning for the semantic web language OWL 2, which is the W3C standard for knowledge representation on the web. A central component of most DL applications is an efficient and scalable reasoner, which provides services such as consistency testing and classification. Despite major advances in DL reasoning algorithms over the last decade, however, ontologies are still encountered in practice that cannot be handled by existing DL reasoners. Consequence-based calculi are a family of reasoning techniques for DLs. Such calculi have proved very effective in practice and enjoy a number of desirable theoretical properties. Up to now, however, they were proposed for either Horn DLs (which do not support disjunctive reasoning), or for DLs without cardinality constraints. In this thesis we present a novel consequence-based algorithm for TBox reasoning in SRIQ - a DL that supports both disjunctions and cardinality constraints. Combining the two features is non-trivial since the intermediate consequences that need to be derived during reasoning cannot be captured using DLs themselves. Furthermore, cardinality constraints require reasoning over equality, which we handle using the framework of ordered paramodulation - a state-of-the-art method for equational theorem proving. We thus obtain a calculus that can handle an expressive DL, while still enjoying all the favourable properties of existing consequence-based algorithms, namely optimal worst-case complexity, one-pass classification, and pay-as-you-go behaviour. To evaluate the practicability of our calculus, we implemented it in Sequoia - a new DL reasoning system. Empirical results show substantial robustness improvements over well-established algorithms and implementations, and performance competitive with closely related work.

La nécessité de collecter des observations sur une longue durée pour la recherche sur des questions environnementales a entrainé la mise en place de Zones Ateliers par le CNRS. Ainsi, depuis plusieurs années, de nombreuses bases de données à caractère spatio-temporel sont collectées par différentes équipes de chercheurs. Afin de faciliter les analyses transversales entre différentes observations, il est souhaitable de croiser les informations provenant de ces sources de données. Néanmoins, chacune de ces sources est souvent construite de manière indépendante de l'une à l'autre, ce qui pose des problèmes dans l'analyse et l'exploitation. De ce fait, cette thèse se propose d'étudier les potentialités des ontologies à la fois comme objets de modélisation, d'inférence, et d'interopérabilité. L'objectif est de fournir aux experts du domaine une méthode adaptée permettant d'exploiter l'ensemble de données collectées. Étant appliquées dans le domaine environnemental, les ontologies doivent prendre en compte des caractéristiques spatio-temporelles de ces données. Vu le besoin d'une modélisation des concepts et des opérateurs spatiaux et temporaux, nous nous appuyons sur la solution de réutilisation des ontologies de temps et de l'espace. Ensuite, une approche d'intégration de données spatio-temporelles accompagnée d'un mécanisme de raisonnement sur leurs relations a été introduite. Enfin, les méthodes de fouille de données ont été adoptées aux données spatio-temporelles sémantiques pour découvrir de nouvelles connaissances à partir de la base de connaissances. L'approche a ensuite été mise en application au sein du prototype Geminat qui a pour but d'aider à comprendre les pratiques agricoles et leurs relations avec la biodiversité dans la zone atelier Plaine et Val de Sèvre. De l'intégration de données à l'analyse de connaissances, celui-ci offre les éléments nécessaires pour exploiter des données spatio-temporelles hétérogènes ainsi qu'en extraire de nouvelles connaissances. / The need to collect long-term observations for research on environmental issues led to the establishment of "Zones Ateliers" by the CNRS. Thus, for several years, many databases of a spatio-temporal nature are collected by different teams of researchers. To facilitate transversal analysis of different observations, it is desirable to cross-reference information from these data sources. Nevertheless, these sources are constructed independently of each other, which raise problems of data heterogeneity in the analysis.Therefore, this thesis proposes to study the potentialities of ontologies as both objects of modeling, inference, and interoperability. The aim is to provide experts in the field with a suitable method for exploiting heterogeneous data. Being applied in the environmental domain, ontologies must take into account the spatio-temporal characteristics of these data. As the need for modeling concepts and spatial and temporal operators, we rely on the solution of reusing the ontologies of time and space. Then, a spatial-temporal data integration approach with a reasoning mechanism on the relations of these data has been introduced. Finally, data mining methods have been adapted to spatio-temporal RDF data to discover new knowledge from the knowledge-base. The approach was then applied within the Geminat prototype, which aims to help understand farming practices and their relationships with the biodiversity in the "zone atelier Plaine and Val de Sèvre". From data integration to knowledge analysis, it provides the necessary elements to exploit heterogeneous spatio-temporal data as well as to discover new knowledge.

The work gives overview of its three main topics: semantic web, information extraction and ontology learning. A method for identification relevant information on web pages is described and experimentally tested on pages of companies offering products and services. The method is based on analysis of a sample web pages and their position in the Open Directory catalogue. Furthermore, a modfication of association rules mining algorithm is proposed and experimentally tested. In addition to an identification of a relation between ontology concepts, it suggest possible naming of the relation.

Este trabalho é um estudo exploratório interdisciplinar, pois converge de duas áreas não pertencentes à mesma classe acadêmica, Ciência da Informação (CI) e Ciência da Computação. O objetivo é, além de estudar a representação no ambiente virtual, encontrar uma forma de representar a informação não textual (multimídia) que atenda essas \"novas necessidades\" e possibilidades que a Web Semântica requer no desenvolvimento de contextos com uso do XML. Conforme a complexidade dos documentos multimodais que envolvem textos, vídeos e imagens descritos em mais de um formato, a opção para a interoperabilidade da descrição foi representar o contexto destes documentos com uso de ontologia. Através de uma metodologia de pesquisa qualitativa de análise exploratória e descritiva, apresentam-se ontologias que permitam que esta descrição feita em padrões convencionais, mas interoperáveis, de formatos de descrição, e que possam atingir um conjunto de objetos multimodais. A descrição desta ontologia, em dois formatos interoperáveis, MARC21 e Dublin Core, foi criada utilizando o software Protégé; e para validação da ontologia, foram feitas 3 aplicações práticas com vídeos acadêmicos (uma aula, um trabalho de conclusão de curso e uma defesa de dissertação de mestrado), que possuem imagens retiradas dos slideshows e compostas num documento final. O resultado alcançado é uma representação dinâmica de vídeo, que faça as relações com os outros objetos que a vídeo trás além da interoperabilidade dos formatos de descrição, tais como: Dublin Core e MARC21. / This work is an exploratory interdisciplinary study, since it mixes two different academic areas: Information science (IS) and Computer Science. The search for a new way of represent non-textual information (media) that supplies the current needs and possibilities that semantic web requires on XML developed contexts is one of the aims of this study. According to the complexity of multimodal documents that converge text, videos and images described in more than one format, ontology use was choose to represent the description interoperability. Through a qualitative research using exploratory and descriptive analysis will be presented ontologies that allow the conventional patterns of description to be interoperable, being able to show a multimodal object set. This ontology description was made in two interoperable formats: MARC21 and Dublin Core. It was created using the Protégé software. To validate the ontologies, they will be applied in 3 academic videos (a lesson video, a graduation defense, and a masters defense), and all of three are composed with slideshows images that are attached in the final document. The result obtained is a dynamic video representation that can make relations with the other video objects beyond interoperability of description formats, such as Dublin Core and MARC21.

Este trabalho foca na viabilização do desenvolvimento de serviços semânticos de acordo com o estilo arquitetural REST. Mais especificamente, considera-se a realização REST baseada no protocolo HTTP, resultando em serviços semânticos RESTful. A viabilização de serviços semânticos tem sido tema de diversas publicações no meio acadêmico. Porém, a grande maioria dos esforços considera apenas os serviços desenvolvidos sob o estilo arquitetural RPC, através do protocolo SOAP. A abordagem RPC, fortemente incentivada pela indústria de software, é perfeitamente realizável em termos tecnológicos, mas agrega computações e definições desnecessárias, o que resulta em serviços mais complexos, com baixo desempenho e pouca escalabilidade. O fato é que serviços REST compõem a maioria dos serviços disponibilizados na Web 2.0 nome amplamente adotado para referenciar a atual fase da Web, notoriamente focada na geração colaborativa de conteúdo. A proposta oferecida por este trabalho utiliza uma seleção específica de linguagens e protocolos já existentes, reforçando sua realizabilidade. Utiliza-se a linguagem OWL-S como ontologia de serviços e a linguagem WADL para a descrição sintática dos mesmos. O protocolo HTTP é utilizado na transferência das mensagens, na definição da ação a ser executada e no escopo de execução desta ação. Identificadores URI são utilizados na definição da interface de acesso ao serviço. A compilação final dá origem à ontologia RESTfulGrounding, uma especialização de OWL-S. / The proposal is to allow the development of semantic Web services according to an architectural style called REST. More specifically, it considers a REST implementation based on the HTTP protocol, resulting in RESTful Semantic Web Services. The development of semantic Web services has been the subject of various academic papers. However, the predominant effort considers Web services designed according to another architectural style named RPC, mainly through the SOAP protocol. The RPC approach, strongly stimulated by the software industry, aggregates unnecessary processing and definitions that make Web services more complex than desired. Therefore, services end up being not as scalable and fast as possible. In fact, REST services form the majority of Web services developed within the Web 2.0 context, an environment clearly focused on user-generated content and social aspects. The proposal presented here makes use of a specific selection of existing languages and protocols, reinforcing its feasibility. Firstly, OWL-S is used as the base ontology for services, whereas WADL is for syntactically describing them. Secondly, the HTTP protocol is used for transferring messages; defining the action to be executed; and also defining the execution scope. Finally, URI identifiers are responsible for specifying the service interface. The final compilation proposed results in an ontology named RESTfulGrounding, which extends OWL-S.