Orientador: Ivan Luiz Marques Ricarte / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-12T17:41:25Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Botero_SergioWilliam_M.pdf: 2163763 bytes, checksum: a7c5db625a3d99cead80cee63b7908ce (MD5) Previous issue date: 2008 / Resumo: Sistemas de recuperação de informação são ferramentas para automatizar os procedimentos de busca por informações. Surgiram com propostas simples nas quais a recuperação era baseada exclusivamente na sintaxe das palavras e evoluíram para sistemas baseados na semântica das palavras como, por exemplo, os que utilizam ontologias. Entretanto, a especificação manual de ontologias é uma tarefa extremamente custosa e sujeita a erros humanos. Métodos automáticos para a construção de ontologias mostraram-se ineficientes, identificando falsas relações semânticas. O presente trabalho apresenta uma técnica baseada em processamento de linguagem natural e um novo algoritmo de agrupamento para a extração semi-automática de relações que utiliza o conteúdo dos documentos, uma ontologia de senso comum e supervisão do usuário para identificar corretamente as relações semânticas. A proposta envolve um estágio que utiliza recursos lingüísticos para a extração de termos e outro que utiliza algoritmos de agrupamento para a identificação de conceitos e relações semânticas de instanciação entre termos e conceitos. O algoritmo proposto é baseado em técnicas de agrupamento possibilístico e de bi-agrupamento e permite a extração interativa de conceitos e relações. Os resultados são promissores, similares às metodologias mais recentes, com a vantagem de permitir a supervisão do processo de extração / Abstract: Information Retrieval systems are tools to automate the searching for information. The first implementations were very simple, based exclusively on word syntax, and have evolved to systems that use semantic knowledge such as those using ontologies. However, the manual specification is an expensive task and subject to human mistakes. In order to deal with this problem, methodologies that automatically construct ontologies have been proposed but they did not reach good results, identifying false semantic relation between words. This work presents a natural language processing technique e a new clustering algorithm for the semi-automatic extraction of semantic relations by using the content of the document, a commom-sense ontology, and the supervision of the user to correctly identify semantic relations. The proposal encompasses a stage that uses linguistic resources to extract the terms and another stage that uses clustering algorithms to identify concepts and instanceof relations between terms and concepts. The proposed algorithm is based on possibilistic clustering and bi-clustering techniques and it allows the interative extraction of concepts. The results are promising, similar to the most recent methodologies, with the advantage of allowing the supervision of the extraction process / Mestrado / Engenharia de Computação / Mestre em Engenharia Elétrica