LC3

Descrizione

Deliverable

• D2.1 - Studio e definizione di un modello uniforme per la creazione di annotazioni semantiche

  Lo scopo di questo task è quello di analizzare e confrontare i modelli possibili per effettuare l'annotazione di documenti multimediali cercando di creare un modello uniforme e analizzabile. Lo studio ha portato alla definizione di un modello e di una tecnica per la definizione di annotazione semantiche. Nel seguito si descrivono le attività svolte dalle Unità di ricerca della Seconda Università di Napoli (DII e JM) con la consulenza del gruppo di ricerca dell’ Università di Roma Sapienza, unità operativa del Consulente Unimed.

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• TR2.1.1 - Analisi delle metodologie di annotazione: criteri di classificazione ed annotazioni basate su ontologie

  L’obiettivo di questo deliverable consiste nell’individuazione di un paradigma funzionale utile per la creazione di annotazioni semantiche, e alla specificazione di un agente software idoneo a sfruttare la conoscenza contenuta nei metadati per fornire servizi complessi agli utenti dell’archivio documentale multimediale nel quale verranno immagazzinati i documenti dell’applicazione LC3.

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• TR2.1.2 - Analisi e confronto dei modelli per l'annotazione semantica di documenti

  Le produzione di annotazioni semantiche costituisce il problema principale nella realizzazione del cosiddetto “Semantic Web” e di ogni tipo di strumento di ricerca semantica. Sebbene il problema della creazione automatica di annotazioni semantiche rimanga un problema tuttora irrisolto, in letteratura esistono diversi framework e modelli di annotazione semantica che si focalizzano sul problema della creazione di annotazione in modalità “semi-automatica”. Questi framework utilizzano modelli e API più o meno aperti. In questo TR seguono una descrizione e un confronto dei principali modelli di annotazione semantica presenti in letteratura.

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• TR2.1.3 - Definizione di un modello Concettuale ed Architetturale uniforme di Annotazione Semantica

  Compito di questo technical report è quello di introdurre un modello unico di annotazione, che faccia riferimento agli aspetti architetturali e concettuali riguardanti l'annotazione semantica. Verranno illustrata l'architettura di riferimento e il modello unico di annotazione semantica utilizzati come base di progetto per il prototipo del tool di annotazione del progetto LC3.

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• D2.2 - Costruzione e Popolazione di Ontologie di Dominio

  Lo scopo di questo task è la definizione e realizzazione di tecniche per la creazione, gestione e popolazione di ontologie di dominio, cioè di una rete semantica di concetti e relazioni mediante le quali annotare documenti testuali, cercando di privilegiare tecniche automatiche o semiautomatiche.

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• TR2.2.1 - Stato dell’Arte dei modelli e dei linguaggi standard per la rappresentazione di ontologie nel Semantic Web

  In questo Technical Report si è effettuata l’analisi dello stato dell’arte dei modelli, dei linguaggi standard e delle tecnologie per la rappresentazione di ontologie nel Semantic Web.

  Size 3.0 MB - File type application/pdf
• TR2.2.2 - Rassegna ed Analisi delle tecnologie e degli strumenti per la costruzione Computer Assisted di Ontologie

  La descrizione riportata da questo Technical Report riguarda l’individuazione ed analisi dei principali strumenti e piattaforme tecnologiche, commerciali ed Open Source, per la costruzione Computer Assisted di Ontologie. Tali strumenti e tecnologie saranno classificati in base ai modelli ed alle tecniche adottate, alle funzionalità offerte, alle piattaforme di sviluppo e di esecuzione.

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• TR2.2.3 - Rassegna ed Analisi delle metodologie, delle tecniche e degli strumenti per la derivazione automatica di Ontologie

  In questo Technical Report sono state individuate ed analizzante le principali metodologie nonché i principali strumenti e piattaforme tecnologiche, commerciali ed Open Source, per la derivazione automatica di Ontologie. Gli strumenti e le tecnologie analizzate saranno classificate in base ai modelli ed alle tecniche adottate, alle funzionalità offerte, alle piattaforme di sviluppo e di esecuzione.

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• TR2.2.4 - Definizione di una tecnica per la derivazione automatica di Ontologie da corpora documentali

  Il lavoro svolto in questo Technical Report è indirizzato al raggiungimento della definizione di un metodo che prevede l’applicazione di tecniche di machine learning, basate su classificazione automatica di tipo supervised (basate su training sets) ed unsupervised gerarchico, per l’annotazione coarse grained di porzioni di testo ed interi documenti, e per la generazione semi-automatica di ontologie, intese come insiemi di categorie gerarchicamente relazionate.

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• TR2.2.5 - Realizzazione di uno Strumento Prototipale per la derivazione automatica di Ontologie da corpora documentali

  In questo Technical Report sarà descritta l’implementazione di uno strumento prototipale il cui obiettivo è la derivazione automatica di ontologie a partire da testo non strutturato; al tool che implementa ciò è stato associato il nome OntoClust.

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• TR2.2.6 - Definizione di una tecnica per la derivazione di Ontologie da strutture di documenti gerarchicamente o relazionalmente organizzate

  Il lavoro svolto in questo Technical Report è indirizzato al raggiungimento della definizione di una tecnica che permette l’estrazione semiautomatica di una ontologia dalla struttura implicita o esplicita di relazioni associate ad un insieme di documenti. Esempi di tali strutture possono essere quella gerarchica presente in una struttura di directories in cui documenti siano organizzati; o una tassonomia a cui siano associati documenti classificati in accordo ad essa; oppure la struttura relazionale rappresentata dai links degli ipertesti presenti in un sito web o la loro strutturazione logica.

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• TR2.2.7 - Realizzazione di uno strumento Prototipale per la derivazione di Ontologie da strutture di documenti gerarchicamente o relazionalmente organizzate

  In questo Technical Report sarà descritta l’implementazione di uno strumento prototipale il cui obiettivo è la derivazione automatica di ontologie a partire da una struttura di directory, di pagine web, oppure da una tassonomia descritta in RDFS o Prolog; al tool che implementa ciò è stato associato il nome OntoExtract

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• TR2.2.8 - Ontology Manager: architettura e funzionalità

  Il presente Technical Report definisce l’architettura di base dell’Ontology Manager del sistema LC3 per quanto riguarda l’immagazzinamento e la gestione delle ontologie di interesse.

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• TR2.2.9 - Costruzione automatica di una ontologia in formato OWL sul dominio “Il rapimento di Aldo Moro”.

  In questo TR viene descritta brevemente la procedura semi-automatica per produrre un'ontologia sul dominio “Aldo Moro”. La metodologia viene descritta ad alto livello e una sua descrizione più dettagliata verrà ripresa nei prossimi TR.

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• TR2.2.10 - Esperienze di Costruzione di Ontologie di Dominio e relative Annotazioni Semantiche

  La costruzione di ontologie che definiscano in modo formale i concetti salienti di un determinato dominio e le relazioni tra di essi è spesso compito arduo. Sebbene esistano in letteratura molte metodologie per la produzione “automatica” o “semi-automatica” di ontologie di dominio a partire dall'analisi di documenti appartenenti al dominio applicativo, in generale le strutture delle ontologie così costruite potrebbero non contenere tutti i concetti e le relazioni di interesse. La costruzione manuale di ontologie è quindi un'attività che spesso diventa cruciale per due motivi: 1) l'ontologia così costruita (da esperti di dominio) è sicuramente più dettagliata di una costruita in modo automatico; 2) l'ontologia può servire per valutare la bontà di uno strumento di costruzione automatico. In questo TR verranno descritte le metodologie utilizzate per la costruzione manuale di ontologie OWL dei alcuni dei domini di interesse del progetto LC3.

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• TR2.2.11 - Applicazione di metodologie e tecniche Statistiche per la costruzione di ontologie di dominio ad un corpus relativo al dominio "Rapimento Aldo Moro"

  In questo Technical Report si esaminano le principali metodologie e tecniche per l’ Analisi lessicale, con particolare riferimento alle procedure di Stemming, di individuazione di collocazioni, di estrazione di indici, di pesatura dei termini. Inoltre, sono state esaminate le principali metodologie e tecniche per l’ analisi sintattica, in particolare il Part of Speech (POS), il Tagging e la word sense disambiguation.

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• TR2.2.12 - MAG Repository: Definizione di uno storage sicuro dei contenuti multimediali granulari, in grado di gestire contenuti semanticamente annotati

  Il tecnical report contiene una descrizione del MAG repository (MAG Teca) e della sua evoluzione per arrivare a gestire gli oggetti granulari (Contlet), al fine di consentire una gestione delle annotazioni semantiche, la loro archiviazione sicura e il relativo recupero delle stesse (retrieval)

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• A2.2.9 - Allegato al Technical Report 2.2.9

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• D2.3 - Sistemi di Annotazione Semantica di Contlets

  Lo scopo di questo task è stato quello di analizzare e confrontare i modelli ed i sistemi disponibili per effettuare l'annotazione semantica (manuale o parzialmente automatizzata) di documenti multimediali e per effettuare la classificazione automatica degli stessi.

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• TR2.3.1 - Stato dell’arte dei modelli ed Analisi di Sistemi di annotazione basati su ontologie

  Il seguente Technical Report ha lo scopo di analizzare i principali strumenti di annotazione semantica presenti in letteratura al fine di tracciare lo stato dell'arte sui sistemi di Annotazioni Basati su Ontologie.

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• TR2.3.2 - Installazione, analisi e confronto funzionale dei sistemi di annotazione basati su ontologie

  Obiettivo del presente Technical Report è l’analisi degli strumenti disponibili per l’annotazione semantica. In particolar modo si vogliono descrivere le fasi di installazione, configurazione ed utilizzo, presentando eventuali casi d’uso per ogni specifico tool. Per ciascun software di annotazione vengono descritte le prestazioni, i problemi riscontrati, i limiti e le potenzialità evidenziate nella fase di utilizzo.

  Size 2.0 MB - File type application/pdf
• TR2.3.3 - Realizzazione dell’architettura per l’ annotazione semantica e di uno strumento prototipale

  Il presente technical report contiene una descrizione dello strumento prototipale sviluppato per permettere l’annotazione semantica di contenuti, che implementa il modello uniforme di annotazione definito nel task T2.1, e della architettura per la gestione ed il versioning delle annotazioni, dei documenti annotati e delle ontologie utilizzate.

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• TR2.3.4 - Stato dell’ arte ed Analisi delle metodologie e delle tecniche per la Classificazione ed il Clustering

  In questo Technical Report si analizzano le principali tecniche di classificazione automatica e non, approfondendo, in particolare, l’analisi di quegli algoritmi che operano una classificazione basata su Clustering e su Reti Neurali, tramite cui si ottengono rappresentazioni più aderenti alla realtà.

  Size 387.0 kB - File type application/pdf
• TR2.3.5 - Stato dell’ arte ed Analisi delle tecnologie e degli strumenti per la Classificazione Documentale

  In questo Technical Report si sono individuati ed analizzati i principali strumenti e piattaforme tecnologiche, commerciali ed Open Source, per la classificazione documentale. Tali strumenti e tecnologie saranno classificati in base ai modelli ed alle tecniche adottate, alle funzionalità offerte, alle piattaforme di sviluppo e di esecuzione.

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• TR2.3.6 - Realizzazione di uno strumento prototipale per l’ annotazione semantica automatica di corpora documentali basato su tecniche di classificazione automatica

  In questo Technical Report viene descritto uno strumento prototipale che permette la generazione automatica di annotazioni semantiche e per la classificazione automatica di documenti basata sull’utilizzo di reti neurali back-propagation (non supervisionate) e reti supervisionate.

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• TR2.3.7 - MAG Repository: Architettura generale e interscambio dei datI

  Il tecnical report descrive come il MAG-Repository, che si occupa dello storage e della gestione dei contenuti digitali a livello centralizzato, dialoghi con le componenti software esterne ad esso relative della produzione di metadati, dell'annotazione semantica e all'IR semantico

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• DM2 MAGRepository - Dimostratore del software MAG Repository, per lo storage sicuro dei contenuti multimediali granulari (Contlets)

  Il dimostratore illustra le funzionalità di storage e di gestione dei contenuti digitali a livello centralizzato ed è in grado di gestire anche gli oggetti granulari (Contlet) - secondo le specifiche del TR2.2.12 - e di dialogare con le componenti software esterne relative alla produzione di metadati, all'annotazione semantica e all'IR semantico, secondo le specifiche del TR3.2.7

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• D2.4 - Definizione di tecniche semantiche per l'IR e la realizzazione di uno strumento Integrato per il Supporto su basi dati culturali semanticamente annotate e portali WEB

  Scopo di questo task è la definizione di un insieme di metodologie e tecniche relative all’ analisi di natura semantica, sia della query di ricerca, che della base documentale oggetto della ricerca, che della conoscenza disponibile riguardo al dominio di applicazione.

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• TR2.4.1 - Stato dell’ arte ed analisi delle metodologie e delle tecniche per il Natural Language Processing

  In questo technical report si esaminano le principali metodologie e tecniche per il Natural Language Processing.

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• TR2.4.2 - Stato dell’arte ed analisi delle tecnologie e degli strumenti per il Natural Language Processing

  In questo technical report vengono analizzate le funzionalità dei tool maggiormente utilizzati in ambito NLP, tra i quali GATE, OpenNLP e UIMA.

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• TR2.4.3 - Stato dell’ arte ed analisi dei modelli e delle tecniche per l’ Information Retrieval

  In questo tecnical report si esaminano i principali modelli e le tecniche per l’Information Retrieval, con particolare riferimento ai modelli per la rappresentazione dei documenti e delle queries, delle metriche di similarità e delle metriche di valutazione dei risultati.

  Size 900.2 kB - File type application/pdf
• TR2.4.4 - Stato dell’ arte ed analisi delle tecnologie e degli strumenti per l’Information Retrieval

  In questo technical report si esaminano ed analizzano i principali strumenti e le piattaforme tecnologiche, commerciali ed Open Source, per l’Information Retrieval. Tali strumenti e tecnologie saranno classificati in base ai modelli ed alle tecniche adottate, alle funzionalità offerte, alle piattaforme di sviluppo e di esecuzione.

  Size 852.2 kB - File type application/pdf
• TR2.4.5 - Stato dell’ arte ed analisi delle metodologie, dei linguaggi standard e delle tecniche per la Rappresentazione della Conoscenza ed Inferenza in ambito Ontologico

  In questo Technical Report si dà una descrizione generale dei Sistemi Esperti e della programmazione logica, a cui segue una rassegna di tre linguaggi simbolici per la rappresentazione della conoscenza ed inferenza in ambito documentale ed ontologico: FLogic, Prolog, RuleML.

  Size 411.9 kB - File type application/pdf
• TR2.4.6 - Stato dell’arte ed analisi delle metodologie, dei linguaggi standard e degli engines per il querying semantico

  In questo Technical Report si analizzano e si confrontano i principali linguaggi di query del Semantic Web: RDQL, SPARQL e OWL-QL, che saranno oggetto di discussione nella prima parte. Nella seconda parte si descrive invece il framework Jena, utilizzato per realizzare applicazioni Java ontology-based. Infine nella terza parte si analizzano i principali reasoner presenti in Jena ed i reasoner stand alone disponibili in rete.

  Size 615.4 kB - File type application/pdf
• TR2.4.7 - Stato dell’arte ed analisi delle metodologie e delle tecniche per il matching di ontologie

  In questo Technical Report si descrivono quali sono le soluzioni ad uno dei problemi principali che nascono con il Semantic Web, vale a dire la gestione delle eterogeneità fra le ontologie che di esso faranno parte. In particolare vengono introdotte le principali problematiche e soluzioni al generale problema dell’interoperabilità fra ontologie e successivamente descritto lo stato dell’arte relativo allo specifico problema della scoperta di mapping tra di esse, che costituisce anche la base per la soluzione di tutti gli altri.

  Size 548.7 kB - File type application/pdf
• TR2.4.8 - Realizzazione di uno strumento prototipale per il Natural Language Processing

  In questo Technical Report viene descritto uno strumento prototipale che utilizza moduli di Natural Language Processing per l’analisi di documenti testuali (in formato txt, rtf o doc) o di frasi e testi digitati online.

  Size 836.4 kB - File type application/pdf
• TR2.4.9 - Definizione di una architettura per il Semantic Information Retrieval

  In questo Technical Report si definisce una architettura per il Semantic Information Retrieval.

  Size 546.1 kB - File type application/pdf
• TR2.4.10 - Realizzazione di uno strumento per il Semantic Information Retrieval

  In questo Technical Report si descrive uno strumento prototipale che implementa la tecnica basata sul linguaggio Prolog, per il parsing grammaticale e logico della query in linguaggio naturale e la sua traduzione in linguaggio di querying semantico descritta nel TR2.4.9

  Size 859.1 kB - File type application/pdf
• TR2.4.11 - Definizione di una tecnica per il confronto (matching) di ontologie

  Il lavoro svolto in questo Technical Report è indirizzato al raggiungimento della definizione di una tecnica per il matching tra Ontologie.

  Size 154.2 kB - File type application/pdf
• TR2.4.12 - Realizzazione di uno strumento per il confronto (matching) di ontologie

  In questo Technical Report viene descritto uno strumento prototipale che permette il matching tra differenti tipologie di schema ed in particolare ha l’obiettivo di definire un mapping semantico tra due ontologie, ai fini della “riconciliazione” tra ontologie o della ricerca di contenuti e servizi basati sulla similarità di ontologie. In esso vengono utilizzate tecniche per l’ontology matching basate su algoritmi strutturali di isomorfismo e similarità tra grafi, su algoritmi sintattici e sull’ utilizzo di Wordnet.

  Size 970.0 kB - File type application/pdf

• Rapporto Attività di Ricerca del Consulente UNIMED-Sapienza

  Size 6.3 MB - File type application/pdf
• Appendice: elenco concetti dell'ontologia "Caso Aldo Moro"

  Size 322.4 kB - File type application/pdf
• Presentazione ppt

  Presentazione riassuntiva delle attività svolte dal consulente Sapienza

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