Poronto: ferramenta para construção semiautomática de ontologias em português / Poronto: tool for semi-automatic ontology construction in portuguese / Poronto: herramienta para construcción semiautomática de ontologías en portugués
J. health inform
; 5(2): 52-59, abr.-jun. 2013. ilus
Article
em Pt
| LILACS
| ID: lil-696499
Biblioteca responsável:
BR1.2
RESUMO
Objetivo:
Apresentar uma ferramenta semiautomática para construção de ontologias a partir de textos em português na área da saúde.Método:
Pesquisa aplicada com abordagem quantitativa, operacionalizada em seis etapas identificação de ferramentas para aprendizagem de ontologia, identificação de ferramentas de anotação linguística, elaboração do protótipo, avaliação do protótipo, elaboração da versão final da ferramenta e avaliação dos resultados.Resultados:
Foram realizados três experimentos em domínios diferentes. Os termos extraídos foram avaliados por especialistas nas respectivas áreas, sendo a ferramenta considerada relevante para auxiliar no processo de construção de ontologias.Conclusão:
Foi comprovada a dificuldade em se construir ontologias semiautomaticamente devido à complexidade envolvida no processo de extração de termos, sendo muito importante a participação do especialista no pós-processamento. Dado que a avaliação do especialista é subjetiva, é preciso selecionar especialistas com critérios padronizados e em quantidade significativa para se ter uma avaliação menos sujeita a falhas.RESUMEN
Objetivo:
Presentar una herramienta para construcción semiautomática de ontologías a partir de textos en portugués en el área de la salud.Método:
Investigación aplicada con abordaje cuantitativo, operado en seis etapas identificación de herramientas para aprendizaje de ontología, identificación de herramientas de anotación lingüística, elaboración del prototipo, evaluación del prototipo, elaboración de la versión final de la herramienta y evaluación de los resultados.Resultados:
Fueron realizados tres experimentos en dominios diferentes. Los términos extraídos fueron evaluados por especialistas en las respectivas áreas, siendo la herramienta considerada relevante para auxiliar en el proceso de construcción de ontologías.Conclusión:
Fue comprobada la dificultad en construir ontologías automáticamente debido a la complejidad involucrada en el proceso de extracción de términos, siendo muy importante la participación del especialista en el pos-procesamiento. Dado que la evaluación del especialista es subjetiva, es preciso seleccionar especialistas con criterios estandarizados y en cantidad significativa para tener una evaluación menos sujeta a fallas.ABSTRACT
Objective:
Present a tool for semi-automatic ontology construction from texts in Portuguese in the health area.Method:
Applied research with a quantitative approach, operationalized in sixsteps:
identification of tools for ontology learning, identification of linguistic annotation tools, prototype development, prototype evaluation, preparation of the final version of the tool, and results evaluation.Results:
Three experiments were conducted in different domains. The extracted terms were evaluated by experts in their respective areas. The tool was considered relevant to support the ontology construction process.Conclusion:
It was demonstrated the difficulty in constructing ontologies semi-automatically due to the complexity involved in the terms extraction process, being very important the participation of an expert in the post-processing. As the expert?s evaluation is subjective, it is necessary to select experts with standardized criteria and in a significant number to have an evaluation with fewer failures.Palavras-chave
Texto completo:
1
Coleções:
01-internacional
Base de dados:
LILACS
Assunto principal:
Informática Médica
/
Inteligência Artificial
/
Vocabulário Controlado
/
Aprendizagem
Tipo de estudo:
Diagnostic_studies
/
Evaluation_studies
/
Prognostic_studies
Idioma:
Pt
Revista:
J. health inform
Assunto da revista:
INFORMATICA MEDICA
/
SERVICOS DE SAUDE
/
TECNOLOGIA
Ano de publicação:
2013
Tipo de documento:
Article
País de afiliação:
Brasil
País de publicação:
Brasil