Reconhecimento de entidades nomeadas e relações no domínio de privacidade e responsabilização

• Ano de defesa: 2010
• Autor(a) principal: Bruckschen, Mírian
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul; Faculdade de Informáca; BR; PUCRS; Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação
• Palavras-chave em Português: INFORMÁTICA; LINGUÍSTICA COMPUTACIONAL, PROCESSAMENTO DA LINGUAGEM NATURAL; ANÁLISE SEMÂNTICA (PROGRAMAÇÃO); ONTOLOGIA; CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
• Link de acesso: http://tede2.pucrs.br/tede2/handle/tede/5146

O gerenciamento de grandes volumes de informação é uma área de crescente interesse e pesquisa, tanto na academia quanto na indústria. Diferentes mecanismos já foram propostos com o objetivo de facilitar a criação, gerenciamento e manutenção de bases de conhecimento, e recentemente ontologias têm despontado como um forte candidato para tal função. Ontologias são o principal mecanismo para representação do conhecimento em contextos tecnológicos atuais como o da Web Semântica. Entretanto, a construção manual destas ontologias é custosa, dado o montante de informação a ser processada para a execução desta tarefa. Com esta motivação, este trabalho propõe que a confecção de ontologias, mais especificamente a sua população, pode ser automatizada pela tarefa de Reconhecimento de Entidades Nomeadas (REN). O trabalho compreende diferentes tarefas da área de Processamento de Linguagem Natural: Reconhecimento de Entidades Nomeadas, Reconhecimento de Relações e Aprendizado de Ontologias. Para a execução da tarefa de população de ontologias, foi construída manualmente uma ontologia do domínio de privacidade e posteriormente desenvolvido um método para executar a sua população através da tarefa de REN. Este método compreende a população da ontologia com instâncias e relações. Para validar este método, foi desenvolvido um sistema que o implementa. Este sistema foi testado sobre um corpus montado pela autora deste trabalho. Este corpus é composto por documentos da área de privacidade e responsabilização, e da legislação associada a este tema. São apresentados neste trabalho o método, o sistema desenvolvido, as avaliações a que este trabalho foi submetido e suas conclusões