Uma metodologia para a construção automática de ontologias e a sua aplicação em sistemas de recuperação de informação

• Main Author: Saias, José Miguel Gomes
• Publication Date: 2003
• Format: Master thesis
• Language: por
• Source: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
• Download full: http://hdl.handle.net/10174/14578
• topic: Sistemas de recuperação de informação

O exponencial aumento do volume de informação disponível, motivado pele evolução tecnológica, originou urna necessidade de meios automáticos de pesquisa e filtragem de informação, como os Sistemas de Recuperação de Informação (SRI). Um SRI não deve limitar-se à pesquisa directa de palavras em documentos, deve conseguir extrair e processar a informação semântica de um texto. Os SRI podem representar a semântica dos documentos num ambiente Semantic web, através de ontologias. O processo de construção de ontologias é complexo e moroso. É difícil saber se uma ontologia é suficientemente abrangente para a informação semântica dos documentos. Pretende-se a automatização deste processo, permitindo o ajuste dinâmico da ontologia à semântica encontrada nos documentos. Este trabalho incide sobre a construção automática de ontologias a partir de um conjunto de documentos e a utilização dessas ontologias em processos de inferência. Fio construído um protótipo, que analisa a base de documentos em busca cie elementos a incluir na ontologia que representará. (parcialmente) a semântica expressa nesses documentos. A análise dos documentos envolve técnicas de PLN, Programação em Lógica e outras, descritas ao longo desta dissertação. /*** Abstract - The exponential growth of the amount of available information, caused by technological evolution, created a need for automatic information lookup and filtering methods like information Retrieval Systems (IRS). IRS can perform direct word search in a document, but besides that they must be able to extract and process text semantic information. IRS can represent documents semantic content in a Semantic Web environment, through ontologies. The ontology construction process is somewhat complex and slow. It's difficult to know if ontology is wide enough to cover the fun documents semantic. The process must become automatic, to allow the dynamic ontology tuning and concordance with documents content. This work is about automatic ontology construction from text documents and ontology-based inference process. A prototype has been made to analise the documents text, looking for the elements to include in the new ontology which will partially represent the text semantics for those documents. The document sis includes NLP techniques, Logic Programming and others described along this dissertation.