Ontology view : a new sub-ontology extraction method - Aparicio, Jose Martin Lozano (2015)
Hoje em dia, muitas empresas de petróleo estão adotando diferentes sistemas baseados em conhecimento com o objetivo de ter uma melhor predição de qualidade de reservatório. No entanto, existem obstáculos que não permitem geólogos com diferentes formações recuperar as informações sem a necessidade da ajuda de um especialista em tecnologia da informação. O principal problema é a heterogeneidade semântica dos usuários finais quando fazem consultas em um sistema de consulta visual (VQS). Isto pode ser pior quando há uma nova terminologia na base de conhecimentos que afetam a interação do usuário, especialmente para usuários novatos. Neste contexto, apresentamos contribuições teóricas e práticas que explora o sinergismo entre ontologia e interação homem-computador (HCI). Do lado da teoria, introduzimos o conceito de visão de ontologia bem fundamentada e a sua definição formal. Nós nos concentramos na extração de vista ontologia de uma ontologia bem fundamentada e completa, baseando-nos em meta-propriedades ontológicas e propusemos um algorítmo independente da linguagem para extração de sub-ontologia que é guiada por meta-propriedades ontológicas. No lado prático, baseado nos princípios de HCI e desenho de interação, propusemos um novo sistema de consulta visual que usa o enfoque de vistas de ontologias para guiar o processo de consulta. Também o nosso desenho inclui visualizações de dados que ajudarão geólogos a entender os dados recuperados. Além disso, avaliamos nosso desenho com um teste de usabilidade a-través de um questionário em experimento controlado. Cinco geólogos que trabalham na área de Geologia do Petróleo foram avaliados. O enfoque proposto é avaliado no domínio de petrografia tomando as comunidades de Diagênese e Microestrutural adotando o critério de precisão e revocação. Os resultados experimentais mostram que termos relevantes obtidos de documentos de uma comunidade varia entre 30 a 66% de precisão e 4.6 a 36% de revocação, dependendo do enfoque selecionado e da combinação de parâmetros. Além disso, os resultados mostram que, para toda combinação de parâmetros, a revocação obtidos de artigos de diagênese usando a sub-ontologia gerada para a comunidade de diagênese é maior que a revocação e f-measure usando a sub-ontologia gerada para a comunidade de microestrutural. Por outro lado, resultados para toda combinação de parâmetros mostram que a revocação e f-measure obtida de artigos de microestrutural usando a sub-ontologia gerada para a comunidade de microestrutural é maior que a revocação e o fmeasure usando a sub-ontologia gerada para a comunidade de diagêneses.