[en] COMPLIANCE REASONING ON LEGAL NORMS: A LOGIC-BASED APPROACH

• Ano de defesa: 2024
• Autor(a) principal: FERNANDO ANTONIO DANTAS GOMES PINTO
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: eng
• Instituição de defesa: MAXWELL
• Palavras-chave em Português: [pt] IALC; [pt] SAT SOLVER; [pt] AUDITORIA LEGAL; [pt] RACIOCINIO LEGAL; [pt] LOGICA DESCRITIVA; [en] IALC; [en] SAT SOLVER; [en] LEGAL AUDITING; [en] LEGAL REASONING; [en] DESCRIPTION LOGIC
• Link de acesso: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=67178&idi=1; https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=67178&idi=2; http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.67178

[pt] Garantir que uma base de conhecimento com atos da administração pública contenha apenas fatos em conformidade com sua legislação torna-se um desafio para qualquer gestor público. Para isso, dado o grande volume de dados gerados por empresas públicas, faz-se necessário o emprego de recursos tecnológicos que auxiliem o processo de análise de conformidade destes atos. Este trabalho apresenta uma arquitetura computacional capaz de extrair informações publicados dos diários oficiais e então serializá-los em duas bases de conhecimento: triplas RDF/XML de fatos e triplas de RDF/XML de regras formalizadas em lógica iALC, uma lógica de descrição intuicionista. Para garantir a consistência desta base de conhecimento, foi desenvolvido um SAT Solver para iALC em forma de tableau semântico intuicionista. Uma extensão do tableau intuicionista de primeira ordem apresentado por Fitting (1969). Este SAT Solver faz parte de um módulo que além de gerar modelos e contra-exemplos para as regras formalizadas em iALC, também gera um código preliminar de consultas em SPARQL. Esta abordagem permite inferir e certificar a qualidade dos dados disponíveis na base de conhecimento RDF/XML de fatos. Para garantir a qualidade do nosso SAT Solver, fizemos a prova de soundness das suas regras. Para garantir a qualidade da nossa abordagem lógica, construímos um conjunto de 21 Questões de Competência e aplicamos à nossa ferramenta. Os resultados deste estudo de caso mostraram a eficácia e eficiência da nossa abordagem.