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Extracção Automática de Ontologias
Métodos de Avaliação Knowledge Discovery and Management Group
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Knowledge Discovery and Management Group
Agenda Avaliação: O que é? Categorização dos Métodos Exemplos Pros e contras Categorização de acordo com estrato ontológico Knowledge Discovery and Management Group
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Knowledge Discovery and Management Group
O que é a Avaliação? Serve para determinar a valia ou o valor de algo (e.g, um algoritmo). Permite guiar a procura de novo conhecimento e comparar resultados Knowledge Discovery and Management Group
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Knowledge Discovery and Management Group
O que é a Avaliação? Etapa fundamental do método científico: Observação de um fenómeno Formulação da Hipótese que explique o fenómeno Utilização da hipótese para fazer previsões AVALIAR as previsões através de experimentação Knowledge Discovery and Management Group
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Avaliação de Ontologias
Poderá servir para: encontrar a ontologia, dado um conjunto, mais adequada para determinada tarefa avaliar o resultado de um processo de Extracção Automática de Ontologia (EAO) como função de avaliação no algoritmo de aprendizagem em EAO Knowledge Discovery and Management Group
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Knowledge Discovery and Management Group
Métodos de Avaliação Podem ser categorizadas em 4 grupos: Utilização de uma “referência dourada” Avaliar o desempenho de uma aplicação Comparação com corpora do mesmo domínio Avaliação humana Knowledge Discovery and Management Group
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Utilização de uma “referência dourada”
B C Onde está a melhor saída? Semelhança Lexical Semelhança Relacional Knowledge Discovery and Management Group
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Utilização de uma “referência dourada”
Ao nível léxico (termos em comum) Precisão, Abrangência, ... Knowledge Discovery and Management Group
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Utilização de uma “referência dourada”
Ao nível taxonómico (Maedche et al., 2002) Animal Mamífero Cão Cocker Réptil Gato Animal Mamífero Carnívoro Cão Réptil Gato Ruminante Knowledge Discovery and Management Group
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Utilização de uma “referência dourada”
Favor: Presta-se à utilização de métricas bem conhecidas (e.g., Precisão, Abrangência, ...) Bastante objectivo e simples Granularidade da avaliação é elevada Contra: Nem sempre existem “referências douradas”. Muito laborioso criar a referência Knowledge Discovery and Management Group
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Avaliar o desempenho de uma aplicação
B C Onde está a melhor saída? Aplicação “Knowledge Hungry” Knowledge Discovery and Management Group
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Avaliar o desempenho de uma aplicação
Por exemplo: Semelhanças semânticas utilizando uma ontologia lexical e correlacionar com intuições humanas. Expansão de termos em motores de pesquisa e medir influência na Precisão e Abrangência. “Interpretação” de texto/fala Interpretação ≈ representação semântica Knowledge Discovery and Management Group
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Avaliar o desempenho de uma aplicação
Favor: Fácil de avaliar (assumindo que já existe uma aplicação) Contra: Pode haver bons resultados numa tarefa específica mas é difícil generalizar A ontologia tem de ser descrita na linguagem esperada pela aplicação Numa aplicação muito complexa é difícil averiguar a verdadeira contribuição da ontologia Knowledge Discovery and Management Group
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Comparação com corpora do mesmo domínio
B C Onde está a melhor saída? Algoritmos bem conhecidos (e avaliados) de “Text-mining” Knowledge Discovery and Management Group
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Comparação com corpora do mesmo domínio
Técnicas de clustering (Brewster et al., 2004) Domínio A Tópico 1 Domínio A Tópico 2 Tópico 3 Tópico 4 Knowledge Discovery and Management Group
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Comparação com corpora do mesmo domínio
Favor: Presta-se à utilização de métricas bem conhecidas (e.g., Precisão, Abrangência, ...) Contra: Muitos dos algoritmos de text-mining são cegos à semântica (direcção das relações) Granularidade baixa Erros introduzidos pelos algoritmos de text-mining Knowledge Discovery and Management Group
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Knowledge Discovery and Management Group
Avaliação humana.... A B C Knowledge Discovery and Management Group
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Knowledge Discovery and Management Group
Avaliação humana.... Metodologia OntoClean Rigidez Identidade Unidade Estudante ?? é um Ser estudante não é uma característica essencial das instâncias de Estudante. Pessoa Ser pessoa é uma característica essencial das instâncias de Pessoa. Um conceito rígido não pode herdar de um conceito anti-rígido. Knowledge Discovery and Management Group
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Knowledge Discovery and Management Group
Avaliação humana.... Favor: Se efectuado por um grupo de especialistas é altamente eficiente Granularidade elevada Contra: Muito laborioso e moroso Dificuldade em manter o rigor da avaliação constante Knowledge Discovery and Management Group
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Knowledge Discovery and Management Group
Métodos de Avaliação Categorização complementar de acordo com o estrato ou nível ontológico: Lexical Taxonómico Relacional Contexto Sintáctico Design Filosófico Knowledge Discovery and Management Group
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Extracção Automática de Ontologias
Métodos de Avaliação FIM Knowledge Discovery and Management Group
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