Uma interface para consultas complexas em grafo de conhecimento com representações vetoriais

Registro completo de metadados
MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.contributorCarvalho, Aline Marins Paes-
Autor(es): dc.contributorLourenço, Vitor Nascimento-
Autor(es): dc.contributorVieira, Bruno Lopes-
Autor(es): dc.creatorMedeiros, Rafael Duarte Campbell de-
Data de aceite: dc.date.accessioned2024-07-11T18:35:27Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2024-07-11T18:35:27Z-
Data de envio: dc.date.issued2022-07-21-
Data de envio: dc.date.issued2022-07-21-
Data de envio: dc.date.issued2021-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://app.uff.br/riuff/handle/1/25786-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/capes/773489-
Descrição: dc.descriptionCom o avanço da tecnologia, observa-se um crescimento significativo no volume e abrangência dos dados capturados e representados em grandes bases. A representação dessas informações em grafos de conhecimento viabiliza um amplo leque de aplicações; por outro lado, no contexto da realização de perguntas complexas, encontra barreiras no que concerne a sua completude e especificação. Uma abordagem que ganha popularidade é tratar o processo de predizer relações ausentes como um problema de completar tensores de alta dimensionalidade. Para tal, faz-se uso de técnicas que trabalhem com a representação vetorial dessa informação, garantindo mais facilidade em sua manipulação. Para realizar consultas complexas a essas bases, ganham popularidade as abordagens que buscam representar essa pergunta no mesmo espaço vetorial do grafo, transformando o problema de predição das relações ausentes em decomposição tensorial. Dentre estas técnicas, esta monografia elege o modelo continuous query decomposition para se apoiar, apresentando um estudo sobre suas principais características e métodos. Com isso, propõe-se a implementação de uma interface visual que permita a construção de perguntas complexas a serem respondidas por grafos em representação vetorial. Por fim, conclui-se que o trabalho cumpre com o escopo proposto, viabilizando a realização de perguntas complexas com um conjunto de preditores de link treinados previamente.-
Descrição: dc.descriptionWith the advancement of technology, significant growth is observed both in the volume and scope of data captured and represented in large databases. The information representation in knowledge graphs enables a wide range of applications; however, in asking complex questions, it finds barriers regarding their completeness and specification. One approach gaining popularity is to model predicting missing relations as a problem of high-dimensional tensors completion. Given that, techniques that work with the vector representation of this information are used, ensuring easier manipulation. To perform complex queries on these knowledge graphs, approaches based on embedding the question and the graph in a joint space has gained popularity, transforming predicting missing relations into a tensor decomposition problem. Among these techniques, this monograph chooses the continuous query decomposition model to support itself, presenting a study on its main characteristics and methods. Next, we propose implementing a visual interface that allows the construction of complex queries to be answered by graphs in vector representation. Finally, we conclude that the work complies with the proposed scope, enabling answering complex questions with a set of pre-trained link predictors.-
Descrição: dc.description61 p.-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Idioma: dc.languagept_BR-
Direitos: dc.rightsOpen Access-
Direitos: dc.rightsCC-BY-SA-
Palavras-chave: dc.subjectGrafo de conhecimento-
Palavras-chave: dc.subjectPredição de link-
Palavras-chave: dc.subjectPerguntas complexas-
Palavras-chave: dc.subjectInteligência artificial-
Palavras-chave: dc.subjectAprendizado de máquina-
Palavras-chave: dc.subjectRepresentação do conhecimento (Teoria da Informação)-
Palavras-chave: dc.subjectAnálise tensorial-
Palavras-chave: dc.subjectKnowledge graph-
Palavras-chave: dc.subjectEmbedding-
Palavras-chave: dc.subjectLink prediction-
Palavras-chave: dc.subjectComplex query-
Título: dc.titleUma interface para consultas complexas em grafo de conhecimento com representações vetoriais-
Tipo de arquivo: dc.typeTrabalho de conclusão de curso-
Aparece nas coleções:Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense - RiUFF

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