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http://www.repositorio.ufal.br/jspui/handle/riufal/852
Tipo: | Dissertação |
Título: | Classificação de informação usando ontologias |
Título(s) alternativo(s): | Information classification using ontologies |
Autor(es): | Silva, Eunice Palmeira da |
Primeiro Orientador: | Freitas, Frederico Luiz Gonçalves de |
metadata.dc.contributor.referee1: | Costa, Evandro de Barros |
metadata.dc.contributor.referee2: | Bittencourt, Guilherme |
Resumo: | Apesar dos aspectos positivos que a Internet possui e do potencial que permite, existe a problemática, que consiste em encontrar a informação necessária em meio a uma enorme quantidade de documentos disponíveis na rede. Faltam, ainda, ferramentas capazes de tratar semanticamente a informação contida em documentos que seguem uma estrutura preocupada apenas com a exibição dos seus dados. O sistema MASTERWeb, resolve o problema da extração integrada de pá¡ginas-conteúdo pertencentes às classes que integram um grupo (cluster ). Neste contexto propomos a extensão dessa ferramenta para a classificação de artigos científicos baseada em ontologias. Para isso foi construída uma ontologia do domínio de Inteligência Artificial e adotadas estratégias de classificação utilizando sistemas de regras. A abordagem apresentada aqui, emprega esta ontologia e técnicas de classificação textual para extrair dos artigos informações úteis, e daí inferir sobre os temas tratados nestes artigos. Essa combinação conduziu a resultados bastante significativos: por exemplo, o sistema é capaz de identificar no texto as subáreas de IA que ele aborda e deriva conclusões, distinguindo os assuntos tratados pelo artigo daqueles que são brevemente citados no texto. A aplicação de técnicas simples e uma ontologia bem formada levam a resultados de classificação promissores, independentemente da estrutura do documento, propondo uma solução eficiente e plausível. |
Abstract: | Although the positive aspects that Internet possesses and the potential it permits, there is a problematic that consists on finding needed pieces of information among the deluge of available documents on the web. Tools that are able to semantically treat the information contained in the documents which follows a structure only focused on data presentation are still lacking. The MASTER-Web system solves the problem of integrated extraction of content-pages that belong to classes which form a cluster. In this context, we propose the extension of this tool to the scientific articles classification based on ontologies. To achieve this goal, an ontology for the Artificial Intelligence domain was constructed and rule-based classification strategies were adopeted. The approach presented here employs this ontology and textual classification techniques to extract useful pieces of information from the articles in order to infer to which themes it is about. This combination led to significative results: e.g. in the texts, the system is able to identify the specific subdivisions of AI and entails conclusions, distinguishing correctlly the themes of the articles from the ones that are briefiy mentioned in the texts. The application of simple techniques and a detailed ontology lead to promising classification results, independently of the document structure, proposing an eficient and plausible solution. |
Palavras-chave: | Artificial intelligence Information classification Ontologies Inteligência artificial Sistemas de recuperação da informação - Classificação Ontologia Sistemas multiagentes |
CNPq: | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::TEORIA DA COMPUTACAO::COMPUTABILIDADE E MODELOS DE COMPUTACAO |
Idioma: | por |
País: | BR |
Editor: | Universidade Federal de Alagoas |
Sigla da Instituição: | UFAL |
metadata.dc.publisher.department: | Modelagem Computacional de Conhecimento |
metadata.dc.publisher.program: | Programa de Pós-Graduação em Modelagem Computacional de Conhecimento |
Citação: | SILVA, Eunice Palmeira da. Classificação de informação usando ontologias. 2006. 131 f. Dissertação (Mestrado em Modelagem Computacional de Conhecimento) - Universidade Federal de Alagoas, Maceió, 2006. |
Tipo de Acesso: | Acesso Aberto |
URI: | http://repositorio.ufal.br/handle/riufal/852 |
Data do documento: | 28-set-2006 |
Aparece nas coleções: | Dissertações e Teses defendidas na UFAL - IC |
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