Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/1843/62384
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dc.creatorLucinéia Souza Maiapt_BR
dc.creatorGercina Ângela de Limapt_BR
dc.date.accessioned2024-01-02T19:40:50Z-
dc.date.available2024-01-02T19:40:50Z-
dc.date.issued2019-
dc.citation.issue20pt_BR
dc.citation.spage1pt_BR
dc.citation.epage21pt_BR
dc.identifier.issn2177-3688pt_BR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/1843/62384-
dc.description.abstractSemantic relations are fundamental for understanding the nature of connection between conceptsin a domain, making representations of knowledge closer to reality. In thissense, the purpose of this paper is to present the web system called Semantizar. This system was developed to support the extraction ofsemantic relations for knowledge representation. For this, it uses as input conceptual bases, elaborated previously from academic documents and, the respective academic documents. As an output, the Semantizar indicates the sentence where the pairs of concepts occur, and the user validates the semantic relation between these concepts. A case study was carried out to verify the efficiency of Semantizar in the support to the extraction of semantic relations, the results point to a semantic enrichment of the conceptual basis using the Semantizar, because in the resulting representation all the concepts of the sample are related to the others. As a contribution, it is believed that Semantizar can act as an embryo for the automatic extraction of semantic relations, providing a dataset of semantic relations for the machine learning, in this way, it contributes with research that involves natural language processing.pt_BR
dc.description.resumoAs relações semânticas são fundamentais para a compreensão da natureza da ligação entre conceitos em um domínio, tornando as representações do conhecimento mais próximas da realidade. Neste sentido, o objetivo deste artigo é apresentar o sistema web chamado Semantizar. Esse sistema foi desenvolvido para apoiar a extração de relações semânticas para a representação do conhecimento. Para tal, ele utiliza como entrada bases conceituais, elaboradas previamente a partir de documentos acadêmicos e, os respectivos documentos acadêmicos. Como saída, o Semantizar indica a frase onde ocorre os pares de conceitos, cabendo ao usuário validar a relação semântica entre esses conceitos. Um estudo de caso foi realizado para verificar a eficiência do Semantizar no suporte à extração de relações semânticas, os resultados apontam um enriquecimento semântico da base conceitual utilizando o Semantizar pois, na representação decorrente, todos os conceitos da amostra relacionam-se com os demais. Como contribuição, acredita-se que o Semantizar possa atuar como embrionário para a extração automática de relações semânticas, provendo um conjunto de dados de relações semânticas para o aprendizado de máquina, desse modo, ele contribui com pesquisas que envolvem o processamento de linguagem natural.pt_BR
dc.format.mimetypepdfpt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Minas Geraispt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentECI - DEPARTAMENTO DE ORGANIZAÇÃO E TRATAMENTO DA INFORMAÇÃOpt_BR
dc.publisher.departmentECI - ESCOLA DE CIENCIA DA INFORMAÇÃOpt_BR
dc.publisher.initialsUFMGpt_BR
dc.relation.ispartofEncontro Nacional de Pesquisa em Ciência da Informação (ENANCIB)pt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectRelações Semânticaspt_BR
dc.subjectExtração de Relações Semânticaspt_BR
dc.subjectExplicitação de Relações Semânticaspt_BR
dc.subjectRepresentação do Conhecimentopt_BR
dc.subject.otherCiência da Informaçãopt_BR
dc.subject.otherWeb semânticapt_BR
dc.subject.otherRepresentação do conhecimento (Sistemas especialistas)pt_BR
dc.titleSemantizar: um sistema de extração de relações semânticaspt_BR
dc.title.alternativeSemantizar: semantic relations extraction systempt_BR
dc.typeArtigo de Eventopt_BR
dc.url.externahttps://conferencias.ufsc.br/index.php/enancib/2019/paper/view/1059/631pt_BR
dc.identifier.orcidhttps://orcid.org/0000-0003-0735-3856pt_BR
Appears in Collections:Artigo de Evento

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