Owing to the ever increasing information deluge, it is becoming increasingly difficult to locate relevant information through traditional term-based search methods. Event–based text mining provides a more promising approach, as it also takes into account the semantic relationships between terms. Typical event representations only focus on identifying the type of the event, its par-ticipants and their types. However, additional information, which is essential for correct interpretation of the event, is often present in the text. This includes infor-mation about the polarity, certainty level, intensity/rate/frequency, type and source of the knowledge conveyed by the event. We refer to this additional information as meta-knowledge. This thesis focusses on our work involving the enrichment of events with meta-knowledge information. In this thesis we: • describe the annotation scheme designed specifically to capture meta-knowledge information at the event level• report on the corpora that have been enriched through deployment of the meta-knowledge annotation scheme• describe the work on automated identification of meta-knowledge including: - a broad-ranging study on analysis and identification of polarity of bio-events using three different bio-event corpora - a detailed study on analysis and identification of knowledge source in bio-events found in abstracts as well as in full papers - a first study on analysis and identification of bio-event manner• describe the initial work on a new approach to discourse analysis based on me-ta-knowledge annotations at the event level

Made available in DSpace on 2016-03-15T19:38:50Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Daniel Gomes Ferrari.pdf: 2637416 bytes, checksum: 535856887beb7ff04af53570120bc1f9 (MD5) Previous issue date: 2014-03-27 / Natcomp Informatica e Equipamentos Eletronicos LTDA / Data clustering is an important data mining task that aims to segment a database into groups of objects based on their similarity or dissimilarity. Due to the unsupervised nature of clustering, the search for a good quality solution can become a complex process. There is currently a wide range of clustering algorithms and selecting the most suitable one for a given problem can be a slow and costly process. In 1976, Rice formulated the algorithm selection problem (PSA) postulating that a good performance algorithm can be chosen according to the problem s structural characteristics. Meta-learning brings the concept of learning about learning, that is, the meta-knowledge obtained from the algorithms learning process allows it to improve its performance. Meta-learning has a major intersection with data mining in classification problems, where it is used to select algorithms. This thesis proposes an approach to the algorithm selection problem by using meta-learning techniques for clustering. The characterization of 84 problems is performed by a classical approach, based on the problems, and a new proposal based on the similarity among the objects. Ten internal indices are used to provide different performance assessments of seven algorithms, where the combination of the indices determine the ranking for the algorithms. Several analyzes are performed in order to assess the quality of the obtained meta-knowledge in facilitating the mapping between the problem s features and the performance of the algorithms. The results show that the new characterization approach and method to combine the indices provide a good quality algorithm selection mechanism for data clustering problems. / Agrupamento é uma tarefa importante na mineração de dados, tendo como objetivo segmentar uma base de dados em grupos de objetos baseando-se na similaridade ou dissimilaridade entre os mesmos. Devido à natureza não supervisionada da tarefa, a busca por uma solução de boa qualidade pode se tornar um processo complexo. Atualmente, existe na literatura acadêmica uma grande quantidade de algoritmos que podem ser utilizados na resolução deste problema. A seleção do algoritmo mais adequado para um determinado problema pode ser um processo lento e custoso. Em 1976, Rice formulou o Problema de Seleção de Algoritmos (PSA), postulando que um algoritmo de bom desempenho pode ser escolhido de acordo com as características estruturais do problema em que o mesmo será aplicado. A meta-aprendizagem traz consigo o conceito de aprender sobre o aprender, isto é, por meio do meta-conhecimento obtido do processo de aprendizagem dos algoritmos é possível aprimorar o desempenho do processo. Meta-aprendizagem possui grande interseção com mineração de dados no que tange problemas de classificação, sendo utilizada no desenvolvimento de sistemas de seleção de algoritmos. Nesta tese é proposta a abordagem ao PSA por meio de técnicas de meta-aprendizagem para agrupamento de dados. A caracterização de 84 problemas é realizada pela abordagem clássica, baseada nos problemas, e por uma nova proposta baseada na similaridade entre os objetos. São utilizados dez índices internos para promover diferentes avaliações do desempenho de sete algoritmos, onde a combinação desses índices determina o ranking dos algoritmos. São realizadas diversas análises no intuito de avaliar a qualidade do meta-conhecimento obtido em viabilizar o mapeamento entre as características do problema e o desempenho dos algoritmos. Os resultados mostram que a nova caracterização e combinação dos índices proporcionam a seleção, com qualidade, de algoritmos para agrupamento de dados.

Seit einigen Jahren erlangt die Thematik "Wissen und Umgang mit Wissen in Organisationen" bzw. "Wissensmanagement" nicht nur in der Unternehmenspraxis, sondern auch in der Wissenschaft zunehmende Aufmerksamkeit. Wissenschaftler und Praktiker widmen sich verstärkt der Fragestellung, Wissen erfolgreich zu managen und betrachten Wissen als Quelle für nachhaltige Wettbewerbsvorteile. Hierfür bedarf es eines Umdenkens im Management dahingehend, den Umgang mit Wissen in den Vordergrund sämtlicher Aktivitäten zu stellen. Trotz der zahlreichen Publikationen zur Thematik ist bisher nur ein geringes Maß an Einheitlichkeit in den einschlägigen Begriffen und Theorien erreicht worden, das dem veränderten Stellenwert von Wissen umfassend gerecht würde. Die Vielzahl der Publikationen und deren Heterogenität lassen darauf deuten, daß es sich bei Wissen und dem Umgang mit Wissen um ein höchst komplexes Thema handelt. Zugleich zeigt sich, daß die Thematik keineswegs ausschließlich in das Forschungsgebiet der Betriebswirtschaftslehre fällt. Auch aus anderen Wissenschaftsdisziplinen liegt eine Vielzahl von Veröffentlichungen vor, so z.B. aus den Gebieten Epistemologie, Soziologie, Kognitionspsychologie, Kreativitätsforschung, Bibliotheks- und Informationswissenschaften, Informatik und Pädagogik. Dabei betrachten die verschiedenen Disziplinen jeweils spezifische Fragestellungen und diskutieren die Thematik aus verschiedenen Blickwinkeln, mit jeweils unterschiedlichen Erkenntniszielen und Methoden. Obgleich die vorhandene Literatur eine überaus heterogene Struktur aufweist und die meisten Beiträge eher explorativer Natur sind, scheint die Schlußfolgerung gerechtfertigt, Wissen und den Umgang mit Wissen als interdisziplinäres Forschungsgebiet anzusehen. Allerdings existiert bislang kein in sich geschlossener Ansatz, der die verschiedenen Stränge in einen einheitlichen Bezugsrahmen vereint. Jüngst sind aber erste Bemühungen erkennbar, um Forschungsansätze aus verschiedenen Wissenschaftsgebieten zu integrieren. Vor diesem Hintergrund besteht ein wesentliches Ziel dieser Dissertation, die vorhandene Literatur aufzuarbeiten und auszuwerten, um zugleich Ansatzpunkte für zukünftige Forschungsarbeiten zu identifizieren. Bei der Aufarbeitung der Literatur wird die Vielfältigkeit und Heterogenität der Publikationen berücksichtigt, um möglichst ein breites Spektrum abzudecken. Damit leistet die Arbeit einen Beitrag zur weiteren Integration interdisziplinärer Forschungsergebnisse auf dem Gebiet "Wissen und Umgang mit Wissen in Organisationen". Als Anknüpfungspunkt wurde dabei die Wissensbasis einer Organisation gewählt, die in vielen Veröffentlichungen im Mittelpunkt steht. In der Arbeit werden unterschiedliche Möglichkeiten zur Systematisierung vorgestellt. Darauf aufbauend wird ein eigener Systematisierungsansatz entwickelt, der auf den Grundunterscheidungen nach Arten des Wissens (Wissensarten), Trägern des Wissens (Wissensträgern) und Prozessen des Umgangs mit Wissen (Wissensprozessen) basiert. Die Tragfähigkeit des Ansatzes soll dadurch überprüft werden, inwieweit eine solche Unterscheidung in vorhandenen Konzepten zum Wissensmanagement enthalten ist. Da die Wissensbasis in einem unmittelbaren Zusammenhang mit den Wertschöpfungsprozessen des Unternehmen steht, besteht zudem die Möglichkeit, den Systematisierungsansatz mit verschiedenen Managementebenen im Sinne einer Rahmenkonzeption für eine wissensorientierte Unternehmensführung zu verknüpfen. Ein solches Rahmenkonzept erlaubt es, Gestaltungsempfehlungen für ein Management des Wissens von und in Organisationen abzuleiten.

Seit einigen Jahren erlangt die Thematik "Wissen und Umgang mit Wissen in Organisationen" bzw. "Wissensmanagement" nicht nur in der Unternehmenspraxis, sondern auch in der Wissenschaft zunehmende Aufmerksamkeit. Wissenschaftler und Praktiker widmen sich verstärkt der Fragestellung, Wissen erfolgreich zu managen und betrachten Wissen als Quelle für nachhaltige Wettbewerbsvorteile. Hierfür bedarf es eines Umdenkens im Management dahingehend, den Umgang mit Wissen in den Vordergrund sämtlicher Aktivitäten zu stellen. Trotz der zahlreichen Publikationen zur Thematik ist bisher nur ein geringes Maß an Einheitlichkeit in den einschlägigen Begriffen und Theorien erreicht worden, das dem veränderten Stellenwert von Wissen umfassend gerecht würde. Die Vielzahl der Publikationen und deren Heterogenität lassen darauf deuten, daß es sich bei Wissen und dem Umgang mit Wissen um ein höchst komplexes Thema handelt. Zugleich zeigt sich, daß die Thematik keineswegs ausschließlich in das Forschungsgebiet der Betriebswirtschaftslehre fällt. Auch aus anderen Wissenschaftsdisziplinen liegt eine Vielzahl von Veröffentlichungen vor, so z.B. aus den Gebieten Epistemologie, Soziologie, Kognitionspsychologie, Kreativitätsforschung, Bibliotheks- und Informationswissenschaften, Informatik und Pädagogik. Dabei betrachten die verschiedenen Disziplinen jeweils spezifische Fragestellungen und diskutieren die Thematik aus verschiedenen Blickwinkeln, mit jeweils unterschiedlichen Erkenntniszielen und Methoden. Obgleich die vorhandene Literatur eine überaus heterogene Struktur aufweist und die meisten Beiträge eher explorativer Natur sind, scheint die Schlußfolgerung gerechtfertigt, Wissen und den Umgang mit Wissen als interdisziplinäres Forschungsgebiet anzusehen. Allerdings existiert bislang kein in sich geschlossener Ansatz, der die verschiedenen Stränge in einen einheitlichen Bezugsrahmen vereint. Jüngst sind aber erste Bemühungen erkennbar, um Forschungsansätze aus verschiedenen Wissenschaftsgebieten zu integrieren. Vor diesem Hintergrund besteht ein wesentliches Ziel dieser Dissertation, die vorhandene Literatur aufzuarbeiten und auszuwerten, um zugleich Ansatzpunkte für zukünftige Forschungsarbeiten zu identifizieren. Bei der Aufarbeitung der Literatur wird die Vielfältigkeit und Heterogenität der Publikationen berücksichtigt, um möglichst ein breites Spektrum abzudecken. Damit leistet die Arbeit einen Beitrag zur weiteren Integration interdisziplinärer Forschungsergebnisse auf dem Gebiet "Wissen und Umgang mit Wissen in Organisationen". Als Anknüpfungspunkt wurde dabei die Wissensbasis einer Organisation gewählt, die in vielen Veröffentlichungen im Mittelpunkt steht. In der Arbeit werden unterschiedliche Möglichkeiten zur Systematisierung vorgestellt. Darauf aufbauend wird ein eigener Systematisierungsansatz entwickelt, der auf den Grundunterscheidungen nach Arten des Wissens (Wissensarten), Trägern des Wissens (Wissensträgern) und Prozessen des Umgangs mit Wissen (Wissensprozessen) basiert. Die Tragfähigkeit des Ansatzes soll dadurch überprüft werden, inwieweit eine solche Unterscheidung in vorhandenen Konzepten zum Wissensmanagement enthalten ist. Da die Wissensbasis in einem unmittelbaren Zusammenhang mit den Wertschöpfungsprozessen des Unternehmen steht, besteht zudem die Möglichkeit, den Systematisierungsansatz mit verschiedenen Managementebenen im Sinne einer Rahmenkonzeption für eine wissensorientierte Unternehmensführung zu verknüpfen. Ein solches Rahmenkonzept erlaubt es, Gestaltungsempfehlungen für ein Management des Wissens von und in Organisationen abzuleiten.