On the learning of multiple concepts in description logic
| Ano de defesa: | 2014 |
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| Tipo de documento: | Dissertação |
| Tipo de acesso: | Acesso aberto |
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Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: | |
| Link de acesso: | http://hdl.handle.net/unirio/12008 |
Resumo: | Dissertação também disponível em formato impresso, com o número de chamada CCET MI 2014/16. |
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On the learning of multiple concepts in description logicCIÊNCIAS EXATAS E DA TERRACIÊNCIA DA COMPUTAÇÃOMultiple Concept Learning in Description LogicsTerminology LearningRedundancy Removal on Description LogicsTerminology CompressionTheory RestructureAprendizado de Múltiplos Conceitos em Lógicas de DescriçãoAprendizado de TerminologiasRemoção de Redundâncias em Lógicas de DescriçãoCompressão de TerminologiasRestruturação de TeoriasDissertação também disponível em formato impresso, com o número de chamada CCET MI 2014/16.Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPESDescription Logics based languages have emerged as the standard knowledge representation scheme for ontologies. Typically, an ontology formalizes a number of dependent and related concepts in a domain, encompassed as a terminology. As manually defining such terminologies is a complex, time consuming and error-prone task, there is great interest and even demands for methods that learn terminologies automatically. However, the existing approaches follow a single concept learning strategy, disregarding dependencies that may exist among the concepts. As a consequence, a more complex and sometimes illegible terminology may be induced. Thus, methods for learning all the concepts within an unique task, respecting their dependency are essential for automatically inducing compact and understandable ontologies. Then, in this work, we propose three strategies for learning a terminology composed of multiple related concepts. We empirically evaluated successfully all of them in two benchmarks and compared them with a standard single concept learning algorithm.n/aLinguagens baseadas em Lógicas de Descrição são comumente adotadas como o esquema padrão para a representação de conhecimento em ontologias. Tipicamente, uma ontologia formaliza um número de conceitos dependentes e relacionados de um domínio, agrupados como uma terminologia. Como a definição manual de tais terminologias é complexa, consome tempo e ainda é passível de erros, existe um grande interesse e demanda por métodos automáticos de aprendizado de terminologias. No entanto, as abordagens existentes seguem uma estrat´egia de aprendizado de um único conceito, desconsiderando dependências que possam existir entre conceitos. Como consequência, são induzidas terminologias mais complexas e por vezes ilegíveis. Logo, métodos para o aprendizado de vários conceitos dentro de uma tarefa, respeitando suas dependências são essenciais para a indução automática de ontologias compactas e compreensíveis. Assim, neste trabalho, propomos três estratégias para o aprendizado de terminologias compostas por múltiplos conceitos relacionados. Nós empiricamente avaliamos com sucesso todas as três em dois benchmarks e as comparamos com um algoritmo padrão de aprendizado de conceitos únicos.Revoredo, kate CerqueiraCarvalho, Aline Marins PaesRevoredo, Kate CerqueiraCarvalho, Aline Martins PaesSiqueira, Sean Wolfgand MatsuiCozman, Fabio GlagliardiThiago, Raphael Melo2018-07-18T18:00:42Z2018-07-18T18:00:42Z2014-05-30info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisTHIAGO, Raphael Melo. On the learning of multiple concepts in description logic. 2014. xi, 76 f. Dissertação (Mestrado em Informática) - Universidade Federal do Estado do Rio de Janeiro. Rio de Janeiro, 2014.http://hdl.handle.net/unirio/12008info:eu-repo/semantics/openAccessengreponame:Repositório Hórusinstname:Universidade Federal do Estado do Rio de Janeiro (UNIRIO)instacron:UNIRIO2018-07-18T18:00:42Zoai:localhost:unirio/12008Repositório InstitucionalPUBhttp://www.repositorio-bc.unirio.br:8080/oai/requestbiblioteca.sid@unirio.bropendoar:2024-12-06T17:58:08.700656Repositório Hórus - Universidade Federal do Estado do Rio de Janeiro (UNIRIO)false |
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On the learning of multiple concepts in description logic Thiago, Raphael Melo CIÊNCIAS EXATAS E DA TERRA CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO Multiple Concept Learning in Description Logics Terminology Learning Redundancy Removal on Description Logics Terminology Compression Theory Restructure Aprendizado de Múltiplos Conceitos em Lógicas de Descrição Aprendizado de Terminologias Remoção de Redundâncias em Lógicas de Descrição Compressão de Terminologias Restruturação de Teorias |
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