Extração semiautomática de redes bayesianas a partir de ontologias com base em sumarização

Ontologias são modelos de representação de conhecimento facilmente interpretados tanto por seres humanos como por computadores. Redes Bayesianas são modelos de representação de conhecimento que incorporam o tratamento de incerteza. A sumarização de ontologias tem como proposta facilitar e melhorar o entendimento de uma ontologia, com o intuito de delimitar os conceitos mais importantes dentro o conjunto de conceitos representados. Existe uma grande dificuldade na construção de Redes Bayesianas, segundo a literatura. A maioria dos modelos conhecidos envolve uma extensa interação manual. Por outro lado, existe uma disponibilidade crescente de ontologias que descrevem o conhecimento de diversas áreas. Essas ontologias podem ser utilizadas como fontes para a criação de Redes Bayesianas, através de modelos diversos. Este trabalho apresenta um novo modelo para a extração semiautomática de Redes Bayesianas a partir de Ontologias. O diferencial desse trabalho localiza-se na abordagem com análise de relevância dos aspectos semânticos das ontologias, presentes em um algoritmo de conversão desenvolvido, bem como a estruturação do conhecimento necessário a ser convertido com uso de um método de sumarização de ontologias, o que é considerado como uma abordagem inédita na área. O texto descreve o embasamento teórico e os trabalhos relacionados, bem como as hipóteses formuladas, o modelo proposto, o protótipo desenvolvido e o experimento de avaliação de resultados. O modelo foi implementado em um caso real de geração de Redes Bayesianas para casos clínicos e foi integrado a um editor interativo de Redes Bayesianas. Realizou-se três experimentos diferentes, através de análises comparativas, com especialistas na área da saúde. Os resultados indicam boas possibilidades na geração das redes bayesianas, sendo efetivos quando comparados com resultados manuais e com avanços em relação ao estado da arte. O modelo foi bem recebido e considerado útil por especialistas.