1. TEDE PUCRS
  2. Teses e Dissertações dos Programas de Pós-Graduação da PUCRS
  3. Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação
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dc.creatorBruckschen, Mírian-
dc.creator.Latteshttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4276419H6por
dc.contributor.advisor1Vieira, Renata-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/6218967777630412por
dc.date.accessioned2015-04-14T14:49:38Z-
dc.date.available2011-10-18-
dc.date.issued2010-12-20-
dc.identifier.citationBRUCKSCHEN, Mírian. Reconhecimento de entidades nomeadas e relações no domínio de privacidade e responsabilização. 2010. 115 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, Porto Alegre, 2010.por
dc.identifier.urihttp://tede2.pucrs.br/tede2/handle/tede/5146-
dc.description.resumoO gerenciamento de grandes volumes de informação é uma área de crescente interesse e pesquisa, tanto na academia quanto na indústria. Diferentes mecanismos já foram propostos com o objetivo de facilitar a criação, gerenciamento e manutenção de bases de conhecimento, e recentemente ontologias têm despontado como um forte candidato para tal função. Ontologias são o principal mecanismo para representação do conhecimento em contextos tecnológicos atuais como o da Web Semântica. Entretanto, a construção manual destas ontologias é custosa, dado o montante de informação a ser processada para a execução desta tarefa. Com esta motivação, este trabalho propõe que a confecção de ontologias, mais especificamente a sua população, pode ser automatizada pela tarefa de Reconhecimento de Entidades Nomeadas (REN). O trabalho compreende diferentes tarefas da área de Processamento de Linguagem Natural: Reconhecimento de Entidades Nomeadas, Reconhecimento de Relações e Aprendizado de Ontologias. Para a execução da tarefa de população de ontologias, foi construída manualmente uma ontologia do domínio de privacidade e posteriormente desenvolvido um método para executar a sua população através da tarefa de REN. Este método compreende a população da ontologia com instâncias e relações. Para validar este método, foi desenvolvido um sistema que o implementa. Este sistema foi testado sobre um corpus montado pela autora deste trabalho. Este corpus é composto por documentos da área de privacidade e responsabilização, e da legislação associada a este tema. São apresentados neste trabalho o método, o sistema desenvolvido, as avaliações a que este trabalho foi submetido e suas conclusõespor
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2015-04-14T14:49:38Z (GMT). No. of bitstreams: 1 434166.pdf: 1758256 bytes, checksum: cc66addbe46b0c23f53ed7ab0e0c41a8 (MD5) Previous issue date: 2010-12-20eng
dc.formatapplication/pdfpor
dc.thumbnail.urlhttp://tede2.pucrs.br:80/tede2/retrieve/15767/434166.pdf.jpg*
dc.languageporpor
dc.publisherPontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sulpor
dc.publisher.departmentFaculdade de Informácapor
dc.publisher.countryBRpor
dc.publisher.initialsPUCRSpor
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Ciência da Computaçãopor
dc.rightsAcesso Abertopor
dc.subjectINFORMÁTICApor
dc.subjectLINGUÍSTICA COMPUTACIONAL, PROCESSAMENTO DA LINGUAGEM NATURALpor
dc.subjectANÁLISE SEMÂNTICA (PROGRAMAÇÃO)por
dc.subjectONTOLOGIApor
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOpor
dc.titleReconhecimento de entidades nomeadas e relações no domínio de privacidade e responsabilizaçãopor
dc.typeDissertaçãopor
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