O uso de semântica na melhoria dos métodos indutivos de aquisição automática de conhecimento.

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 1992
Autor(a) principal: CIRNE FILHO, Walfredo da Costa. lattes
Orientador(a): MONGIOVI, Giuseppe. lattes
Banca de defesa: CAMELO, Maria de Fátima., SILVA, Hélio de Menezes., CARVALHO, João Marques de.
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal de Campina Grande
Programa de Pós-Graduação: PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
Departamento: Centro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEI
País: Brasil
Link de acesso: https://dspace.sti.ufcg.edu.br/handle/riufcg/8571
Resumo: Neste trabalho, investigamos como o uso de semântica adquirida do especialista pode melhorar a qualidade das respostas fornecidas pelos algoritmos de aprendizado automático baseados em indução. Inicialmente mostramos como introduzir o uso de semântica nos algoritmos da família TDIDT (os mais conhecidos algoritmos indutivos). Todavia, mesmo com semântica, ainda temos um problema de natureza sintática devido a forma utilizada pelos algoritmos TDIDT para representar o conhecimento adquirido (Árvores de Decisão). Na busca da solução desse problema, apresentamos o algoritmo PRISM, que resolve o problema sintático embora também padeça do problema semântico como os algoritmos TDIDT. Finalmente, propomos o algorítmo RPRISM, que resolve o problema sintático como o PRISM e o semântico, via uso de conhecimento obtido do especialista.
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spelling MONGIOVI, Giuseppe.MONGIOVI, G.http://lattes.cnpq.br/1961853876907497CAMELO, Maria de Fátima.SILVA, Hélio de Menezes.CARVALHO, João Marques de.CIRNE FILHO, W. C.http://lattes.cnpq.br/5908699791494075CIRNE FILHO, Walfredo da Costa.Neste trabalho, investigamos como o uso de semântica adquirida do especialista pode melhorar a qualidade das respostas fornecidas pelos algoritmos de aprendizado automático baseados em indução. Inicialmente mostramos como introduzir o uso de semântica nos algoritmos da família TDIDT (os mais conhecidos algoritmos indutivos). Todavia, mesmo com semântica, ainda temos um problema de natureza sintática devido a forma utilizada pelos algoritmos TDIDT para representar o conhecimento adquirido (Árvores de Decisão). Na busca da solução desse problema, apresentamos o algoritmo PRISM, que resolve o problema sintático embora também padeça do problema semântico como os algoritmos TDIDT. Finalmente, propomos o algorítmo RPRISM, que resolve o problema sintático como o PRISM e o semântico, via uso de conhecimento obtido do especialista.In this paper, we investigate how using expert-acquired semantics can improve the quality of responses provided by induction-based automatic learning algorithms. Initially we show how to introduce the use of semantics in the TDIDT family algorithms (the most known inductive algorithms). However, even with semantics, we still have a problem of a syntactic nature due to the way TDIDT algorithms represent the acquired knowledge (Decision Trees). In order to solve this problem, we present the PRISM algorithm, which solves the syntactic problem although it also suffers from the semantic problem as the TDIDT algorithms. Finally, we propose the RPRISM algorithm, which solves the syntactic problem like PRISM and semantics, using knowledge obtained from the expert.Submitted by Ruth Quaresma de Freitas (ruth_quaresma@hotmail.com) on 2019-10-28T18:26:40Z No. of bitstreams: 1 WALFREDO DA COSTA CIRNE FILHO - DISSERTAÇÃO PPGCC 1992.pdf: 21957419 bytes, checksum: 4fd96f416c67ae1940c013dcf86d28a9 (MD5)Made available in DSpace on 2019-10-28T18:26:40Z (GMT). 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