Aquisição indutiva de conhecimento contemplando os aspectos sintático, semântico, de generalização e custo.

• Autor(a) principal: ALEXANDRE, Cláudio Reginaldo.
• Data de Publicação: 1994
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCG
• Texto Completo: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/8959
• topic: Inteligência Artificial; Circuitos VLSI Standard - cells; Sistemas Especialistas; Algoritmos; Engenharia do Conhecimento; Aquisição de Conhecimento; Artificial Intelligence; Standard VLSI Circuits - cells; Expert Systems; Algorithms; Knowledge Engineering; Knowledge Acquisition; Ciência da Computação

A aquisição automática de conhecimento surgiu com o objetivo de resolver os problemas apresentados pelos métodos cognitivos e semi-automáticos, que envolvem desde o relacionamento do engenheiro do conhecimento com o especialista até a indisponibilidade de tempo dos especialista. No entanto, a avaliação da base de conhecimento gerada pelos métodos automáticos é um processo que ainda 6 feito exclusivamente pelo especialista. Os m^todos indutivos de aquisição de conhecimento a partir de exemplos, uma das formas de aquisição automática mais utilizada, podem apresentar dois senos problemas, um de natureza estrutural (problema sintático) e outro de natureza semântica (problema semântico). Esses m^todos também são denominados empíricos enfatizando o fato de não requererem nenhum conhecimento preliminar sobre o domínio. A escolha de uma forma adequada de representação do conhecimento elimina o problema sintático e a utilização de uma das formas de conhecimento preliminar, denominada matriz de relevância, torna rara a ocorrência do problema semântico. As outras formas de conhecimento preliminar disponíveis (custo e generalização) auxiliam os métodos indutivos na busca de uma base de conhecimento de melhor qualidade. No entanto, nenhum método indutivo utiliza conjuntamente as principais formas de conhecimento preliminar disponíveis. Procurando preencher essa lacuna, neste trabalho propomos o algoritmo ISREG (Indutor Semântico de Regras modulares Econômicas e Generalizadas) que além disso resolve o problema sintático e minimiza a ocorrência do problema semântico. Propomos, também, um processo automático de avaliação da qualidade semântica das bases de conhecimento geradas pelos métodos indutivos.