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ANDRIANI, Mateus Lohn. Um Método para a Construção de Taxonomias Utilizando a DBPedia. Tese, 2017.

O processo de criação de taxonomias demanda esforço de especialistas de domínio, engenheiros de taxonomias, investimento financeiro e tempo. Devido às limitações existentes em fornecer estes recursos em sua integralidade em diversas organizações, muitos projetos que envolvem a construção de taxonomias não atingem o êxito esperado. Este trabalho pretende auxiliar na construção de taxonomias através da proposição de um método automatizado para a sua construção. Para a construção deste método, foi adotada uma série de procedimentos metodológicos, que se iniciou com o levantamento do referencial teórico sobre taxonomias e sua construção. Em sequência, foi realizada uma busca sistemática no domínio de construção automatizada de taxonomias, buscando encontrar abordagens e procedimentos já existentes neste campo de estudo. A partir desta revisão, foi elaborado um método para a geração de taxonomias a partir de repositórios de informações textuais com o apoio de bases de conhecimento, que fornecem as relações hierárquicas para verificação das relações taxonômicas entre os termos. Uma implementação deste método em formato de software foi realizada, utilizando uma amostra de currículos da área de conhecimento das Ciências Agrárias cadastrados na Plataforma Lattes como repositório de informações. A versão em português da DBpedia foi adotada como base de conhecimento neste experimento. Esta implementação também adota um processo de reconhecimento de entidades para a descoberta dos termos relevantes que podem ser cadastrados nas taxonomias. As propostas de taxonomias geradas pela implementação foram comparadas estatisticamente com o tesauro AGROVOC, referência na área da agricultura. Com a análise, verificou-se que 60% a 80% dos termos encontrados nas taxonomias geradas pela implementação também estão presentes no AGROVOC, sendo esta oscilação pertinente aos parâmetros de filtragem informados na entrada do método, o repositório de informações textuais utilizado e a base de conhecimento empregada para validação das relações hierárquicas.
Link para download: Mateus Lohn

TAXWEILER, Rudger Nowasky do Nascimento. Um Modelo Para a Extração de Perfil de Especialista Aplicado às Ferramentas de Expertise Location e Apoio à Gestão do Conhecimento. Dissertação, 2016.

As ferramentas de Expertise Location podem ser utilizadas amplamente na Gestão do Conhecimento para apoiar a identificação e o compartilhamento do conhecimento. Porém, manter os dados dos colaboradores de uma organização atualizados nessas ferramentas pode ser desafiador. Muitas vezes, os colaboradores precisam preencher as mesmas informações em diversos sistemas. Como uma abordagem alternativa para simplificar esse processo de atualização dos dados, este trabalho propõe um modelo para a extração automática de perfis de especialistas a partir de seus documentos não estruturados. Assim, realizou-se uma pesquisa aplicada e exploratória com base em uma revisão integrativa da literatura, a qual resultou na identificação das abordagens atuais para a extração de perfil de especialista que permitisse a construção desse modelo. A partir dessas abordagens, foram elaborados um modelo conceitual e um protótipo baseados em Processamento de Linguagem Natural para a tarefa de extração de informações de perfil de especialistas que possam fornecer insumos para a identificação de seus conhecimentos e de suas áreas de interesse. A implementação do protótipo resultou também em uma ferramenta de código aberto. Tal ferramenta é disponibilizada em um site público, em conjunto com o seu código-fonte, e gera uma página de perfil com o uso de componentes de tag cloud e timeline. Com o intuito de verificar a viabilidade do modelo proposto, a partir de documentos de voluntários, foram executados testes comparando os perfis gerados pela ferramenta com os perfis presentes na rede social LinkedIn. Os resultados dos testes demonstraram que o modelo proposto pode representar uma alternativa viável para a geração de perfis de especialistas de forma automática com o objetivo de apoiar as ferramentas de Expertise Location em uma organização. Consequentemente, a adoção desse modelo pode reduzir a necessidade de atualizações constantes dos perfis de especialistas de forma manual.

 

Link para download: Rudger Nowasky do Nascimento Taxweile