Lógicas probabilísticas com relações de independência: representação de conhecimento e aprendizado de máquina.

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Ochoa Luna, José Eduardo
Data de Publicação: 2011
Tipo de documento: Tese
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
Texto Completo: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3152/tde-17082011-090935/
Resumo: A combinação de lógica e probabilidade (lógicas probabilísticas) tem sido um tópico bastante estudado nas últimas décadas. A maioria de propostas para estes formalismos pressupõem que tanto as sentenças lógicas como as probabilidades sejam especificadas por especialistas. Entretanto, a crescente disponibilidade de dados relacionais sugere o uso de técnicas de aprendizado de máquina para produzir sentenças lógicas e estimar probabilidades. Este trabalho apresenta contribuições em termos de representação de conhecimento e aprendizado. Primeiro, uma linguagem lógica probabilística de primeira ordem é proposta. Em seguida, três algoritmos de aprendizado de lógica de descrição probabilística crALC são apresentados: um algoritmo probabilístico com ênfase na indução de sentenças baseada em classificadores Noisy-OR; um algoritmo que foca na indução de inclusões probabilísticas (componente probabilístico de crALC); um algoritmo de natureza probabilística que induz sentenças lógicas ou inclusões probabilísticas. As propostas de aprendizado são avaliadas em termos de acurácia em duas tarefas: no aprendizado de lógicas de descrição e no aprendizado de terminologias probabilísticas em crALC. Adicionalmente, são discutidas aplicações destes algoritmos em processos de recuperação de informação: duas abordagens para extensão semântica de consultas na Web usando ontologias probabilísticas são discutidas.
id USP_949107d87f6ef0b4995668f495b51839
oai_identifier_str oai:teses.usp.br:tde-17082011-090935
network_acronym_str USP
network_name_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
repository_id_str 2721
spelling Lógicas probabilísticas com relações de independência: representação de conhecimento e aprendizado de máquina.Probabilistic logics with independence relationships: knowledge representation and machine learning.Aprendizado de lógica de descriçãoDescription logic learningIncertezaInductive logic programmingLógica probabilísticaProbabilistic logicprogramação em lógica indutivaRedes Bayesianas relacionaisRelational Bayesian networksUncertaintyA combinação de lógica e probabilidade (lógicas probabilísticas) tem sido um tópico bastante estudado nas últimas décadas. A maioria de propostas para estes formalismos pressupõem que tanto as sentenças lógicas como as probabilidades sejam especificadas por especialistas. Entretanto, a crescente disponibilidade de dados relacionais sugere o uso de técnicas de aprendizado de máquina para produzir sentenças lógicas e estimar probabilidades. Este trabalho apresenta contribuições em termos de representação de conhecimento e aprendizado. Primeiro, uma linguagem lógica probabilística de primeira ordem é proposta. Em seguida, três algoritmos de aprendizado de lógica de descrição probabilística crALC são apresentados: um algoritmo probabilístico com ênfase na indução de sentenças baseada em classificadores Noisy-OR; um algoritmo que foca na indução de inclusões probabilísticas (componente probabilístico de crALC); um algoritmo de natureza probabilística que induz sentenças lógicas ou inclusões probabilísticas. As propostas de aprendizado são avaliadas em termos de acurácia em duas tarefas: no aprendizado de lógicas de descrição e no aprendizado de terminologias probabilísticas em crALC. Adicionalmente, são discutidas aplicações destes algoritmos em processos de recuperação de informação: duas abordagens para extensão semântica de consultas na Web usando ontologias probabilísticas são discutidas.The combination of logic and probabilities (probabilistic logics) is a topic that has been extensively explored in past decades. The majority of work in probabilistic logics assumes that both logical sentences and probabilities are specified by experts. As relational data is increasingly available, machine learning algorithms have been used to induce both logical sentences and probabilities. This work contributes in knowledge representation and learning. First, a rst-order probabilistic logic is proposed. Then, three algorithms for learning probabilistic description logic crALC are given: a probabilistic algorithm focused on learning logical sentences and based on Noisy-OR classiers; an algorithm that aims at learning probabilistic inclusions (probabilistic component of crALC) and; an algorithm that using a probabilistic setting, induces either logical sentences or probabilistic inclusions. Evaluation of these proposals has been performed in two situations: by measuring learning accuracy of both description logics and probabilistic terminologies. In addition, these learning algorithms have been applied to information retrieval processes: two approaches for semantic query extension through probabilistic ontologies are discussed.Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USPCozman, Fabio GagliardiOchoa Luna, José Eduardo 2011-05-17info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisapplication/pdfhttp://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3152/tde-17082011-090935/reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USPinstname:Universidade de São Paulo (USP)instacron:USPLiberar o conteúdo para acesso público.info:eu-repo/semantics/openAccesspor2016-07-28T16:10:30Zoai:teses.usp.br:tde-17082011-090935Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.teses.usp.br/PUBhttp://www.teses.usp.br/cgi-bin/mtd2br.plvirginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.bropendoar:27212016-07-28T16:10:30Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)false
dc.title.none.fl_str_mv Lógicas probabilísticas com relações de independência: representação de conhecimento e aprendizado de máquina.
Probabilistic logics with independence relationships: knowledge representation and machine learning.
title Lógicas probabilísticas com relações de independência: representação de conhecimento e aprendizado de máquina.
spellingShingle Lógicas probabilísticas com relações de independência: representação de conhecimento e aprendizado de máquina.
Ochoa Luna, José Eduardo
Aprendizado de lógica de descrição
Description logic learning
Incerteza
Inductive logic programming
Lógica probabilística
Probabilistic logic
programação em lógica indutiva
Redes Bayesianas relacionais
Relational Bayesian networks
Uncertainty
title_short Lógicas probabilísticas com relações de independência: representação de conhecimento e aprendizado de máquina.
title_full Lógicas probabilísticas com relações de independência: representação de conhecimento e aprendizado de máquina.
title_fullStr Lógicas probabilísticas com relações de independência: representação de conhecimento e aprendizado de máquina.
title_full_unstemmed Lógicas probabilísticas com relações de independência: representação de conhecimento e aprendizado de máquina.
title_sort Lógicas probabilísticas com relações de independência: representação de conhecimento e aprendizado de máquina.
author Ochoa Luna, José Eduardo
author_facet Ochoa Luna, José Eduardo
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Cozman, Fabio Gagliardi
dc.contributor.author.fl_str_mv Ochoa Luna, José Eduardo
dc.subject.por.fl_str_mv Aprendizado de lógica de descrição
Description logic learning
Incerteza
Inductive logic programming
Lógica probabilística
Probabilistic logic
programação em lógica indutiva
Redes Bayesianas relacionais
Relational Bayesian networks
Uncertainty
topic Aprendizado de lógica de descrição
Description logic learning
Incerteza
Inductive logic programming
Lógica probabilística
Probabilistic logic
programação em lógica indutiva
Redes Bayesianas relacionais
Relational Bayesian networks
Uncertainty
description A combinação de lógica e probabilidade (lógicas probabilísticas) tem sido um tópico bastante estudado nas últimas décadas. A maioria de propostas para estes formalismos pressupõem que tanto as sentenças lógicas como as probabilidades sejam especificadas por especialistas. Entretanto, a crescente disponibilidade de dados relacionais sugere o uso de técnicas de aprendizado de máquina para produzir sentenças lógicas e estimar probabilidades. Este trabalho apresenta contribuições em termos de representação de conhecimento e aprendizado. Primeiro, uma linguagem lógica probabilística de primeira ordem é proposta. Em seguida, três algoritmos de aprendizado de lógica de descrição probabilística crALC são apresentados: um algoritmo probabilístico com ênfase na indução de sentenças baseada em classificadores Noisy-OR; um algoritmo que foca na indução de inclusões probabilísticas (componente probabilístico de crALC); um algoritmo de natureza probabilística que induz sentenças lógicas ou inclusões probabilísticas. As propostas de aprendizado são avaliadas em termos de acurácia em duas tarefas: no aprendizado de lógicas de descrição e no aprendizado de terminologias probabilísticas em crALC. Adicionalmente, são discutidas aplicações destes algoritmos em processos de recuperação de informação: duas abordagens para extensão semântica de consultas na Web usando ontologias probabilísticas são discutidas.
publishDate 2011
dc.date.none.fl_str_mv 2011-05-17
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
format doctoralThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3152/tde-17082011-090935/
url http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3152/tde-17082011-090935/
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.relation.none.fl_str_mv
dc.rights.driver.fl_str_mv Liberar o conteúdo para acesso público.
info:eu-repo/semantics/openAccess
rights_invalid_str_mv Liberar o conteúdo para acesso público.
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.coverage.none.fl_str_mv
dc.publisher.none.fl_str_mv Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
publisher.none.fl_str_mv Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
dc.source.none.fl_str_mv
reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
instname:Universidade de São Paulo (USP)
instacron:USP
instname_str Universidade de São Paulo (USP)
instacron_str USP
institution USP
reponame_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
collection Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
repository.name.fl_str_mv Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)
repository.mail.fl_str_mv virginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.br
_version_ 1809090806589423616

Registros relacionados