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Instituição de Ensino Superior: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO
Programa: INFORMÁTICA (31005012004P9)
Título: Modelagem de eventos de trânsito com base em clipping de grandes massas de dados da Web.
Autor: LUCIANA ROSA REDLICH
Tipo de Trabalho de Conclusão: DISSERTAÇÃO
Data Defesa: 04/09/2013
Resumo:
Este trabalho consiste no desenvolvimento de um modelo que auxilie na análise de eventos ocorridos no trânsito das grandes cidades. Utilizando uma grande massa de dados publicados na internet, em especial no twitter, por usuários comuns, este trabalho se propõe a fornecer uma ontologia para eventos do trânsito publicados em notícias da internet e uma protótipo de uma arquitetura que use o modelo proposto para realizar consultas aos eventos modelados. Para isso, as notícias publicadas em linguagem natural são processadas, isto é, as entidades relevantes no texto são identificadas e depois estruturadas tal forma que seja feita uma analise semântica da notícia publicada. As notícias publicadas são estruturadas no modelo proposto de eventos e com isso é possível que sejam feitas consultas sobre suas propriedades e relacionamentos, facilitando assim a análise do processo do trânsito e dos eventos ocorridos nele.

Palavras-Chave: aprendizado de máquina;ontologias;eventos;processamento de linguagem natural

Abstract: Redlich, Luciana Rosa; Lopes, Hélio Côrtes Vieira (Advisor); Casanova, Marco Antonio (Co-Advisor). Traffic events modeling based on clipping of huge quantity of data from the Web. Rio de Janeiro, 2013. 54p. MSc. Dissertation – Departamento de Informática, Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro. This work proposes a traffic event model to assist the analysis of traffic events on big cities. This paper aims to provide not only an ontology for traffic events considering published news over the Internet, but also a prototype of a software architecture that uses the proposed model to perform queries on the events, using a huge quantity of published data on the Internet by regular users, especially on twitter. To do so, the news published in natural language is processed, and the relevant entities in the text are identified and structured in order to make a semantic analysis of them. The news reported is structured in the proposed model of events and thus the queries about their properties and relationships could be answered. As a consequence, the result of this work facilitates the analysis of the events occurred on the traffic process.

Keyword: machine learning;ontologies;events;Natural language processing.

Volume: 1
Páginas: 54
Idioma: PORTUGUES
Biblioteca Depositária: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO
Autorização de divulgação: O trabalho possui divulgação autorizada
Anexo: 1112654_2013_Completo
Área de Concentração: BANCOS DE DADOS
Linha de Pesquisa:
Projeto de Pesquisa:

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