Acessar Arquivo select nrseqoco, cdext, COALESCE(dsdes,'ARQUIVO UNICO') as dsdes, nmobj, nrparoco, dtdspobj, COALESCE(dtexpobj,'1900-01-01') as dtexpobj, nrseqace, COALESCE(mconteudot007.nrseqdes,0) as nrseqdes from maxadm.mconteudot007, maxadm.mdominiot007, maxadm.mdominiot013 where nrseqcon = 24296 and mconteudot007.NrSeqExt = mdominiot007.NrSeqExt and mconteudot007.nrseqdes=mdominiot013.nrdesidi and mdominiot013.nrseqidi=1 union select nrseqoco, cdext, 'ARQUIVO UNICO' as dsdes, nmobj, nrparoco, dtdspobj, COALESCE(dtexpobj,'1900-01-01') as dtexpobj, nrseqace, mconteudot007.nrseqdes from maxadm.mconteudot007, maxadm.mdominiot007 where nrseqcon = 24296 and mconteudot007.NrSeqExt = mdominiot007.NrSeqExt and mconteudot007.NrSeqDes is null union select nrseqoco, cdext, 'ARQUIVO UNICO' as dsdes, nmobj, nrparoco, dtdspobj, COALESCE(dtexpobj,'1900-01-01') as dtexpobj, nrseqace, mconteudot007.nrseqdes from maxadm.mconteudot007, maxadm.mdominiot007, maxadm.mdominiot013 where nrseqcon = 24296 and mconteudot007.NrSeqExt = mdominiot007.NrSeqExt and mconteudot007.nrseqdes=mdominiot013.nrdesidi and nrdesidi not in (select nrdesidi from mdominiot013 where mdominiot013.nrseqidi=1 ) order by nrparoco	CAPA, AGRADECIMENTOS, ABSTRACT, RESUMO, SUMÁRIO E LISTAS - PDF CAPÍTULO 1 - PDF CAPÍTULO 2 - PDF CAPÍTULO 3 - PDF CAPÍTULO 4 - PDF CAPÍTULO 5 - PDF REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS - PDF
Título: SUPERVISÃO À DISTÂNCIA EM EXTRAÇÃO DE RELACIONAMENTOS USANDO CARACTERÍSTICAS BASEADAS EM HIERARQUIA DE CLASSES EM ONTOLOGIAS
Autor(es): PEDRO HENRIQUE RIBEIRO DE ASSIS
Assis, Pedro Henrique Ribeiro de
Número do Conteúdo: 24296
Catalogação: 18/03/2015 Idioma(s): INGLÊS - ESTADOS UNIDOS
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=24296@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=24296@2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.24296
Extração de relacionamentos é uma etapa chave para o problema de identificação de uma estrutura em um texto em formato de linguagem natural. Em geral, estruturas são compostas por entidades e relacionamentos entre elas. As propostas de solução com maior sucesso aplicam aprendizado de máquina supervisionado a corpus anotados à mão para a criação de classificadores de alta precisão. Embora alcancem boa robustez, corpus criados à mão não são escaláveis por serem uma alternativa de grande custo. Neste trabalho, nós aplicamos um paradigma alternativo para a criação de um número considerável de exemplos de instâncias para classificação. Tal método é chamado de supervisão à distância. Em conjunto com essa alternativa, usamos ontologias da Web semântica para propor e usar novas características para treinar classificadores. Elas são baseadas na estrutura e semântica descrita por ontologias onde recursos da Web semântica são definidos. O uso de tais características tiveram grande impacto na precisão e recall dos nossos classificadores finais. Neste trabalho, aplicamos nossa teoria em um corpus extraído da Wikipedia. Alcançamos uma alta precisão e recall para um número considerável de relacionamentos.