Assisted adaptation of semantic annotations on RDF bases

Autor: Monteiro, Ênio de Jesus Pontes, 1992
Přispěvatelé: Reis, Julio Cesar dos, 1987, Berardi, Rita Cristina Galarraga, Montecchi, Leonardo, Universidade Estadual de Campinas. Instituto de Computação, Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS
Jazyk: portugalština
Rok vydání: 2021
Předmět:
Zdroj: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
instacron:UNICAMP
Popis: Orientador: Julio Cesar dos Reis Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Computação Resumo: O acesso e uso de metadados semanticamente definidos pode beneficiar diversos tipos de tarefas computacionais. Integração de dados entre diferentes sistemas e motores de busca podem explorar as definições semânticas associadas aos documentos e outros recursos Web para propor maneiras de combinar e encontrar informações antes não explicitamente relacionadas entre si. A geração de anotações a partir do crescente número de repositórios RDF interconectados torna disponível os meta-dados necessários para possibilitar aplica- ções semanticamente ricas na Web. Por exemplo, ferramentas semiautomáticas efetuam o reconhecimento de entidades mencionadas como pessoas e lugares em documentos Web. Contudo, a definição semântica dessas entidades tende a sofrer modificações em suas bases fonte e implica em um cenário altamente desafiador. Anotações geradas necessitam ser atualizadas em função da evolução das bases de conhecimento utilizadas na definição das anotações. A literatura existente tem apresentado metodologias para abordar esse problema, explorando principalmente a manutenção de anotações em relação às mudanças a nível de ontologia. Nossa análise da literatura não detectou investigações que abordassem a manutenção de anotações considerando sua geração no nível de instância de conceitos. Esta dissertação propõe técnicas para reconhecer as anotações afetadas pela evolução de bases RDF. Formalizamos regras que decidem o tipo de ação a ser aplicada sobre a anotação. Desenvolvemos um framework capaz de identificar e aplicar de forma assistida ações de adaptação em anotações afetadas pela evolução das bases de conhecimento RDF. Essa adaptação compreende a execução de três etapas: (1) detectar uma série de modificações que ocorreram em um determinado período de tempo com base em duas releases de um conjunto de dados RDF; (2) reconhecer e filtrar as anotações afetadas pelas mudanças daquelas não afetadas; (3) aplicar ações corretivas nas anotações afetadas e desatualizadas. Avaliações experimentais demonstram a aplicabilidade da proposta em bases RDF reais Abstract: Access to and use of semantically defined meta-data can benefit several types of computational tasks. Data integration between different systems and search engines can explore semantic definitions associated with documents and other web resources to propose ways to combine and find elements of information before not explicitly related to each other. Generating annotations from the growing number of interconnected RDF repositories makes available meta-data needed to enable semantically enriched applications on the Web. For example, semi-automatic tools perform the recognition of entities mentioned as persons and places in Web documents. However, semantic definition of these entities might undergo modifications in their source bases, which implies in a challenging scenario. In this context, generated annotations need to be updated according to the evolution of their underlying knowledge bases used in the definition of annotations. Existing literature has presented methodologies to address this problem, mainly exploring the maintenance of annotations regarding changes at the ontology level (TBox). Our literature analysis did not detect investigations that addressed the maintenance of annotations considering their generation at the level of instance of concepts (ABox). This MS.c. dissertation proposes techniques to recognize the annotations affected by the evolution of RDF datasets. We formalize rules that decide the type of action to be applied to the annotation. We develope a framework capable of identifying and applying adaptation actions to annotations affected by the evolution of RDF knowledge bases. The adaptation comprises the execution of three steps: (1) detection of a series of modifications that occurred in a given time period based on two releases of a RDF dataset; (2) recognition and filtering of annotations affected by RDF changes; (3) application of corrective actions to affected and outdated annotations in an assisted way. Experimental evaluations demonstrate the applicability of the proposal in real RDF bases Mestrado Ciência da Computação Mestre em Ciência da Computação FAPESP 2019/14582-8
Databáze: OpenAIRE
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