Departamento de Informática (UM)

Representação e Processamento de Conhecimento na Web

14619 [ME78ME7800006558]

Mestrado em Engenharia Informática [MEINF]

S2

José Carlos Leite Ramalho

Objetivos

O programa proposto permite um ensino orientado a casos o que facilita a motivação do aluno e ajuda à mais rápida e melhor compreensão dos conceitos e resultados. A sua abordagem de forma sistemática e com forte suporte laboratorial, permite desenvolver harmoniosamente as competências referidas acima.

Programa

1. Representação da informação: evolução histórica
2. Linguagens de anotação descritivas: SGML, HTML, XML, JSON
3. Linguagens de anotação para a Web: XML, HTML, WML, WSDL, SVG
4. Documentos XML: conceitos, ciclo de vida documental, DTDs e Schemas
5. Processamento de linguagens de anotação: XPath, DOM e SAX, XSL, XQuery
6. Integração e intercâmbio de informação entre sistemas
7. Semântica descritiva em objetos digitais: RDF - Resource Description Framework
8. SKOS - Simple Knowledge Organization System
9. Especificação de ontologias: Classes/Conceitos, Propriedades e Indivíduos; Hierarquias de Classes; Reasoning
10. OWL - Ontology Web Language
11. Processamento de ontologias: reasoners, editores e navegadores
12. Web 3.0: a web semântica (OWL, RDF)
13. Bases de dados orientadas a grafos
14. Desenvolvimento de aplicações web com fontes da “Linked Open Data”: serviços e de arquiteturas baseadas em micro-serviços, programação assíncrona, autenticação e interfaces reativas

Bibliografia

Santos, Cláudia da Silva Amaral, "Terminologia e ontologias: metodologias para representação do conhecimento'', Doutoramento em Linguística, 2010, U. Aveiro.

Geroimenko, Vladimir. "Dictionary of XML technologies and the semantic web''. London : Springer, cop. 2004. (Springer professional computing). ISBN 1-85233-768-0.

Natalya F. Noy and Deborah L. McGuinness. "Ontology Development 101'': A Guide to Creating Your First Ontology. In Development, vol. 32, Nr. 1, pp. 1-25. 2001.

S. Grimm. `"Knowledge Representation and Ontologies''. In Scientic Data Mining and Knowledge Discovery: Principles and Foundations, 2009.

Resultados da aprendizagem

No fim do semestre, os alunos deverão:
- Conhecer o ciclo de vida documental
- Ser capazes de especificar uma linguagem de anotação
- Ser capazes de implementar transformações de documentos para diversos fins: extração de conhecimento, publicação na Web, intercâmbio de informação
- Conhecer e utilizar soluções de armazenamento para documentos anotados
- Integrar e realizar o intercâmbio de informação entre sistemas de informação distintos
- Ser capazes de programar a geração automática de sítios Web a partir de um repositório de documentos XML
- Ser capazes de utilizar linguagens de anotação e respetivas ferramentas desenvolvidas por outrem
- Ser capazes de especificar formalmente conhecimento usando várias metodologias:
- Taxonomias, thesaurus e ontologias
- Ser capazes de adicionar semântica descritiva a objetos digitais
- Ser capazes de espeficicar ontologias em OWL
- Ser capazes de processar ontologias
- Ser capazes de desenvolver aplicações Web usando fontes da “Linked Open Data”

Método de avaliação

A avaliação será feita, na sua maioria, por projetos. Haverá um conjunto de 4 a 8 pequenos projetos, a realizar em casa, cuja resolução não excederá as 2 horas. Este conjunto de pequenos projetos corresponderá a 20% da nota. Os restantes 80% serão obtidos da seguinte forma:
• 40% através da realização de um projeto, realizado em grupo de até três elementos, de média dimensão que iniciará a meio do semestre e será acompanhado nas aulas até ao fim do semestre
• 30% através da realização de um teste prático individual
• 10% resultantes da avaliação contínua nas aulas
É considerado aprovado o aluno cuja nota final seja superior ou igual a 10 (dez) valores, sendo obrigatório ter classificação positiva em no projeto de grupo e no teste individual.

Funcionamento

Turno: T 1; Docente: José Carlos Leite Ramalho; Dep.: DI; Horas: 15.
Turno: TP 1; Docente: José Carlos Leite Ramalho; Dep.: DI; Horas: 30.