Enriquecimento de ontologias de domínio
uma revisão sistemática da literatura
DOI:
https://doi.org/10.1590/1808-5245.29.127825Palabras clave:
ontologia de domínio, atualização de ontologia, enriquecimento de ontologia, revista sistemática da literaturaResumen
As ontologias de domínio são desenvolvidas por meio da captura de conhecimento de especialistas de domínio e/ou pela extração de conteúdo de fontes de dados e informação. Diante da provisoriedade do conhecimento humano e frente às transformações que o mundo físico e social estão sujeitos, é relevante que as ontologias sejam atualizadas sempre que necessário. Nesse contexto, este artigo apresenta uma revisão sistemática da literatura sobre a temática enriquecimento de ontologias de domínio com o propósito de sintetizar as principais discussões sobre o enriquecimento de ontologias. Para tanto, respalda-se nas diretrizes para revisão sistemática de Kitchenham (2004), em conjunto com o uso do software Start para gestão e organização dos estudos. Os dados coletados permitiram identificar algumas características dos estudos publicados sobre enriquecimento de ontologias, tais como: fontes de informação utilizadas, tipos de enriquecimento mais aplicados, tipos de técnicas de extração de informações utilizadas, bem como o grau de detalhamento dos métodos para enriquecimento de ontologias de domínio. Conclui-se que o artigo atingiu o objetivo e que a temática enriquecimento de ontologias de domínio ainda não está sedimentada na literatura da Ciência da Informação.
Descargas
Citas
AGIRRE, E. et al. Enriching very large ontologies using the WWW. arXiv: preprint cs/0010026, New York, 2000. Disponível em: https://doi.org/10.48550/arXiv.cs/0010026. Acesso em: 25 jun. 2021.
ARAÚJO, W. J. Proposta metodológica para enriquecimento de ontologias de domínio. 2021. Tese (Doutorado em Gestão e Organização do Conhecimento) - Programa de Pós-Graduação em Gestão e Organização do Conhecimento, Escola de Ciência da Informação da Universidade Federal de Minas Gerais, Belo horizonte, 2021.
BUITELAAR, P.; CIMIANO, P.; MAGNINI, B. Ontology learning from text: methods, evaluation and applications. Amsterdam: IOS Press. 2005.
CIMIANO, P.; VÖLKER, J. Text2Onto: a framework for ontology learning and data-driven change discovery. In: INTERNATIONAL CONFERENCE ON NATURAL LANGUAGE PROCESSING AND INFORMATION SYSTEMS, 10., 2005, Alicante. Processing […]. Berlin: Springer, 2005. p. 227-238. Disponível em: https://doi.org/10.1007/11428817_21. Acesso em: 25 jun. 2021.
FAATZ, A.; STEINMETZ, R. Ontology enrichment with texts from the WWW. In: PROCEEDINGS OF ECML-SEMANTIC WEB MINING 2002, Helsinki. Processing […]. Darmstadt: Technische Universität/KOM, 2002.
GHARIB, T. F. et al. Enriching ontology concepts based on texts from WWW and corpus. Journal of Universal Computer Science, Austria, v. 18, n. 16, p. 2234-2251, 2012.
GUERRAM, T.; MELLAL, N. A domain independent approach for ontology semantic enrichment. In: INTERNATIONAL CONFERENCE ON NATURAL LANGUAGE PROCESSING, 7., 2018, Ljubljana. Conference […]. Ljubljana: Association for Computational Linguistics, 2018. p. 13-19.
KITCHENHAM, B. Procedures for performing systematic reviews. Technical Report Keele University, United Kingdom, jul. 2004.
MAEDCHE, A. Ontology learning for the semantic web. New York: Springer, 2002.
PETASIS, G. et al. Ontology populati on and enrichment: state of the art. In: Knowledge-drive multimedia information extraction and ontology evolution. Berlin: Springer-Verlag, 2011. p. 134-166.
SHAMSFARD, M; BARFOROUSH, A.A. Learning ontologies from natural language texts. Human-Computer Studies, United Kingdom, v. 60, n. 1, p. 17-63, 2004.
TENNIS, J. T. Com o que uma análise de domínio se parece no tocante a sua forma, função e gênero? Brazilian Journal of Information Science, Marília, v. 6, n. 1, p. 3-15, 2012. Disponível em: https://doi.org/10.36311/1981-1640.2012.v6n1.02.p3. Acesso em: 4 jan. 2020.
TÖPPER, G.; KNUTH, M.; SACK, H. DBpedia ontology enrichment for inconsistency detection. In: INTERNATIONAL CONFERENCE ON SEMANTICS, 8., 2012, Austria. Proceedings [...]. New York: ACM, 2012.
VALARAKOS, A. G. et al. A methodology for enriching a multi-lingual domain ontology using machine learning. In: PROCEEDINGS OF THE INTERNATIONAL CONFERENCE IN RACENT ADVANCES IN NLP (RANLP), 2003, Borovest. Proceedings [...]. Bulgaria: Bulgarian Academy of Sciences, 2003. p. 490-494.
Publicado
Cómo citar
Número
Sección
Licencia
Derechos de autor 2022 Webert Júnio Araújo, Gercina Angela de Lima

Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución 4.0.
Autores que publican en esta revista están de acuerdo con los siguientes términos:
Los autores mantienen los derechos autorales y ceden a la Revista el derecho de la primera publicación, con el trabajo licenciado bajo la Licencia Creative Commons Attribution (CC BY 4.0), que admite compartir el trabajo con reconocimiento de la autoria.
Los autores tienen autorización para asumir contratos adicionales en forma separada, para la distribución no exclusiva de la versión del trabajo publicada en esta Revista, como para publicar en repositorio institucional, con reconocimiento de autoria y publicación inicial en esta Revista.
Los artículos son de acceso abierto y gratuitos. Según la licencia, usted debe dar crédito de manera adecuada, brindar un enlace a la licencia, e indicar si se han realizado cambios. No puede aplicar términos legales ni medidas tecnológicas que restrinjan legalmente a otras a hacer cualquier uso permitido por la licencia.






