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Introdução
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Algumas das Abordagens Possíveis
Ontologias e  BI
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Exemplo Buscas Especializadas Fonte Primária de Informação Sistema de CV Curriculum  Data Mart DM CV Curricula
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Extração de Conhecimento de  Bases Textuais
De KDD a KDT Fayyad, U. M.; Piatetsky-Shapiro, G.; and Smyth, P. 1996.  H. Karanikas and Theodoulidis B. (2002)
Extração de entidades Co-ocorrência Distância Força da relação entre as entidades Comparações com outros métodos
Vetorização
Extração e correlação de entidades
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Aplicações
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A Engenharia do Conhecimento e as novas possibilidades de descoberta e disseminação automática de serviços de conhecimento

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Surgida na década de 1960, no âmbito das atividades de Inteligência Artificial (na concepção e construção de sistemas especialistas), a engenharia do conhecimento tornou-se uma área de representação, modelagem e descoberta de conhecimento, a partir da elucidação junto a especialistas humanos ou da investigação automática sobre fontes de informação. Aliada aos avanços das tecnologias da informação e da comunicação, a engenharia do conhecimento tem apresentado uma nova gama de possibilidades para as áreas de representação, gestão e disseminação de conhecimento. Nesta apresentação, relatamos essas novas oportunidades nos campos da educação superior, ciência, tecnologia e inovação, ilustrando cada nova área com exemplos práticos e acessíveis na forma de “serviços de conhecimento”.

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  • A Engenharia do Conhecimento e as novas possibilidades de descoberta e disseminação automática de serviços de conhecimento

    1. 1. Roberto Pacheco [email_address] A Engenharia do Conhecimento e as novas possibilidades de descoberta e disseminação automática de serviços de conhecimento
    2. 2. Agenda <ul><li>Introdução </li></ul><ul><ul><li>Engenharia do Conhecimento </li></ul></ul><ul><ul><li>Descoberta de Conhecimento </li></ul></ul><ul><ul><li>Serviços de Conhecimento </li></ul></ul><ul><li>Algumas das Abordagens Possíveis </li></ul><ul><ul><li>Ontologia e Business Intelligence </li></ul></ul><ul><ul><li>Extração de conhecimento de bases textuais </li></ul></ul><ul><ul><li>Mapas de Conhecimento </li></ul></ul><ul><li>Perspectivas </li></ul><ul><ul><li>Observatórios (Redes) do Conhecimento </li></ul></ul><ul><ul><li>Exploração pública de fontes públicas de informação </li></ul></ul>
    3. 3. Introdução
    4. 4. <ul><li>Engenharia do Conhecimento </li></ul><ul><ul><li>Processo de adquirir, estruturar, formalizar e operacionalizar informação e conhecimento existentes em domínios de problemas intensivos em conhecimento, objetivando criar um sistema que possa realizar tarefas complexas. </li></ul></ul><ul><ul><ul><li>Schreiber, et. al, 2002 </li></ul></ul></ul>Introdução
    5. 5. <ul><li>Descoberta de Conhecimento </li></ul><ul><ul><li>Processo de extração automática de conhecimento a partir de fontes de informação. </li></ul></ul><ul><ul><ul><li>Nestes sistemas, o resultado pode tanto já estar na forma de conhecimento representado e estruturado como em formato reconhecível pelo tomador de decisão a partir de seu conhecimento sobre o domínio </li></ul></ul></ul>Introdução
    6. 6. <ul><li>Serviços de Conhecimento </li></ul><ul><ul><li>Informações colocadas à disposição do decisor em forma e tempo adequados à sua tomada de decisão </li></ul></ul><ul><ul><li>Essenciais à construção de projetos de governo eletrônico de 5a geração (promotores da sociedade do conhecimento) </li></ul></ul>Introdução
    7. 7. Algumas das Abordagens Possíveis
    8. 8. Ontologias e BI
    9. 9. Business Intelligence <ul><li>Geração de sistemas de tomada de decisão a partir de fontes operacionais de informação </li></ul>
    10. 10. Exemplo Buscas Especializadas Fonte Primária de Informação Sistema de CV Curriculum Data Mart DM CV Curricula
    11. 11. Exemplo – PITCE em 2004 <ul><li>Semiconductors </li></ul><ul><li>1.238 pessoas trabalhando na área </li></ul><ul><li>157 (12,6%) com Propriedade Intelectual </li></ul><ul><li>Somente 2 pesquisadores já somam 18% </li></ul><ul><li>Pharmacy </li></ul><ul><li>2.269 pessoas trabalhando na área </li></ul><ul><li>438 (16,7%) com Propriedade Intelectual </li></ul><ul><li>15% têm 50% de toda a PI da área </li></ul>
    12. 12. Portal SINAES (MEC/Inep)
    13. 13. Informações Estratégicas no Portal SINAES
    14. 14. Dashboard da Educação Superior
    15. 15. Dashboard da Educação Superior
    16. 16. Dashboard da Educação Superior
    17. 17. Criando Indicadores 1 - Selecionando um Tema
    18. 18. Criando Indicadores 2 - Selecionando um Critério
    19. 19. Criando Indicadores 3 – Apresentando os Resultados
    20. 20. Criando Indicadores 4 – Navegando sobre os Resultados
    21. 21. ISExtracta Light 4 – Navegando sobre os Resultados
    22. 23. Desafios em BI <ul><li>Permitir ao decisor definir sua própria visão conceitual (conceitos e regras) do negócio; </li></ul><ul><li>Guiar o tomador de decisão durante o processamento analítico; </li></ul><ul><li>Combinar dados heterogêneos (estruturados e não estruturados, locais e remotos); </li></ul><ul><li>Permitir a localização automática de serviços para estender as funcionalidades analíticas; </li></ul><ul><li>Integrar dados externos , de maneira pró-ativa, relacionados aos repositórios de informação da organização. </li></ul>
    23. 24. Ontologia em processos de Business Intelligence Planejamento do Projeto Definição dos Requisitos de Negócio Modelagem Dimensional Projeto Físico Desenvolvimento e Projeto da Área de Transição Implantação e Manutenção Especificação da Aplicação do Usuário Final Implementação da Aplicação do Usuário Final Projeto e Arquitetura Técnica Instalação e Seleção de Produtos Administração do Projeto Representação da Semântica do Negócio Mapeamento Semântico do Modelo de Dados Mapeamento Semântico de Serviços Integração com a Arquitetura Etapas da Metodologia BUS Etapas adicionais
    24. 26. Extração de Conhecimento de Bases Textuais
    25. 27. De KDD a KDT Fayyad, U. M.; Piatetsky-Shapiro, G.; and Smyth, P. 1996. H. Karanikas and Theodoulidis B. (2002)
    26. 28. Extração de entidades Co-ocorrência Distância Força da relação entre as entidades Comparações com outros métodos
    27. 29. Vetorização
    28. 30. Extração e correlação de entidades
    29. 31. Exemplo Objetivo: Aplicar ferramentas da engenharia do conhecimento para indexar, classificar e publicar as notícias sobre C&T no País, de forma a combinar interesse pela informação com tomada de decisão em planejamento de C&T.
    30. 33. Filtros: são obtidos pela forma com que os documentos são classificados (estruturado ou no documento, sempre da mesma forma)
    31. 37. Aplicações
    32. 38. Buscas por Competências nanotecnologia 2005 – 319 2007 – 689 + 116% nanotecnologia e nanopartículas 2005 – 61 2007 – 97 + 60%
    33. 39. Buscas por Competências
    34. 40. Buscas por Competências VERIFICANDO PERFIL DO ESPECIALISTA
    35. 41. Mapas de Conhecimento
    36. 42. Mapas de Conhecimento
    37. 43. Perspectivas 2007 – Exemplo Mapas de Conhecimento
    38. 44. Mapas de Conhecimento
    39. 45. Exemplo: Análise das engenharias e ciências mecânicas no Brasil
    40. 46. Perspectivas 2007 – Exemplo Mapas de Conhecimento Exemplo: A Engenharia e as Ciências Mecânicas no Brasil Grau de inter-relação das pesquisas realizadas nos 16 Comitês da ABCM (sem poda)
    41. 47. Perspectivas 2007 – Exemplo Mapas de Conhecimento Exemplo: A Engenharia e as Ciências Mecânicas no Brasil Grau de inter-relação das pesquisas realizadas nos 16 Comitês da ABCM (com poda)
    42. 48. Mapas de Conhecimento Exemplo: Biomecânica Grau de inter-relação das pesquisas realizadas em Biomecânica (sem poda)
    43. 49. Perspectivas 2007 – Exemplo Mapa das pesquisas realizadas no Comitê de Biomecânica Livre (sem poda) <ul><li>Novas Possibilidades: </li></ul><ul><li>Planejamento. Definição das áreas estratégicas para as quais se deseja obter indicadores </li></ul><ul><li>Instrumentos. Definição dos Indicadores com base nas novas possibilidades de informação </li></ul><ul><li>Mapas Exs: Como está a formação dos cursos de graduação e pós-graduação? Como se distribuem as pesquisas da Universidade? Qual é o grau de influência da Universidade no mapa geral de conhecimento da área sob análise? </li></ul>Mapas de Conhecimento Exemplo: A Engenharia e as Ciências Mecânicas no Brasil BIOMECÂNICA http://www.egc.ufsc.br/observatorio/docs_postados/abcm_engenharia.pdf
    44. 50. Mineração Temporal de Textos <ul><li>Trend Analysis </li></ul><ul><ul><li>Topic Tracking and Detection </li></ul></ul><ul><ul><li>Emerging Trend Detection </li></ul></ul><ul><ul><li>Trend Graph </li></ul></ul><ul><li>Ephemeral Association ( direta e inversa ) </li></ul><ul><li>Deviation Detection </li></ul><ul><li>Episodes </li></ul><ul><li>Evolutionary Theme Patterns </li></ul><ul><li>Regras de Associação Temporais </li></ul>Lent et al. (1997); Allan (2002) e Kontostathis (2003) Havre at al. (2002) Montes-y-Gomez et al. (2001b) Mannila el al. (1995) Mei e Zhai (2005)
    45. 51. Perspectivas
    46. 52. Observatórios (Redes) do Conhecimento
    47. 53. Exploração pública de Fontes Públicas <ul><li>Visão Sistêmica </li></ul><ul><ul><li>Fontes de informação em C&T podem (e devem) servir à inovação, à avaliação e à educação superior </li></ul></ul><ul><ul><li>Como essas novas fontes de informação podem trazer novas abordagens à avaliação e ao planejamento da educação, da pesquisa e da inovação no País? </li></ul></ul><ul><ul><li>As fontes devem ser públicas para exploração e estudos (mantendo sigilo e respeito à privacidade) </li></ul></ul><ul><ul><li>Conhecimentos gerados devem servir à geração de conhecimentos e de riqueza para nosso Brasil </li></ul></ul>
    48. 54. Formação de Observatórios ou Redes <ul><li>Observatórios </li></ul><ul><ul><li>Núcleos especializados de P&D que, com base nas fontes públicas, possam produzir estudos e conhecimentos estratégicos para o Brasil </li></ul></ul><ul><ul><li>Ex: Observatório de Inovação (USP) </li></ul></ul><ul><li>Redes </li></ul><ul><ul><li>União em rede de pesquisadores, grupos e núcleos de pesquisa na condução de tais estudos, trabalhando na forma de comunidades de prática </li></ul></ul>
    49. 55. Artigos Aplicação de técnicas da Engenharia do Conhecimento para produção de conhecimentos estratégicos (insumos à tomada de decisão). Convênios IS-UFSC Engenharia e Extração de Conhecimento Decision Support Prospecção de Conhecimento em áreas estratégicas da educação superior, ciência, tecnologia e inovação Gestão do Conhecimento: Desafios Livros Projetos Produções Bibliográficas Eventos Portal Disseminação de Conhecimento Workshops Fóruns Redes de Conhecimento ISExtracta Portlets ISBoard ISBI Fontes de informação ISRelated ISCrawler ISSearch Bases Públicas via Convênios para uso em P&D www Acesso público
    50. 56. O que será necessário? <ul><li>Que os gestores públicos tenham consciência do potencial transformador de uma plataforma e-gov . </li></ul><ul><ul><ul><li>Visão de governo eletrônico articulada e adotada por uma administração governamental é fator determinante para os resultados de qualquer programa de e-gov . </li></ul></ul></ul><ul><ul><ul><li>Sem a visão adequada, as iniciativas tendem a fracassar ou ter vida curta (GRANT; CHAU, 2005). </li></ul></ul></ul><ul><ul><ul><li>Uma visão transformadora tem o potencial de aumentar a transparência das ações governamentais e a participação dos cidadãos na construção conjunta de conhecimento, em benefício de toda a sociedade. </li></ul></ul></ul>
    51. 57. Roberto Pacheco [email_address] A Engenharia do Conhecimento e as novas possibilidades de descoberta e disseminação automática de serviços de conhecimento MUITO OBRIGADO!

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