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Previous issue date: 2008-07-07 / In order to answer queries to human users on the web, intelligent agents use a reasoning mechanism to process information and access services available on the web. Every step of this reasoning process form a proof and the information presented in these proofs facilitate generating explanations from proofs on the web. However, these automatic generated proofs are not ready to be presented to human users and they need to be transformed and simplified into explanations closer to human language. In this dissertation, we present an architecture for abstracting proofs in order to make them more appropriate for human explanation. This architecture uses abstraction patterns, which are proof fragments that can be replaced by rules that are more meaningful for people. Our abstraction approach consists of using the IWAbstractor algorithm, which has been developed by researchers of Stanford University, along with a set of strategies to abstract automatic generated proofs using abstraction patterns. This way, proofs become simpler and more comprehensible for people.
Keywords: Artificial Intelligence, Semantic Web, Knowledge Representation, Abstraction, Explanation. / A fim de responderem as consultas realizadas pelas pessoas na web, agentes inteligentes utilizam um mecanismo de raciocínio para processar as informações e acessar os serviços disponíveis na web. Todos os passos desse raciocínio formam uma prova e as informações dessas provas auxiliam nas explicações dos resultados aos usuários. Entretanto, essas provas, geradas por raciocinadores automáticos, não estão prontas para serem exibidas a pessoas e precisam ser transformadas e simplificadas em explicações mais próximas da linguagem das pessoas. Nesta dissertação, apresentamos uma arquitetura de abstração de provas para torná-las apropriadas para explicações para pessoas. Essa arquitetura utiliza padrões de abstração, que são fragmentos de provas que podem ser substituídos por regras com um significado maior para as pessoas. A nossa abordagem de abstração consiste em uma extensão do algoritmo IWAbstractor, desenvolvido por pesquisadores da universidade de Stanford, que juntamente com um conjunto de estratégias é utilizado para abstrair provas utilizando os padrões de abstração. Dessa forma, as provas geradas por raciocinadores automáticos tornam-se mais simples e compreensíveis para pessoas.
Palavras-chave: Inteligência Artificial, Web Semântica, Representação de Conhecimento, Abstração, Explicação.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:dspace.unifor.br:tede/78733 |
| Date | 07 July 2008 |
| Creators | Carvalho, Juliana de Oliveira |
| Contributors | Furtado, João José Vasco Peixoto, Farias, Pedro Porfírio Muniz, Furtado, João José Vasco Peixoto, Silva, Paulo Pinheiro da |
| Publisher | Universidade de Fortaleza, Mestrado Em Informática Aplicada, UNIFOR, Brasil, Centro de Ciências Tecnológicas |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UNIFOR, instname:Universidade de Fortaleza, instacron:UNIFOR |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | 5443571202788449035, 500, 500, -7645770940771915222 |
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