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Metadados | Descrição | Idioma |
---|---|---|
Autor(es): dc.contributor | Lopes, Heitor Silvério | - |
Autor(es): dc.contributor | https://orcid.org/0000-0003-3984-1432 | - |
Autor(es): dc.contributor | http://lattes.cnpq.br/4045818083957064 | - |
Autor(es): dc.contributor | Lazzaretti, André Eugênio | - |
Autor(es): dc.contributor | https://orcid.org/0000-0003-1861-3369 | - |
Autor(es): dc.contributor | http://lattes.cnpq.br/7649611874688878 | - |
Autor(es): dc.contributor | Tsunoda, Denise Fukumi | - |
Autor(es): dc.contributor | https://orcid.org/0000-0002-5663-4534 | - |
Autor(es): dc.contributor | http://lattes.cnpq.br/8265885406314576 | - |
Autor(es): dc.contributor | Thá, Fabio | - |
Autor(es): dc.contributor | http://lattes.cnpq.br/8101010873536463 | - |
Autor(es): dc.contributor | Silva, Jose Carlos Tavares da | - |
Autor(es): dc.contributor | https://orcid.org/0000-0001-8880-2988 | - |
Autor(es): dc.contributor | http://lattes.cnpq.br/3751009080198766 | - |
Autor(es): dc.contributor | Fonseca, Jose Manuel Matos Ribeiro da | - |
Autor(es): dc.contributor | https://orcid.org/0000-0003-2809-6561 | - |
Autor(es): dc.creator | Silveira, Tiago Buatim Nion da | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2025-08-29T11:50:32Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2025-08-29T11:50:32Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2024-03-05 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2024-03-05 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2023-12-17 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/33531 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1084233 | - |
Descrição: dc.description | In this thesis, we identify and address semantic challenges in computational intelligence, especially those in natural language processing and computer vision, known as the semantic gap. Starting from the hypothesis that semantic attribution is intelligent behavior and that the term intelligence is used from different perspectives in psychology and computing, we carried out in-depth research through which we identified that there is no consensus for intelligence, even in the same area. To meet this need, we proposed a comprehensive definition of intelligence, formalized as the ability of an autonomous agent to process external and internal information to obtain optimal environmental adaptation. This definition applies to any agent, for which we propose categorization into human, artificial, and biological intelligent agents. In our review, the CHC model of intelligence is cited as the gold standard in intelligence studies and psychological assessment. However, its application in the computational area is challenging. Furthermore, we categorized its 83 factors into five aspects of intelligence: formal, semantic, contextual, social or affective, and processing resources. Our focus then becomes only semantic intelligence, which we approach from a transdisciplinary perspective. The challenge of such an approach is that different areas have different epistemic bases, which we overcome by proposing paradigmatic analysis: the identification of studies and theories in three groups of paradigms related to semantics: ontological, about the nature of meaning and which can be objective or subjective; of measurement, on the observation of meaning, which can be deterministic or inferential; and computational, about the decision or attribution of meaning, which can be formal-logical or based on information processing. We comprehensively explore and categorize semantics-related theories from linguistics and psychology using this methodology. The organization of knowledge between these fields is one of the main contributions of this thesis, bringing new perspectives to semantic research. Consequently, we found that not all paradigms can represent semantic content other than partially. In this way, we proposed a formal model of semantic attribution, in which the semantic content is decomposed into its objective, subjective, and contextual components. The proposed model is verified through a factor analysis of the Glasgow Norms – a corpus that relates words to different psycholinguistic variables. Using these factors, we proposed a semantic content analysis and classification. Finally, we offer a reinterpretation of the semantic gap, often found in computational intelligence tasks. Such reinterpretation was carried out through the paradigmatic analysis of the studies researched and the analysis of the ontological parameters that influence semantics through pareidolia. The thesis concludes by proposing a new definition for the semantic gap sustained in the formal model developed for semantics. | - |
Descrição: dc.description | Nesta tese são identificados e abordados os desafios semânticos em inteligência computacional, especialmente aqueles relacionados ao processamento de linguagem natural e à visão computacional, conhecidos como gap semântico. Partindo da hipótese de que a atribuição semântica é um comportamento inteligente, e considerando que o termo inteligência é utilizado sob diferentes perspectivas na psicologia e na computação, foi realizada uma extensa pesquisa através da qual identificou-se que não há consenso para inteligência. Para atender a esta necessidade, foi proposto uma definição abrangente de inteligência, formalizada como a capacidade de um agente autônomo de processar informações externas e internas para obter uma adaptação ótima ao ambiente. Esta definição se aplica a qualquer agente, para o qual se propõe a categorização em agentes inteligentes humanos, artificiais e biológicos. Nesta tese, o modelo de inteligência CHC é citado como o padrão-ouro em estudos de inteligência e avaliação psicológica. Sua aplicação na área computacional, porém, é ainda desafiadora. Sendo assim, foram caracterizados os seus 83 fatores em 5 aspectos da inteligência: recursos formais, semânticos, contextuais, sociais ou afetivos, e de processamento. O foco passa a ser, então, apenas a inteligência semântica, a qual foi abordada a partir de uma perspectiva transdisciplinar. O desafio de tal abordagem é que diferentes áreas possuem diferentes bases epistêmicas, o que foi superado ao ser proposta a análise paradigmática: a identificação de estudos e teorias em três grupos de paradigmas relacionados à semântica: ontológicos, sobre a natureza do significado e que pode ser objetivo ou subjetivo; de medição, sobre a observação do significado, que pode ser determinístico ou inferencial; e computacional, sobre a decisão ou atribuição de significado, que pode ser lógicoformal ou baseada no processamento de informações. Usando esta metodologia, foi explorado e categorizado de forma abrangente as teorias relacionadas à semântica da linguística e da psicologia. A organização do conhecimento entre estas áreas é uma das principais contribuições desta tese, trazendo novas perspectivas para a pesquisa semântica. Consequentemente, conclui-se que nem todos os paradigmas podem representar o conteúdo semântico de outra forma que não parcialmente. Sendo assim, foi proposto um modelo formal de atribuição semântica, no qual o conteúdo semântico é decomposto em seus componentes objetivo, subjetivo e contextual. Este modelo é verificado por meio de uma análise fatorial das Normas de Glasgow — um corpus que relaciona palavras a diferentes variáveis psicolinguísticas. Utilizando estes fatores, foi proposta uma análise e classificação do conteúdo semântico. Por fim, ofereceu-se uma reinterpretação do gap semântico, frequentemente encontrado em tarefas de inteligência computacional. Tal reinterpretação foi realizada por meio da análise paradigmática dos estudos pesquisados e da análise dos parâmetros ontológicos que influenciam a semântica, em um experimento explorando a pareidolia. A tese conclui propondo uma nova definição para o gap semântico sustentada no modelo formal desenvolvido para a semântica. | - |
Formato: dc.format | application/pdf | - |
Idioma: dc.language | en | - |
Publicador: dc.publisher | Universidade Tecnológica Federal do Paraná | - |
Publicador: dc.publisher | Curitiba | - |
Publicador: dc.publisher | Brasil | - |
Publicador: dc.publisher | Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica e Informática Industrial | - |
Publicador: dc.publisher | UTFPR | - |
Direitos: dc.rights | openAccess | - |
Direitos: dc.rights | http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ | - |
Palavras-chave: dc.subject | Computação semântica | - |
Palavras-chave: dc.subject | Processamento de linguagem natural (Computação) | - |
Palavras-chave: dc.subject | Semântica | - |
Palavras-chave: dc.subject | Visão por computador | - |
Palavras-chave: dc.subject | Inteligência | - |
Palavras-chave: dc.subject | Inteligência computacional | - |
Palavras-chave: dc.subject | Inteligência artificial | - |
Palavras-chave: dc.subject | Abordagem interdisciplinar do conhecimento | - |
Palavras-chave: dc.subject | Semantic computing | - |
Palavras-chave: dc.subject | Natural language processing (Computer science) | - |
Palavras-chave: dc.subject | Semantics | - |
Palavras-chave: dc.subject | Computer vision | - |
Palavras-chave: dc.subject | Intellect | - |
Palavras-chave: dc.subject | Computational intelligence | - |
Palavras-chave: dc.subject | Artificial intelligence | - |
Palavras-chave: dc.subject | Interdisciplinary approach to knowledge | - |
Palavras-chave: dc.subject | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO | - |
Palavras-chave: dc.subject | Engenharia Elétrica | - |
Título: dc.title | Semantic-related challenges in computational intelligence: a transdisciplinary approach | - |
Título: dc.title | Desafios relacionados à semântica na inteligência computacional: uma abordagem transdisciplinar | - |
Tipo de arquivo: dc.type | livro digital | - |
Aparece nas coleções: | Repositorio Institucional da UTFPR - RIUT |
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