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CESCA, Renato. MODELO DE REPOSITÓRIO INSTITUCIONAL COM SUPORTE A WEB SEMÂNTICA E REDE SOCIAL. Dissertação, 2018.

Repositórios institucionais podem ser implementados no âmbito de uma universidade para possibilitar o armazenamento e a preservação de seu material acadêmico, uma das principais formas de manifestação do conhecimento em tais instituições. Entretanto, é possível encontrar na literatura dois problemas referentes à sua implantação: baixos níveis de utilização e fragilidade semântica dos dados. Com isso, o presente trabalho busca criar um modelo de repositório institucional com suporte a funcionalidades de redes sociais, com o intuito de atrair o interesse dos usuários. Tal modelo é elaborado na forma de uma ontologia – nomeada SIRonto – implementada na linguagem OWL. Dessa forma, ela pode ser publicada em uma base RDF aberta, possibilitando seu compartilhamento e reuso no contexto da web semântica. Por fim, este trabalho propõe e relata o desenvolvimento de uma aplicação web construída com base na ontologia SIRonto, como forma de prototipação e exemplificação do uso da ontologia em um sistema web de repositório institucional. Considera-se que o trabalho cumpriu com êxito o que se propôs a fazer, uma vez que os objetivos traçados foram alcançados. Espera-se que o modelo seja reutilizado e compartilhado, de modo a reforçar o panorama dos repositórios institucionais.

Link para download: Renato Cesca

PIZZOL, Leandro Dal. Uso da Web de Dados como Fonte de Informação no Processo de Inteligência Competitiva Setorial. Dissertação, 2014.

Aproximadamente oitenta por cento da informação necessária em um processo de Inteligência Competitiva (IC) pode ser obtida de fontes abertas. Porém, a falta de semântica desse tipo de fontes dificulta a dedução dos objetos e de seus relacionamentos. Essas dificuldades restringem a tarefa de recuperação de informação, fazendo da captura de conhecimento uma atividade particularmente difícil. A Web of Data avança nesse sentido ao possibilitar um espaço global de dados com conexões explicitas entre os conjuntos e com mecanismos padrão para acessar e processar os dados. Assim, este trabalho propõe alinhar o processo de IC à esta fonte de dados. Para tanto, é proposto um modelo composto por tarefas estruturadas de identificação, seleção e classificação da informação baseado em setores econômicos, que objetiva facilitar a recuperação e o uso da informação na etapa de coleta do ciclo de IC. Espera-se com isso que organizações possam explorar novas fontes de conhecimento, diminuir os esforços de coleta devido à estruturação da informação, e consequentemente, obter melhor posição estratégica. A verificação do modelo se deu pela sua aplicação no setor de Eletricidade e Gás, pela identificação dos requisitos de IC e pela coleta dos dados pertencentes ao setor escolhido.

 

Link para Download:Leandro Dal Pizzol

ANDRADE, Rafael. Um modelo para recuperação e comunicação do conhecimento em documentos médicos. Tese, 2011.

O grande número de informações disponíveis, que estão em diferentes fontes de dados, exige cada vez mais processamento dos motores de busca. Recuperar informações que estão nessas bases de dados com a melhor precisão possível é um dos desafios a serem alcançados dentro do contexto desta tese. Os registros clínicos médicos contêm uma imensa gama de informações, normalmente escritas em forma de texto livre e sem um padrão linguístico. Os médicos não escrevem os diagnósticos e os laudos do paciente com o uso de elementos de estilo, o que dificulta o processamento e a recuperação da informação por parte dos sistemas computacionais. Consequentemente, obter o conhecimento a partir desses dados não é uma tarefa fácil para um motor de busca. Este trabalho apresenta o desenvolvimento de um modelo, que permite recuperar o conhecimento de informações textuais em documentos médicos. Técnicas de expansão de pesquisas, que utilizam detecção de ativos de conhecimento da ontologia DeCS e de dicionários linguísticos, são utilizadas. O objetivo é ampliar o universo de pesquisa do usuário e criar uma base de conhecimento para permitir o seu reúso. A proposta de tese aqui apresentada difere dos anteriores porque a intenção é retornar às pesquisas dos usuários uma série de documentos médicos muito mais eficazes do que nas tradicionais ferramentas de busca. Com o intuito de melhorar os resultados de uma pesquisa, anotações semânticas e detecção de expressões negativas serão utilizadas para processar os textos médicos. O estudo de caso apresentado no final mostra que, dos dez primeiros resultados do modelo ora proposto, alcançou-se uma média de 90% de precisão, enquanto que o modelo booleano limitou-se a 60%, e com o diferencial de que no modelo tradicional, o usuário teve que refazer suas consultas várias vezes até chegar a um resultado satisfatório, ao passo que no modelo semântico obteve êxito já na primeira consulta. Justamente porque o usuário não encontrou uma resposta nas primeiras pesquisas no modelo booleano, os tempos de resposta médios foram de 49 minutos, contra 0,6 segundos do novo modelo. Conclui-se, dessa forma, que o usuário não precisará despender muito tempo para encontrar a informação ou não precisará procurar em diferentes bases de dados a fim de encontrar a informação necessária.

Link para download: Rafael Andrade