Indexação automática e ontologias: identificação dos contributos convergentes na ciência da informação

A indexação, humana e automática, foi desde sempre uma preocupação da área da ciência da informação (CI). A falta de consistência na indexação humana e de semântica na automática são apontadas como as grandes desvantagens. Uma possibilidade de dotar sistemas computacionais com maior capacidade de inferência reside na utilização de ontologias. Desta proposição objetiva-se identificar e analisar os estudos na área da CI que abordem as contribuições das antologias na indexação automática. Pretende-se (i) identificar os trabalhos científicos, nas bases Library & Information Science Source e Library, Information Science & Technology Abstracts que abordem este assunto, a sua distribuição temporal e geográfica; (ii) identificar e descrever a centralidade da abordagem temática aos dois conceitos (indexação automática e ontologias), e a abordagem metodológica dos respetivos artigos; (iii) identificar as contribuições presentes nos artigos que constituem o corpus relativamente às potencialidades da utilização conjunta dos dois conceitos. Partiu-se de um estudo exploratório assente numa revisão sistemática da literatura. Os resultados apontam como contribuições das ontologias na indexação automática: (i) desambiguar termos homógrafos e polissémicos; (ii) maior capacidade de integração de relações semânticas de forma automatizada; (iii) uma navegação e expansão de consultas através de relações semânticas; (iv) uma recuperação mais precisa e exaustiva da informação. Conclui-se que o desenvolvimento de sistemas que utilizam o potencial das ontologias na indexação automática procura contornar a sua falta de capacidade semântica. Apesar dos resultados promissores nesta matéria, infere-se que é ainda prematuro e inadequado falar de uma indexação semântica efetiva

Indexação automática e ontologias: identificação dos contributos convergentes na ciência da informação

A indexação, humana e automática, foi desde sempre uma preocupação da área da ciência da informação (CI). A falta de consistência na indexação humana e de semântica na automática são apontadas como as grandes desvantagens. Uma possibilidade de dotar sistemas computacionais com maior capacidade de inferência reside na utilização de ontologias. Desta proposição objetiva-se identificar e analisar os estudos na área da CI que abordem as contribuições das antologias na indexação automática. Pretende-se (i) identificar os trabalhos científicos, nas bases Library & Information Science Source e Library, Information Science & Technology Abstracts que abordem este assunto, a sua distribuição temporal e geográfica; (ii) identificar e descrever a centralidade da abordagem temática aos dois conceitos (indexação automática e ontologias), e a abordagem metodológica dos respetivos artigos; (iii) identificar as contribuições presentes nos artigos que constituem o corpus relativamente às potencialidades da utilização conjunta dos dois conceitos. Partiu-se de um estudo exploratório assente numa revisão sistemática da literatura. Os resultados apontam como contribuições das ontologias na indexação automática: (i) desambiguar termos homógrafos e polissémicos; (ii) maior capacidade de integração de relações semânticas de forma automatizada; (iii) uma navegação e expansão de consultas através de relações semânticas; (iv) uma recuperação mais precisa e exaustiva da informação. Conclui-se que o desenvolvimento de sistemas que utilizam o potencial das ontologias na indexação automática procura contornar a sua falta de capacidade semântica. Apesar dos resultados promissores nesta matéria, infere-se que é ainda prematuro e inadequado falar de uma indexação semântica efetiva

Semantic expansion of queries for web search (MSEC)

Internet has become the largest repository of human knowledge, and the amount of stored information increases day by day. This increase of information affects the levels of precision reported by Web search engines regarding  documents retrieved for the user. One strategy being used to address this problem is a focus on a personalized resource recovery. Several projects currently offer semantic methods for improving the relevance of search results  through the use of ontologies, natural language processing, knowledge based systems, query specification languages, and user profile, among others. Results are generally better than for web search engines that do not use these  techniques. However, the high cost of these improvements in precision relate to use of more complex algorithms in carrying out the search and which are more wasteful of computational resources. This article describes a semantic  query expansion model called MSEC, which is based mostly on the concept of semantic similarity, starting from domain ontologies and on the use of user profile in order to customize user searches so to improve their precision. In order to evaluate the proposed model, a software prototype was created. Preliminary experimental results show an improvement compared to the traditional web search approach. Finally the model was compared against the best  state of the art semantic search engine, called GoPubMed, for the MEDLINE collection. Internet se ha convertido en el mayor repositorio de conocimiento humano y la cantidad de información almacenada crece cada día más. Esto último repercute en el bajo nivel de precisión que reportan los sistemas de búsqueda Web respecto a los documentos que son recuperados para el usuario. Para enfrentar este problema, una de las estrategias utilizadas  es  la  recuperación  personalizada  de  recursos. Actualmente  existen  varios  proyectos  que  proponen  métodos semánticos para aumentar la relevancia de las búsquedas, a través del uso de ontologías, procesamiento de lenguaje natural, sistemas basados en conocimiento, lenguajes de especificación de consultas y perfil de usuario, entre otras. Los resultados generalmente son mejores que los obtenidos por  buscadores que no usan éstas técnicas.  Sin embargo, el costo que se paga por estas mejoras en precisión se centra en el uso de algoritmos más complejos en implementación y que consumen más recursos computacionales.  Este artículo describe un modelo semántico de expansión de consultas denominado MSEC, el cual está basado principalmente en el concepto de similitud semántica a partir de Ontologías de dominio y en el uso del perfil de usuario para personalizar las búsquedas y así mejorar la precisión de las mismas. Para evaluar el modelo propuesto se creó un prototipo software. Los resultados experimentales preliminares muestran una mejora respecto al enfoque tradicional de búsqueda. Finalmente se comparó con el mejor buscador semántico del estado del arte, llamado GoPubMed para la colección MEDLINE

Semantic expansion of queries for web search (MSEC)

Internet has become the largest repository of human knowledge, and the amount of stored information increases day by day. This increase of information affects the levels of precision reported by Web search engines regarding  documents retrieved for the user. One strategy being used to address this problem is a focus on a personalized resource recovery. Several projects currently offer semantic methods for improving the relevance of search results  through the use of ontologies, natural language processing, knowledge based systems, query specification languages, and user profile, among others. Results are generally better than for web search engines that do not use these  techniques. However, the high cost of these improvements in precision relate to use of more complex algorithms in carrying out the search and which are more wasteful of computational resources. This article describes a semantic  query expansion model called MSEC, which is based mostly on the concept of semantic similarity, starting from domain ontologies and on the use of user profile in order to customize user searches so to improve their precision. In order to evaluate the proposed model, a software prototype was created. Preliminary experimental results show an improvement compared to the traditional web search approach. Finally the model was compared against the best  state of the art semantic search engine, called GoPubMed, for the MEDLINE collection. Internet se ha convertido en el mayor repositorio de conocimiento humano y la cantidad de información almacenada crece cada día más. Esto último repercute en el bajo nivel de precisión que reportan los sistemas de búsqueda Web respecto a los documentos que son recuperados para el usuario. Para enfrentar este problema, una de las estrategias utilizadas  es  la  recuperación  personalizada  de  recursos. Actualmente  existen  varios  proyectos  que  proponen  métodos semánticos para aumentar la relevancia de las búsquedas, a través del uso de ontologías, procesamiento de lenguaje natural, sistemas basados en conocimiento, lenguajes de especificación de consultas y perfil de usuario, entre otras. Los resultados generalmente son mejores que los obtenidos por  buscadores que no usan éstas técnicas.  Sin embargo, el costo que se paga por estas mejoras en precisión se centra en el uso de algoritmos más complejos en implementación y que consumen más recursos computacionales.  Este artículo describe un modelo semántico de expansión de consultas denominado MSEC, el cual está basado principalmente en el concepto de similitud semántica a partir de Ontologías de dominio y en el uso del perfil de usuario para personalizar las búsquedas y así mejorar la precisión de las mismas. Para evaluar el modelo propuesto se creó un prototipo software. Los resultados experimentales preliminares muestran una mejora respecto al enfoque tradicional de búsqueda. Finalmente se comparó con el mejor buscador semántico del estado del arte, llamado GoPubMed para la colección MEDLINE

The strategic value of targeted knowledge management - case study of an Australian refrigeration company

 This thesis is a study of design and implementation of an engineering knowledge management system to facilitate knowledge capture, sharing and reuse to both ensure business continuity and resolve a make-span problem in an Australian refrigeration company. The company had encountered problems with a number of engineering staff in the small product development team leaving the company and taking their expertise with them. This situation has impacted the business continuity of the company, because the knowledge and expertise used in the refrigerated display cabinet development process is a combination of explicit and tacit knowledge as the engineers conduct the product development process intuitively. Records of previous design and testing processes were either non-existent or stored in ways that were not accessible. The other business problem in the company resulted from product development taking too long, in effect from 6 weeks up to the worst case of one year. The company needed research solutions to both of these problems to strategically maintain the competitiveness of the company business. This research applied a single case study research method with a problem-solving paradigm, Design Science methodology, to develop and then test solutions. Design Science as a research methodology has two components, first design development and second, design evaluation. The researcher developed an engineering knowledge based system as an artefact to solve the problem of enabling company business continuity. Using ontology as a structural base, the KBS contains both knowledge elements captured from the engineers during the data collection process and existing knowledge artefacts in the company. The research used a set of multilayered research techniques, including semi-formal and formal interviews, serendipitous interviews, group meetings, observation and shadowing, to capture and then structure both the tacit and explicit knowledge. The resultant ontology was used to build the KBS to store both tacit and explicit knowledge and answer the engineers’ questions about their existing and previous product development processes. The KBS developed in this research is a knowledge repository to maintain records of the products design and testing processes in a searchable form. Use and then an evaluation of the system by the engineers and the executive staff of the company confirmed that the intention of the system to address the business continuity problem by knowledge capture, classification and storage was achieved and met the company’s business needs. This research also applied Heuristic Process Mining to the knowledge stored in the KBS to address the second problem identified initially by the company, that of lengthy make span in new product design and development. HPM is a technique using mathematical models to find relationships between tasks in the process. HMP measures dependency and frequency values between tasks and tasks with low D/F value can be eliminated from the process. This then can lead to the shorter product testing process. The research showed that the application of HPM to the stored process knowledge in the KMS was able to significantly reduce the product design and testing process in the company