@PHDTHESIS{ 2014:775667973,
 	title = {Uma solução efetiva para aprendizagem de relacionamentos não taxonômicos de ontologias},
 	year = {2014},
 	url = "http://tedebc.ufma.br:8080/jspui/handle/tede/1826",
 	abstract = "A Aprendizagem de Relacionamentos Não-Taxonômicos é um sub-campo da Aprendizagem de ontologia e constitui uma abordagem para automatizar a extração desses relacionamentos a partir de fontes de informações textuais. As técnicas de aprendizagem de relacionamentos não taxonômicos, da mesma forma que outras na área de Aprendizagem de Ontologias estão sujeitas a uma grande quantidade de ruído uma vez que a fonte de informação da qual extraem os relacionamentos ser desestruturada. Portanto, soluções customizáveis são necessárias para que essas técnicas sejam aplicáveis a maior variedade possível de situações. O presente trabalho apresentou TARNT, uma Técnica para a Aprendizagem de Relacionamentos Não-Taxonômicos de ontologias a partir de textos na língua inglesa que emprega técnicas de Processamento de Linguagem Natural e estatísticas para etiquetar o texto e selecionar os relacionamentos a serem recomendados. o controle sobre execução de suas regras de extração e consequentemente sobre o recall e precisão na fase "Extração de relacionamentos candidatos"; a "regra de apóstrofo", que confere tratamento particular às extrações que tem maior probabilidade de serem relacionamentos válidos e Bag of labels, solução para a fase de "Refinamento" que apresenta o potencial de obter maior efetividade que as que operam sore relacionamentos compostos por um par de conceitos e um rótulo, estão entre seus aspectos positivos. Avaliações experimentais de TARNT foram realizadas conforme dois procedimentos baseados no princípio de comparação dos relacionamentos aprendidos com os de referência. Esses experimentos consistiram em mensurar com as medidas de avaliação recall e precisão, a efetividade da técnica na aprendizagem de relacionamentos não-taxonômicos a partir de dois corpora nos domínio da biologia e o direito da família. Os resultados obtidos foram ainda comparados aos de outra abordagem que utiliza o algoritmo de extração de regras de associação na fase de "Refinamento". Esse trabalho demostrou ainda a hipótese de pesquisa de que: soluções para a fase de "Refinamento" que utilizam relacionamentos compostos por dois conceitos de uma ontologia e um rótulo são menos efetivas que as que refinam relacionamentos compostos apenas pro dois conceitos, uma vez que esses tendem a apresentar menores valores para as medidas de avaliação quando considerados os mesmos corpus e ontologia de referência. A demonstração foi realizada por meio de uma exposição teórica que consistiu na generalização das observações realizadas sobre os resultados obtidos por duas técnicas que refinam relacionamentos dos dois tipos considerados.",
 	publisher = {Universidade Federal do Maranhão},
 	scholl = {PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA DE ELETRICIDADE/CCET},
 	note = {DEPARTAMENTO  DE ENGENHARIA DA ELETRICIDADE/CCET}
}