Apoio à negociação conceptual com base em processos híbridos de avaliação de similaridade semântica

Luís Costa, Carla Pereira, Cristóvão Sousa

Resumo


A modelação conceptual permite que especialistas descrevam um determinado domínio em estruturas do tipo conceito - relação - conceito. Num ambiente colaborativo, para um mesmo domínio, um processo de conceptualização pode originar várias soluções. É necessário que os participantes cheguem a um consenso que represente uma solução partilhada. O foco principal deste trabalho situa-se nesta etapa. Pretendemos criar uma nova abordagem para integração de estruturas conceptuais de diferentes modelos, facilitando assim o processo de negociação. Para tal, este trabalho recorre à utilização de algoritmos de similaridade semântica.


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Referências


Costa, L., Sousa, C., Soares, A. L., & Pereira, C. (2012). ConceptME: Gestão colaborativa de modelos conceptuais. In Capsi. Guimarães.

Druckman, D. (2007). Negotiation Models and Applications. In R. Avenhaus & I. W. Zartman (Eds.), Diplomacy Games SE - 5 (pp. 83–96 LA – English). Springer Berlin Heidelberg.

Jiang, J., & Conrath, D. (1997). Semantic similarity based on corpus statistics and lexical taxonomy. arXiv Preprint Cmp-lg/9709008, (Rocling X).

Leacock, C., & Chodorow, M. (1998). Combining local context and WordNet similarity for word sense identification. WordNet: An Electronic Lexical Database, 49(2), 265–283.

Li, Y., Bandar, Z. A., & McLean, D. (2003). An Approach for Measuring Semantic Similarity between Words Using Multiple Information Sources. IEEE Trans. on Knowl. and Data Eng., 15(4), 871–882.

Lin, D. (2000). An Information-Theoretic Definition of Similarity. In Proceedings of the Fifteenth International Conference on Machine Learning (pp. 296–304). San Francisco, CA, USA: Morgan Kaufmann Publishers Inc.

Pereira, C. (2010). A organização da informação e conhecimento em redes colaborativas como um processo de construção social do significado: uma teoria e um método prático. PhD. Faculdade de Engenharia Da Universidade Do. FEUP.

Pereira, C., Sousa, C., & Lucas Soares, A. (2012). Supporting conceptualisation processes in collaborative networks: a case study on an R&D project. International Journal of Computer Integrated Manufacturing, 1–21.

Petrakis, E., Varelas, G., Hliaoutakis, A., & Raftopoulou, P. (2006). Design and evaluation of semantic similarity measures for concepts stemming from the same or different ontologies. 4th Workshop on Multimedia Semantics (WMS’06), 44–52.

Resnik, P. (1995). Using information content to evaluate semantic similarity in a taxonomy. In Proceedings of the 14th International Joint Conference on Artificial Intelligence - Volume 1 (pp. 448–453). San Francisco, CA, USA: Morgan Kaufmann Publishers Inc.

Sánchez, D., & Batet, M. (2012). A semantic similarity method based on information content exploiting multiple ontologies. Expert Systems with Applications, 40, 1393–1399.

Sousa, C., Soares, A. L., Pereira, C., & Costa, R. (2012). Supporting the identification of conceptual relations in semi-formal ontology development. Istanbul, Turkey.

Tversky, A. (1977). Features of similarity. Psychological Review, 84(2), 327–352.

Varelas, G., Voutsakis, E., Petrakis, E. G. M., Milios, E. E., & Raftopoulou, P. (2005). Semantic Similarity Methods in WordNet and their Application to Information Retrieval on the Web. In In: 7 Th ACM Intern. Workshop on Web Information and Data Management (WIDM 2005 (pp. 10–16). ACM Press.

Wu, Z., & Palmer, M. (1994). Verbs semantics and lexical selection. In Proceedings of the 32nd Annual Meeting on Association for Computational Linguistics - (pp. 133–138). Morristown, NJ, USA: Association for Computational Linguistics.

Zhou, Z., Wang, Y., & Gu, J. (2008). New model of semantic similarity measuring in wordnet. In Intelligent System and Knowledge Engineering, 2008. ISKE 2008. 3rd International Conference On (Vol. 1, pp. 256–261).

Ziegler, P., Kiefer, C., & Sturm, C. (2006). Detecting similarities in ontologies with the SOQA- SimPack toolkit. Advances in Database.




DOI: http://dx.doi.org/10.18803/capsi.v13.%25p

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