Dissertação

Extraction of non-taxonomic relations from texts to enrich a basic ontology EVALUATED

A construção manual de ontologias é uma tarefa cara e demorada, porque os profissionais necessários para essa tarefa (ou seja, especialistas de domínio e engenheiros do conhecimento) geralmente são altamente especializados. O desenvolvimento de ontologias rápido e barato é crucial para o sucesso de aplicações baseadas no conhecimento e de Semantic Web. Ontology learning fornece processos automáticos ou semi-automáticos para a construção de ontologias. Neste processo, a extração de relações não taxonómicas foi identificado como um dos problemas mais difíceis e muitas vezes negligenciado. Nesta tese, apresentamos uma framework para implementar uma abordagem não supervisionada para esta tarefa. Dada uma ontologia de domínio e um corpus de dominio específico, a nossa abordagem enriquece a ontologia adicionando relações não taxonómicas extraídas do corpus de domínio específico. Vamos explorar os métodos de extração baseados em verbos, pois os verbos são fontes valiosas para recuperar relações entre as entidades. A nossa framework foi testada em dois domínios distintos (o domínio do ténis e o domínio das biografias de atores). O objetivo principal é reduzir a carga de trabalho de engenheiros do conhecimento e especialistas de domínio, sugerindo relações candidatas que podem se tornar parte da ontologia, bem como as palavras que marcam essas relações.
Ontology Learning, Extração de Relações, Relações Não-taxonómicas, Processamento de Língua Natural.

Junho 2, 2014, 13:0

Publicação

Obra sujeita a Direitos de Autor

Orientação

ORIENTADOR

Helena Sofia Andrade Nunes Pereira Pinto

Departamento de Engenharia Informática (DEI)

Professor Auxiliar