2024-03-28T16:42:42Zhttps://www.tdx.cat/oai/requestoai:www.tdx.cat:10803/2853342017-09-13T05:16:53Zcom_10803_311col_10803_316
nam a 5i 4500
Sist. basats coneixement
Semàntica
Anotació Semàntica
Sist. basados conocimiento
Web Semántica
Anotación Semántica
Knowledge-based Systems
Semantic Web
Semantic Annotation
Moving towards the semantic web: enabling new technologies through the semantic annotation of social contents.
[Tarragona] :
Universitat Rovira i Virgili,
2015
Accés lliure
http://hdl.handle.net/10803/285334
cr |||||||||||
AAMMDDs2015 sp ||||fsm||||0|| 0 eng|c
Vicient Monllaó, Carlos,
autor
1 recurs en línia (173 pàgines)
Tesi
Doctorat
Universitat Rovira i Virgili. Departament d'Enginyeria Informàtica i Matemàtiques
2015
Universitat Rovira i Virgili. Departament d'Enginyeria Informàtica i Matemàtiques
Tesis i dissertacions electròniques
Moreno, Antonio, ,
1968-
supervisor acadèmic
TDX
La Web Social ha causat un creixement exponencial dels continguts disponibles deixant enormes quantitats de recursos textuals electrònics que sovint aclaparen els usuaris. Aquest volum d’informació és d’interès per a la comunitat de mineria de dades. Els algorismes de mineria de dades exploten característiques de les entitats per tal de categoritzar-les, agrupar-les o classificar-les segons la seva semblança. Les dades per si mateixes no aporten cap mena de significat: han de ser interpretades per esdevenir informació. Els mètodes tradicionals de mineria de dades no tenen com a objectiu “entendre” el contingut d’un recurs, sinó que extreuen valors numèrics els quals esdevenen models en aplicar-hi càlculs estadístics, que només cobren sentit sota l’anàlisi manual d’un expert. Els darrers anys, motivat per la Web Semàntica, molts investigadors han proposat mètodes semàntics de classificació de dades capaços d’explotar recursos textuals a nivell conceptual. Malgrat això, normalment aquests mètodes depenen de recursos anotats prèviament per poder interpretar semànticament el contingut d’un document. L’ús d’aquests mètodes està estretament relacionat amb l’associació de dades i el seu significat.
Aquest treball es centra en el desenvolupament d’una metodologia genèrica capaç de detectar els trets més rellevants d’un recurs textual descobrint la seva associació semàntica, es a dir, enllaçant-los amb conceptes modelats a una ontologia, i detectant els principals temes de discussió. Els mètodes proposats són no supervisats per evitar el coll d’ampolla generat per l’anotació manual, independents del domini (aplicables a qualsevol àrea de coneixement) i flexibles (capaços d’analitzar recursos heterogenis: documents textuals o documents semi-estructurats com els articles de la Viquipèdia o les publicacions de Twitter). El treball ha estat avaluat en els àmbits turístic i mèdic.
Per tant, aquesta dissertació és un primer pas cap a l'anotació semàntica automàtica de documents necessària per possibilitar el camí cap a la visió de la Web Semàntica.
r
ES-BaCBU
cat
rda
ES-BaCBU
text
txt
rdacontent
informàtic
c
rdamedia
recurs en línia
cr
rdacarrier