Ontology Extraction and Semantic Ranking of Unambiguous Requirements

Abstract: This paper describes a new method for ontology based standardization of concepts in a domain. In Requirements engineering, abstraction of the concepts and the entities in a domain is significant as most of the software fail due to incorrectly elicited requirements. In this paper, we introduce a framework for requirements engineering that applies Semantic Ranking and significant terms extraction in a domain. This work aims to identify and present concepts and their relationships as domain specific ontologies of particular significance. The framework is build to detect and eliminate ambiguities. Semantic Graph is constructed using semantic relatedness between two ontologies which is computed based on highest value path connecting any pair of the terms. Based on the nodes of the graph and their significance scores, both single as well as multi word terms can be extracted from the domain documents. A reference document of ontologies that will help requirement analyst to create SRS and will be useful in the design is created

Búsqueda de documentos basada en el uso de índices ontológicos creados con MapReduce

This paper presents a search system supported on an ontological indexing system. The approach we present is based on lattice matching. The system performs a matching operation that takes as input a pruned lattice of ontological terms associated with the documents in a corpus and  a query lattice. The matching process selects relevant documents and ranks them in accordance to their closeness to the user’s query. We have implemented our approach on top of MapReduce. The experimental results support the efficacy of the system by providing users with a greater consistency among the results and the search domain. The results displayed to the users also show performance enhancements and improved accuracy. The test results are included at the end of the paper.Este artículo presenta un sistema de búsqueda soportado en un sistema de indexación ontológico. La técnica presentada utiliza emparejamiento de retículos. El proceso de emparejamiento se realiza  entre el  retículo podado con el espacio de búsqueda del corpus y el retículo con el espacio de búsqueda de la consulta.  Dicho proceso permite realizar un filtrado con  los documentos que deben presentarse al usuario. El sistema propuesto fue implementado utilizando el modelo de programación MapReduce.  Los resultados experimentales reflejan la eficacia del sistema, al brindar al usuario una mayor correspondencia de los resultados con el dominio de búsqueda. Además, se evidencian mejoras en el rendimiento y mayor precisión en los resultados mostrados al usuario. La evaluación realizada se incluye al final del artículo.

Uma proposta para execução de consultas complexas em uma grande base de dados de imagens horizontalmente fragmentada

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, Florianópolis, 2014.Sistemas de recuperação de informação têm se tornado cada vez mais populares e eficientes. Porém, a recuperação de objetos complexos (e.g., imagens, vídeos, séries temporais) ainda apresenta enormes desafios, principalmente quando envolve similaridade de conteúdo. O problema se torna ainda mais intrincado se as condições de busca incluem predicados convencionais conectados logicamente à predicados baseados em similaridade. A otimização de tais consultas é um problema em aberto hoje em dia. Este trabalho valida uma proposta para melhorar o desempenho de consultas que podem ser expressas por conjunções de predicados convencionais e baseados em similaridade. Tal proposta utiliza fragmentação de dados, segundo predicados diversos e compatíveis com predicados utilizados em consultas. A validação da proposta é feita sobre uma grande base de dados chamada CoPhIR a respeito de imagens, com dados convencionais a elas relacionados. Esta base é manipulada em um sistema de banco de dados relacional com extensões para o tratamento de predicados baseados em similaridade, caracterizada segundo a distribuição do seu conteúdo, fragmentada e indexada, com métodos de acesso convencionais e métricos. Verificou-se um melhor desempenho na execução de algumas consultas com cláusulas conjuntivas para filtragem de dados utilizando os fragmentos propostos do que sobre a base completa.Abstract : Information retrieval systems are growing in popularity and efficiency. However, the retrieval of complex data (e.g., images, video, temporal series) presents huge challenges yet, particularly when it involves content similarity. The problem becomes even more intricate if the search condition includes conventional predicates logically connected to similarity-based predicates. The optimization of such queries is an open problem nowadays. This work validates a proposal for improving the performance of queries that can be expressed by conjunctions of conventional predicates and similarity-based predicates. This proposal employs data fragmentation, according to diverse predicates, that are compatible with the predicates used in queries. The validation of this proposal is done on a large image database, named CoPhIR with conventional data associated with the images. This database is handled in a relational database system with extensions for coping with similarity-based predicates, characterized according to contents distribution, fragmented and indexed, for efficient access with conventional methods and metric methods. The result of the experiments shows that for some queries with conjunctive filtering clauses were executed more efficiently on fragments than by accessing the complete database