Submitted by João Arthur Martins (joao.arthur@ufpe.br) on 2015-03-10T19:10:59Z
No. of bitstreams: 2
Dissertaçao Hilario de Oliveira.pdf: 2168069 bytes, checksum: 2194d73125cc35848dcbff00dfd87929 (MD5)
license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) / Approved for entry into archive by Daniella Sodre (daniella.sodre@ufpe.br) on 2015-03-10T19:43:20Z (GMT) No. of bitstreams: 2
Dissertaçao Hilario de Oliveira.pdf: 2168069 bytes, checksum: 2194d73125cc35848dcbff00dfd87929 (MD5)
license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-03-10T19:43:20Z (GMT). No. of bitstreams: 2
Dissertaçao Hilario de Oliveira.pdf: 2168069 bytes, checksum: 2194d73125cc35848dcbff00dfd87929 (MD5)
license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5)
Previous issue date: 2013-04-03 / A Web Semântica proposta por Berners-Lee tem o objetivo de tornar explícito o significado dos dados disponíveis na Web. Com isso, é possível que esses dados sejam processados tanto por pessoas quanto por agentes inteligentes que passam a ter acesso à semântica dos dados presentes na Web. Entretanto, para que a Web Semântica se torne uma realidade, é necessário que grande parte desses dados estejam anotados semanticamente, algo que não ocorre atualmente. Como forma de solucionar esse problema, é crescente o interesse no desenvolvimento de sistemas capazes de extrair conteúdo semântico automaticamente a partir de fontes de dados não estruturados. Nesse contexto, o objetivo desta dissertação é definir um método automático, não supervisionado e independente de domínio capaz de extrair instâncias de classes ontológicas a partir de fontes de dados não estruturados escritos em linguagem natural disponíveis na Web. A metodologia proposta é guiada por uma ontologia de entrada que define quais conceitos devem ser povoados, e por um conjunto de padrões linguísticos independentes de domínio usados para extrair e classificar os candidatos a instâncias. Com o objetivo de obter uma alta taxa de precisão, neste trabalho é proposto uma Medida de Confiança Combinada (MCC), cujo objetivo é integrar diferentes medidas e heurísticas para classificar os candidatos a instâncias extraídos. Essa medida de confiança combinada foi definida a partir dos resultados de uma exaustiva análise comparativa entre vários parâmetros analisados. O método proposto é capaz ainda de extrair novos padrões linguísticos expandindo o conjunto inicial de padrões adotados. Os resultados obtidos com os experimentos realizados em diferentes domínios indicam que a metodologia proposta é capaz de extrair uma grande quantidade de instâncias de classes, além de integrar novos padrões linguísticos a cada iteração executada.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufpe.br:123456789/11846 |
| Date | 03 April 2013 |
| Creators | Oliveira, Hilário Tomaz Alves de |
| Contributors | Freitas, Frederico Luiz Gonçalves de |
| Publisher | Universidade Federal de Pernambuco |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Breton |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFPE, instname:Universidade Federal de Pernambuco, instacron:UFPE |
| Rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil, http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/, info:eu-repo/semantics/openAccess |
Page generated in 0.0125 seconds