Título: | RACIOCÍNIO DE COMPLIANCE SOBRE NORMAS LEGAIS: UMA ABORDAGEM BASEADA EM LÓGICA | ||||||||||||
Autor: |
FERNANDO ANTONIO DANTAS GOMES PINTO |
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Colaborador(es): |
EDWARD HERMANN HAEUSLER - Orientador |
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Catalogação: | 02/JUL/2024 | Língua(s): | INGLÊS - ESTADOS UNIDOS |
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Tipo: | TEXTO | Subtipo: | TESE | ||||||||||
Notas: |
[pt] 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. [en] All data contained in the documents are the sole responsibility of the authors. The data used in the descriptions of the documents are in conformity with the systems of the administration of PUC-Rio. |
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Referência(s): |
[pt] https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/projetosEspeciais/ETDs/consultas/conteudo.php?strSecao=resultado&nrSeq=67178&idi=1 [en] https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/projetosEspeciais/ETDs/consultas/conteudo.php?strSecao=resultado&nrSeq=67178&idi=2 |
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DOI: | https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.67178 | ||||||||||||
Resumo: | |||||||||||||
Garantir que uma base de conhecimento com atos da administração
pública contenha apenas fatos em conformidade com sua legislação torna-se
um desafio para qualquer gestor público. Para isso, dado o grande volume
de dados gerados por empresas públicas, faz-se necessário o emprego de
recursos tecnológicos que auxiliem o processo de análise de conformidade
destes atos. Este trabalho apresenta uma arquitetura computacional capaz de
extrair informações publicados dos diários oficiais e então serializá-los em duas
bases de conhecimento: triplas RDF/XML de fatos e triplas de RDF/XML de
regras formalizadas em lógica iALC, uma lógica de descrição intuicionista.
Para garantir a consistência desta base de conhecimento, foi desenvolvido
um SAT Solver para iALC em forma de tableau semântico intuicionista.
Uma extensão do tableau intuicionista de primeira ordem apresentado por
Fitting (1969). Este SAT Solver faz parte de um módulo que além de gerar
modelos e contra-exemplos para as regras formalizadas em iALC, também
gera um código preliminar de consultas em SPARQL. Esta abordagem permite
inferir e certificar a qualidade dos dados disponíveis na base de conhecimento
RDF/XML de fatos. Para garantir a qualidade do nosso SAT Solver, fizemos
a prova de soundness das suas regras. Para garantir a qualidade da nossa
abordagem lógica, construímos um conjunto de 21 Questões de Competência e
aplicamos à nossa ferramenta. Os resultados deste estudo de caso mostraram
a eficácia e eficiência da nossa abordagem.
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