Ontology Learning pada Teks Tidak Terstruktur

Informasi yang tersebar pada berbagai sumber di internet banyak ditujukan hanya untuk manusia saja. Sementara itu, muncul kebutuhan agar informasi tersebut tidak hanya bisa dibaca dan dipahami oleh manusia saja, tetapi juga oleh mesin. Informasi dalam format yang dapat dipahami oleh mesin dapat digunakan untuk berbagai keperluan, misalnya: menjadi basis pengetahuan untuk penalaran, sharing knowledge antar mesin, semantic search, visualisasi informasi, dsb. Ontology learning adalah metode yang dapat mengekstrak informasi dari teks tidak terstruktur pada suatu dokumen atau halaman web untuk kemudian diubah menjadi basis pengetahuan dalam format yang dapat dipahami oleh mesin, yaitu dalam bentuk ontologi. Metode tersebut terdiri dari beberapa tahapan, yaitu: preprocessing, ekstraksi konsep, ekstraksi relasi, dan evaluasi. Preprocessing menyiapkan korpus uji sehingga siap untuk masuk kedalam metode ekstraksi konsep, yang menggunakan algoritma entropy concept extraction, pada bagian ekstraksi relasi digunakan algoritma subcat relation extraction, sedangkan pada bagian evaluasi ontologi menggunakan metode expert evaluation. Hasil akhir menunjukkan akurasi pada nilai 89.84% untuk ekstraksi konsep, 93.02% untuk ekstraksi relasi, dengan kepercayaan terhadap ekstraksi relasi pada prosentase 71.15%. Kata kunci: ontology learning, entropy concept extraction, subcat relation extraction

Design of a horizontal cooperation architecture based on metamodels, focused on electronic commerce platforms for mobile devices: case study of smes in the textile sector in Bogotá

Este artículo evidencia una arquitectura de cooperación horizontal para facilitar el proceso de transporte de mercancía en plataformas de comercio electrónico. Para ello se generó una taxonomía, un modelo semántico, una ontología que permita modelar dicha logística electrónica, después se utilizará la ontología generada para crear un metamodelo y luego un DSL basado en este, finalmente con MDE y aplicando transformación de los datos por medio de QVT, se logrará un modelo de datos interoperable para varias plataformas de comercio electrónico, en el que los operadores logísticos puedan ver la mercancía de forma transversal.The main objective of this thesis is to propose horizontal cooperation architecture to facilitate the shipping process in e-commerce platforms. First we will generate a taxonomy, a semantic model, an ontology that allows simulate that e-logistics, use the ontology to create a Metamodel and later an DSL, finally with MDE and applying data transformation using QVT, it will achieve a model of interoperable data e-commerce platforms, and the logistics operators will see the comodity transversely