Defesa de Tese de Doutorado: Completação fora de amostra em Grafos de Conhecimento

Orientadores:
Fabio André Machado Porto - Laboratório Nacional de Computação Científica - LNCC

Banca Examinadora:
Fabio André Machado Porto - Laboratório Nacional de Computação Científica - LNCC (presidente)
Patrick Valduriez - INRIA - FRA
Marta Lima de Queirós Mattoso - Universidade Federal do Rio de Janeiro - UFRJ
Antônio Tadeu Azevedo Gomes - Laboratório Nacional de Computação Científica - LNCC
Jonice de Oliveira Sampaio - Universidade Federal do Rio de Janeiro - UFRJ

Suplentes:
Luiz Manoel Rocha Gadelha Júnior - Laboratório Nacional de Computação Científica - LNCC

Resumo:

Grafos de conhecimento fornecem uma camada semântica e informacional útil a diversas aplicações ao representarem fatos por meio de uma rede de relacionamentos entre entidades. Dada a própria natureza do conhecimento, esse tipo de grafo não contem todos os fatos de interesse, o que pode ser prejudicial ao bom desempenho de suas aplicações. Diante desse cenário, tem se tornado recorrente o desenvolvimento de estratégias para sua completação, em outras palavras, para a inferência do valor verdade de relacionamentos não observados no grafo. Sobretudo, o emprego de métodos baseados em aprendizado de representações tornou-se a principal linha de pesquisa e desenvolvimento. De forma característica, em sua vasta maioria, esses métodos assumem que o conjunto de entidades seja estático. Consequentemente, ao passo que o grafo evolui, é necessário obter-se representações vetoriais atualizadas para as entidades, o que além de custoso computacionalmente, lança dúvidas na aplicabilidade desse tipo de técnica. Em face ao exposto, nesta tese é investigado o problema de completação fora de amostra em Grafos de Conhecimento, o qu al remove a restrição que o conjunto de entidades no momento de inferência seja o mesmo observado durante o ajuste do modelo. Em maiores detalhes, é desenvolvida, e empiricamente avaliada, uma metodologia baseada em aprendizado de representações e redes neurais artificiais para esse problema. Nela, o processo de inferência é realizado com base em representações vetoriais obtidas por uma rede codificadora a partir de uma vizinhança corrente do fato a ser inferido. A definição dessa vizinhança, chamada de contexto de consulta, é estudada, assim como, estratégias que permitam escalar a metodologia proposta. Resultados experimentais indicam que a metodologia proposta é competitiva como estado da arte.


FORMATO: Híbrido