Medidas de semelhança semântica aplicadas às ontologias geográficas

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Amoedo, Daniel António Correia, 1982-
Data de Publicação: 2010
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
Texto Completo: http://hdl.handle.net/10451/8788
Resumo: Tese de mestrado em Engenharia Informática, apresentada à Universidade de Lisboa, através da Faculdade de Ciências, 2010
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spelling Medidas de semelhança semântica aplicadas às ontologias geográficasMedidas de semelhança semânticaOntologias geográficasDesambiguação de termosContextos geográficosTeses de mestrado - 2010Tese de mestrado em Engenharia Informática, apresentada à Universidade de Lisboa, através da Faculdade de Ciências, 2010É cada vez mais recorrente o uso da Internet na procura de informação específica, sendo que muitas vezes essa procura assenta em contextos geográficos. A presente tese descreve o trabalho desenvolvido no âmbito do projecto GREASE, que estuda métodos de recuperação e extracção de informação geográfica para grandes colecções de texto, com ênfase na Web. Este trabalho baseou-se na implementação de várias medidas de semelhança semântica aplicadas às ontologias geográficas. Estas medidas foram anteriormente desenvolvidas e aplicadas no âmbito da Linguagem Natural e da Bioinformática. O objectivo desta tese passou igualmente pela aplicação destas medidas no desenvolvimento de estratégias de desambiguação de termos geográficos que partilham o mesmo nome. Elaborou-se, ainda, um estudo que pretendeu averiguar, entre as medidas de semelhança semântica, quais as que melhor se adaptariam a uma ontologia geográfica. Sugeriu-se que as medidas mais eficazes são aquelas que usam o MICA ou o GRASM para fazer diferenciação entre pares de termos de valor de conteúdo de informação semelhantes. Adicionalmente, foi realizada a desambiguação de referências geográficas extraídas de um “site” da Web através de conhecimento ontológico e do uso das medidas de semelhança semântica.The use of the Internet in the search of specific information is increasingly recurrent and often based on geographical contexts. The information on the Web is vast and scattered and giving a meaning to that information through the use of ontologies has been a natural evolution of the research methods. This thesis describes the work developed under the GREASE project, which studies methods of Web based information retrieval and extraction for large collections of text with emphasis on the Web. The work that has been carried out analyses the implementation of several semantic similarity measures that were previously developed under the Natural Language and the Bioinformatics research in order to be applied to geographic ontologies. Therefore, we developed strategies for disambiguation of geographical terms that share the same name. Moreover, a study on how to find which of the semantic similarity methods can better adapt to a geographical ontology was also carried out. The results of this study suggest that measures of semantic similarity that better fit the geographical ontology used in the project GREASE are those that use MICA or GRASM approach to differentiate between pairs of terms with similar value of information content. Additionally, it was also possible to perform disambiguation of geographical references from a Web site using ontological knowledge and the use of Semantic Similarity Measures.Couto, Francisco José MoreiraRepositório da Universidade de LisboaAmoedo, Daniel António Correia, 1982-2013-07-15T10:00:38Z20102010-01-01T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10451/8788porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAP2023-11-08T15:52:44Zoai:repositorio.ul.pt:10451/8788Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-19T21:33:10.544901Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse
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