Reconhecimento de entidades nomeadas e relações no domínio de privacidade e responsabilização

O gerenciamento de grandes volumes de informação é uma área de crescente interesse e pesquisa, tanto na academia quanto na indústria. Diferentes mecanismos já foram propostos com o objetivo de facilitar a criação, gerenciamento e manutenção de bases de conhecimento, e recentemente ontologias têm despontado como um forte candidato para tal função. Ontologias são o principal mecanismo para representação do conhecimento em contextos tecnológicos atuais como o da Web Semântica. Entretanto, a construção manual destas ontologias é custosa, dado o montante de informação a ser processada para a execução desta tarefa. Com esta motivação, este trabalho propõe que a confecção de ontologias, mais especificamente a sua população, pode ser automatizada pela tarefa de Reconhecimento de Entidades Nomeadas (REN). O trabalho compreende diferentes tarefas da área de Processamento de Linguagem Natural: Reconhecimento de Entidades Nomeadas, Reconhecimento de Relações e Aprendizado de Ontologias.Para a execução da tarefa de população de ontologias, foi construída manualmente uma ontologia do domínio de privacidade e posteriormente desenvolvido um método para executar a sua população através da tarefa de REN. Este método compreende a população da ontologia com instâncias e relações. Para validar este método, foi desenvolvido um sistema que o implementa. Este sistema foi testado sobre um corpus montado pela autora deste trabalho. Este corpus é composto por documentos da área de privacidade e responsabilização, e da legislação associada a este tema. São apresentados neste trabalho o método, o sistema desenvolvido, as avaliações a que este trabalho foi submetido e suas conclusões.Management of large masses of information is an area growing in interest and research, both in the academic environment and in the industry. Several mechanisms have already been proposed aiming the ease of creation, management and maintenance of knowledge bases, and recently ontologies have been considered as serious candidates for this task. Ontologies are the main mechanism for knowledge representation in technological contexts as the Semantic Web. However, the manual construction of these ontologies is very expensive, due to the amount of information to be processed for the execution of this task. With this motivation, this work proposes that ontology construction, more specifically their population, can be automatized through the task of Named Entity Recognition (NER). The work comprehends different tasks in Natural Language Processing area: Named Entity Recognition, Relations Recognition and Ontology Learning. For the execution of the ontology population task, we developed an ontology on the privacy domain and, after that, a method to populate this ontology using NER. This method comprehends population of the ontology with instances and relations. In order to validate this method, we developed a system that implements it. This system was tested over a corpus assembled by the author of this dissertation. This corpus is composed by documents of privacy and accountability area, and by legislation associated to this subject. In this dissertation we present the method, the developed system, the evaluations carried on for this work and final conclusions on the obtained results