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Previous issue date: 2009-10-23 / Knowledge representation formalisms, such as ontologies, have proven to be a powerful tool for enhancing the effectiveness of natural language processing, information filtering and retrieval and so on. Besides these tasks, ontologies are also crucial for the Semantic Web, a new generation of the Web that aims at structuring its content in such a way that it can be more effectively processed by machines. However, knowledge systems suffer from the so called knowledge acquisition bottleneck, i.e. the difficulty in constructing knowledge bases. An approach for this problem is to provide automatic or semi-automatic support for ontology construction, a field of research known as ontology learning. This work discusses the state of the art of ontology learning techniques and proposes and approach for supporting the ontology construction process through the automatization of the concept hierarchy extraction from textual sources. The proposed process is composed by two techniques, namely PRECE (Probabilistic Relational Concept Extraction) and PREHE (Probabilistic Relational Hierarchy Extraction). The PRECE technique extracts ontology concepts from textual sources while the PREHE technique extracts taxonomic relationships between the concepts extracted by PRECE. Both techniques use Markov logic networks, an approach for statistical relational learning that combines first order logic with Markov networks. The PRECE and PREHE techniques were evaluated in the touristic domain and their results were compared with an ontology manually developed by a domain expert. / Os formalismos de representação do conhecimento como as ontologias têm se mostrado uma poderosa ferramenta para melhorar a efetividade de sistemas de processamento da linguagem natural, recuperação e filtragem de informação e muitas outras tarefas. Além disso, as ontologias são essenciais para a Web Semântica, uma nova geração da Web que visa estruturar o conteúdo da mesma de modo que este possa ser processado de forma mais efetiva pelas máquinas. Entretanto, os sistemas de conhecimento sofrem do problema conhecido como o gargalo da aquisição do conhecimento, que nada mais é do que a dificuldade de construção das bases de conhecimento. Uma abordagem para este problema é o suporte automático ou semi-automático à construção de ontologias. Este campo de pesquisa é conhecido como aprendizagem de ontologias. Este trabalho discute o estado da arte das técnicas de aprendizagem de ontologias e propõe uma abordagem para o suporte ao processo de construção de ontologias através da automatização da extração de hierarquias de conceitos a partir de fontes textuais. O processo proposto é composto por duas técnicas, a PRECE (Probabilistic Relational Concept Extraction) para a extração de conceitos e a PREHE (Probabilistic Relational Hierarchy Extraction) para a descoberta de relacionamentos taxonômicos entre os conceitos extraídos pela PRECE. As duas técnicas fazem uso das Redes Lógicas de Markov, uma abordagem da aprendizagem probabilística relacional que combina a lógica de primeira ordem com as redes de Markov. As técnicas PRECE e PREHE foram avaliadas no domínio turístico comparando os seus resultados com uma ontologia desenvolvida manualmente por especialistas neste domínio.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:tede2:tede/420 |
| Date | 23 October 2009 |
| Creators | Drumond, Lucas Rêgo |
| Contributors | GIRARDI, Rosario |
| Publisher | Universidade Federal do Maranhão, PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA DE ELETRICIDADE/CCET, UFMA, BR, Engenharia |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFMA, instname:Universidade Federal do Maranhão, instacron:UFMA |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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