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Previous issue date: 2013-06-05 / Knowledge systems are a suitable computational approach to solve complex problems and to provide decision support. Ontologies are an approach for knowledge representation about an application domain, allowing the semantic processing of information and, through more precise interpretation of information, turning systems more effective and usable. Ontology Population looks for instantiating the constituent elements of an ontology, like properties and non-taxonomic relationships. Manual population by domain experts and knowledge engineers is an expensive and time consuming task. Fast ontology population is critical for the success of knowledge-based applications. Thus, automatic or semi-automatic approaches are needed. This work proposes a generic process for Automatic Ontology Population by specifying its phases and the techniques used to perform the activities on each phase. It also proposes a domain-independent process for automatic population of ontologies (DIAOPPro) from text that applies natural language processing and information extraction techniques to acquire and classify ontology instances. This is a new approach for automatic ontology population that uses an ontology to automatically generate rules to extract instances from text and classify them in ontology classes. These rules can be generated from ontologies of any domain, making the proposed process domain independent. To evaluate DIAOP-Pro four case studies were conducted to demonstrate its effectiveness and feasibility. In the first one we evaluated the effectiveness of phase "Identification of Candidate instances" comparing the results obtained by applying statistical
techniques with those of purely linguistic techniques. In the second experiment we evaluated the feasibility of the phase "Construction of a Classifier", through the automatic generation of a classifier. The last two experiments evaluated the
effectiveness of DIAOP-Pro into two distinct domains: the legal and the tourism domains. The results indicate that our approach can extract and classify instances with high effectiveness with the additional advantage of domain independence. / A demanda por sistemas baseado em conhecimento é crescente considerando suas aptidões para a solução de problemas complexos e para a tomada de decisão. As ontologias são formalismos para a representação de conhecimento de um dado domínio, que permitem o processamento semântico das informações e, através de interpretações mais precisas das informações, os sistemas apresentam maior efetividade e usabilidade. O povoamento de ontologias visa a instanciação de propriedades e relacionamentos não taxonômicos de classes de ontologias. Entretanto, o povoamento manual de ontologias por especialistas de domínio e engenheiros do conhecimemto é uma tarefa cara e que consome muito tempo. O povoamento de ontologias rápido e com baixo custo é crucial para o sucesso de aplicações baseadas em conhecimento. Portanto, torna-se fundamental uma semi-automatização ou automatização desse processo. Esta tese propõe um processo genérico para o problema do Povoamento Automático de Ontologias, especificando suas fases e técnicas que podem ser aplicadas em cada uma delas. É também proposto um Processo Independente de Domínio para o Povoamento Automático de Ontologias (DIAOP-Pro) a partir de fontes textuais, que aplica técnicas de processamento da linguagem natural e extração de informação para adquirir e classificar instâncias de ontologias. O DIAOP-Pro se constitui em uma abordagem original uma vez que propõe o povoamento automático de ontologias utilizando uma ontologia para a geração automática de regras para extrair instâncias a partir de textos e classifica-as como instâncias de classes da ontologia. Estas regras podem ser geradas a partir de ontologias específicas de qualquer domínio, tornando o processo independente de domínio. Para avaliar o processo DIAOP-Pro foram conduzidos quatro estudos de caso de
modo a demonstrar a sua efetividade e viabilidade. O primeiro estudo de caso foi realizado para avaliar a efetividade da fase Identificação de Instâncias Candidatas , no qual foram comparados os resultados obtidos com a aplicação de técnicas estatísticas e de técnicas puramente lingüísticas. O segundo
estudo de caso foi realizado para avaliar a viabiliadade da fase Construção de um Classificador , através da experimentação com a geração automática do classificador. O terceiro e o quarto estudo de caso foram realizados para avaliar a efetividade do processo proposto em dois domínios distintos, o
jurídico e o turístico. Os resultados indicam que o processo DIAOP-Pro povoa ontologias específicas de qualquer domínio com boa efetividade e com a vantagem adicional da independência do domínio.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:tede2:tede/548 |
| Date | 05 June 2013 |
| Creators | Alves, Carla Gomes de Faria |
| Contributors | GIRARDI, Rosario, Silva, Francisco José da Silva e |
| 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 | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
| 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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