Use este identificador para citar ou linkar para este item: http://hdl.handle.net/123456789/3265
Título: Uma ferramenta para a extração de axiomas de uma ontologia utilizando programação em lógica indutiva
Título(s) alternativo(s): A tool for the extraction of axioms from an ontology using programming in inductive logic
Autor(es): LEITE, Nailson Boaz Costa
Palavras-chave: Aprendizagem de máquina
Aprendizagem de axiomas de ontologias
Programação em lógica indutiva
Machine learning
Learning ontology axioms
Inductive logic programming
Data do documento: 5-Mar-2013
Editor: Universidade Federal do Maranhão
Resumo: A Programação em Lógica Indutiva (PLI) é um campo interseção entre o Aprendizado de Máquina e a Programação em Lógica que investiga o aprendizado de hipóteses e faz uso da lógica matemática para resolver problemas, como por exemplo, induzir padrões por meio da experiência. A PLI permite a máquina aprender regras ao observar o conjunto de exemplos expressos em Lógica de Primeira Ordem. A descoberta de padrões pode servir por sua vez para a criação de regras de inferência a serem incluídas em uma base de conhecimento ou como axiomas em uma Ontologia. Uma contribuição da PLI para a aprendizagem de Ontologias poderia ser a identificação de novos axiomas a partir de suas instâncias de relacionamentos na construção de seu conjunto de treinamento. Este trabalho vem contribuir ao Grupo de pesquisa em Engenharia de Software e Engenharia do Conhecimento (GESEC) no que tange o projeto de pesquisa Hermes: “Aprendizagem e Povoamento de Ontologias a partir de Fontes Textuais”, com a proposta de uma técnica e uma ferramenta semiautomática intitulada TAILP (Technique for Ontology Axioms extraction using ILP) para a extração de axiomas de uma ontologia povoada a partir de suas instâncias de relacionamentos não taxonômicos. Uma interface gráfica foi desenvolvida e integralizada com a ferramenta APPONTO que reúne aplicações para a construção automatizada de ontologias a partir de fontes textuais. Por fim um estudo de caso é proposto para a avaliação da técnica no domínio do direito sucessório, seus resultados são expostos e analisados.
Descrição: ABSTRACT Inductive Logic Programming (ILP) is an intersection field between Machine Learning and Logic Programming which investigates the learning of hypothesis and makes use of mathematical logic to solve problems, like for example, to induce patterns through experience. ILP allows the machine learn rules when observe the set of examples expressed in First-Order Logic. The discovery of patterns can serve in turn to the creation of inference rules to be included in a knowledge base or as axioms in an Ontology. One contribution of ILP for ontology learning could be the identification of new axioms from their instances of relationships for the construction of your training set. This work contributes to the Research Group on Software Engineering and Knowledge Engineering (GESEC) regarding the research project Hermes: "Learning and Populating Ontologies from Textual Sources" with the proposal of a technique and a semiautomatic tool entitled TAILP (Technique for Ontology Axioms extraction using ILP) for the extraction of axioms from a populated Ontology from their instances of non-taxonomic relationships. A graphical interface was developed and integrated into the APPONTO tool that brings together applications for automated construction of ontologies from textual sources. Finally a study case is proposed to evaluate the technique in the field of inheritance law, this results are presented and analyzed. A graphical interface was developed and paid with a tool that gathers APPONTO applications for automated construction of ontologies from textual sources. Finally a case study is proposed to evaluate the technique is developed in the field of inheritance law, its results are presented and analyzed.
URI: http://hdl.handle.net/123456789/3265
Aparece nas coleções:TCCs de Graduação em Ciência da Computação do Campus do Bacanga

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