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A violação de direitos autorais é passível de sanções civis e penais.
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Coleção Digital
Título: AUTOMATIC GENERATION OF BENCHMARKS FOR EVALUATING KEYWORD AND NATURAL LANGUAGE INTERFACES TO RDF DATASETS Autor: ANGELO BATISTA NEVES JUNIOR
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):
MARCO ANTONIO CASANOVA - ADVISOR
LUIZ ANDRE PORTES PAES LEME - CO-ADVISOR
Nº do Conteudo: 61091
Catalogação: 04/11/2022 Liberação: 04/11/2022 Idioma(s): ENGLISH - UNITED STATES
Tipo: TEXT Subtipo: THESIS
Natureza: SCHOLARLY PUBLICATION
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=61091&idi=1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=61091&idi=2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.61091
Resumo:
Título: AUTOMATIC GENERATION OF BENCHMARKS FOR EVALUATING KEYWORD AND NATURAL LANGUAGE INTERFACES TO RDF DATASETS Autor: ANGELO BATISTA NEVES JUNIOR
LUIZ ANDRE PORTES PAES LEME - CO-ADVISOR
Nº do Conteudo: 61091
Catalogação: 04/11/2022 Liberação: 04/11/2022 Idioma(s): ENGLISH - UNITED STATES
Tipo: TEXT Subtipo: THESIS
Natureza: SCHOLARLY PUBLICATION
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=61091&idi=1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=61091&idi=2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.61091
Resumo:
Text search systems provide users with a friendly alternative to access
Resource Description Framework (RDF) datasets. The performance evaluation
of such systems requires adequate benchmarks, consisting of RDF datasets,
text queries, and respective expected answers. However, available benchmarks
often have small sets of queries and incomplete sets of answers, mainly
because they are manually constructed with the help of experts. The central
contribution of this thesis is a method for building benchmarks automatically,
with larger sets of queries and more complete answers. The proposed method
works for both keyword and natural language queries and has two steps:
query generation and answer generation. The query generation step selects
a set of relevant entities, called inducers, and, for each one, heuristics guide
the process of extracting related queries. The answer generation step takes
the queries and computes solution generators (SG), subgraphs of the original
dataset containing different answers to the queries. Heuristics also guide
the construction of SGs, avoiding the waste of computational resources in
generating irrelevant answers.
Descrição | Arquivo |
COMPLETE |