[pt] Garantir que uma base de conhecimento com atos da administração
pública contenha apenas fatos em conformidade com sua legislação torna-se
um desafio para qualquer gestor público. Para isso, dado o grande volume
de dados gerados por empresas públicas, faz-se necessário o emprego de
recursos tecnológicos que auxiliem o processo de análise de conformidade
destes atos. Este trabalho apresenta uma arquitetura computacional capaz de
extrair informações publicados dos diários oficiais e então serializá-los em duas
bases de conhecimento: triplas RDF/XML de fatos e triplas de RDF/XML de
regras formalizadas em lógica iALC, uma lógica de descrição intuicionista.
Para garantir a consistência desta base de conhecimento, foi desenvolvido
um SAT Solver para iALC em forma de tableau semântico intuicionista.
Uma extensão do tableau intuicionista de primeira ordem apresentado por
Fitting (1969). Este SAT Solver faz parte de um módulo que além de gerar
modelos e contra-exemplos para as regras formalizadas em iALC, também
gera um código preliminar de consultas em SPARQL. Esta abordagem permite
inferir e certificar a qualidade dos dados disponíveis na base de conhecimento
RDF/XML de fatos. Para garantir a qualidade do nosso SAT Solver, fizemos
a prova de soundness das suas regras. Para garantir a qualidade da nossa
abordagem lógica, construímos um conjunto de 21 Questões de Competência e
aplicamos à nossa ferramenta. Os resultados deste estudo de caso mostraram
a eficácia e eficiência da nossa abordagem. / [en] Ensuring that a knowledge base with public administration acts contains
only facts in accordance with its legislation becomes a challenge for any
public manager. To achieve this, given the large volume of data generated by
public companies, it is necessary to apply technological resources that assist
in the process of analyzing the compliance of these acts. This work presents
a computational architecture capable of extracting information published in
official gazettes and then serializing it into two knowledge bases, RDF/XML
triples of facts and RDF/XML triples of rules formalized in iALC logic, an
intuitionistic description logic. To ensure the consistency of this knowledge
base, a SAT Solver for iALC was developed in the form of an intuitionistic
semantic tableau. An extension of the first-order intuitionist tableau presented
by Fitting (1960). This SAT Solver is part of a module that generates models
and counter-examples for rules formalized in iALC and generates a preliminary
query code in SPARQL. This approach allows infer and certify the quality of
the data available in the RDF/XML knowledge base of facts. To guarantee the
quality of our SAT Solver, we carry out the soundness proof of its rules. To
ensure the quality of our logical approach, we built a set of 21 Competency
Questions and applied our tool. The results of this case study showed our
approach s effectiveness and efficiency.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:puc-rio.br/oai:MAXWELL.puc-rio.br:67178 |
| Date | 02 July 2024 |
| Creators | FERNANDO ANTONIO DANTAS GOMES PINTO |
| Contributors | EDWARD HERMANN HAEUSLER |
| Publisher | MAXWELL |
| Source Sets | PUC Rio |
| Language | English |
| Detected Language | English |
| Type | TEXTO |
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