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Use este identificador para citar ou linkar para este item: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/34498

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Título: Chatterbot para criação e refinamento de ontologias em lógica de descrições
Autor(es): SILVA, Israel Felipe de Lima Araújo
Palavras-chave: Inteligência artificial; Ontologias; Lógica de Descrições
Data do documento: 20-Mar-2019
Editor: Universidade Federal de Pernambuco
Abstract: Ontologias são especificações explícitas de conceitualizações compartilhadas, e constituem valiosos recursos que fornecem um modelo representativo de domínio de conhecimento reutilizável por diversas aplicações nas áreas de Engenharia do Conhecimento, Processamento de Linguagem Natural, Bioinformática, Sistemas de Recomendação (SR), entre outros. Deste modo, novas tecnologias, métodos e ferramentas capazes de lidar com os desafios técnicos e econômicos inerentes à construção de Ontologias e com o objetivo de minimizar o esforço manual e altamente especializado requerido se mostram necessárias. Neste trabalho o objetivo foi desenvolver um chatterbot inteligente para construção e refinamento de bases de conhecimento. Bases estas, modeladas como ontologias em OWL 2 DL a partir de linguagem natural. Assim construir uma ferramenta de autoria com capacidade de realizar raciocínio de inconsistência e subsunção/definição por meio de diálogos com os usuários. Os resultados alcançados demonstram que nosso chatterbot é capaz de (I) Modelar corretamente conhecimento em ontologias com no máximo expressividade 𝒜ℒ𝒞𝒪ℋ𝒬 (Attributive Language with Complements, Role hierarchy, Nominals and Qualified cardinality restrictions) advindo dos diálogos com os usuários; (II) Capaz de realizar raciocínio de inconsistência e subsunção em tempo de execução. Nosso chatterbot, pode contribuir para facilitar o processo de desenvolvimento de ontologias expressivas a partir de Linguagem Natural. Além disso conta com o diferencial em utilizar técnicas de Aprendizado de Máquina que o torna uma ferramenta de Autoria capacitada para extrair e checar eficientemente conhecimento do texto. Ainda permite a checagem de novos fatos através da ontologia de topo SUMO, fornecendo, dessa forma, uma modelagem mais precisa e semanticamente correta.
URI: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/34498
Aparece nas coleções:Dissertações de Mestrado - Ciência da Computação

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