Examinando por Materia "Web Semántica"

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    PublicaciónAcceso abierto
    Enriquecimiento semántico del contenido de un LMS para consumir datos abiertos disponibles en la Web de datos
    (Universidad del Valle, 2015) Gómez Hernández, Pablo Luis; Tamayo Valencia, María Alejandra; Ceballos Argote, Oscar Orlando; Aponte Vargas, Albeiro
    Actualmente, un gran número de sitiosWeb enfocados al ámbito educativo, como el campus virtual de instituciones educativas o de plataformas educativas gubernamentales, se gestionan a través de los Learning Management Systems (LMS). Tradicionalmente los datos publicados en estos sistemas no se modelan con una estructura y semántica apropiada para permitir que entidades individuales como documentos de texto, imágenes, videos y archivos de audio, entre otros, puedan ser conectados o enlazadas a otras entidades que se encuentran publicados en la Web de Datos. En los últimos años, la evolución de la Web ha considerado un conjunto de mejores prácticas para publicar y enlazar datos de forma estructurada; estas mejores prácticas se conocen como Linked Data. Esta propuesta aborda el problema sobre cómo enriquecer semánticamente los contenidos publicados en un LMS, extraer los temas centrales alrededor de los cuales giran dichos documentos para consumir datos abiertos disponibles en la Web de Datos que sean relevantes a los contenidos mencionados. Finalmente se generó un prototipo que consigue integrar el proceso de Extracción de Información y de consulta a la Web de Datos en la plataforma Moodle, que genera resultados de hasta un 72,62% de concordancia en los resultados de la consulta.
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    PublicaciónAcceso abierto
    Herramienta colaborativa para la anotación semántica de imágenes médicas
    (Universidad del Valle, 2013) Díaz Loaiza, Néstor Johanny; López Gómez, Federico; Ceballos Argote, Oscar Orlando
    La anotación semántica es el proceso mediante el cuál se explica el significado (o semántica) de una palabra o recurso y se anota. El área de las imágenes médicas genera una gran cantidad de información digital. Estas imágenes contienen información valiosa que no es explícita y legible para la máquina. Por ejemplo, una imagen puede contener información sobre la anatomía y las estructuras anormales. Este tipo de información sólo la puede interpretar un experto de dominio médico. Gracias a los desarrollos en el área de la Web Semántica diferentes herramientas se han propuesto en el dominio médico para facilitar tanto la visualización de imágenes médicas en formato DICOM como la anotación semántica de las mismas. Sin embargo, éstas no son colaborativas, es decir, no ofrecen funcionalidades para que múltiples expertos participen en el proceso de anotación. Los expertos pueden pertenecer a una comunidad y sus anotaciones se pueden compartir con otros expertos de la misma comunidad. En éste trabajo se presenta SMITag, una herramienta para la anotación semántica colaborativa de imágenes médicas que combina funcionalidades de un DICOM Viewer y una red social, de tal modo que el consenso del conocimiento colectivo facilite tareas de enriquecimiento semántico, clasificación y recuperación de imágenes. Palabras
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    PublicaciónAcceso abierto
    Herramienta Web para la modularización de ontologías
    (Universidad del Valle, 2013) Herrera Betancourth, Néstor Daniel; Baquero Grajales, Juan Sebastián; Ceballos Argote, Oscar Orlando
    En la actualidad, las ontologías se consideran un elemento importante en la web semántica, lo que hace importante su estudio en las ciencias de la computación. En las últimas dos décadas se han desarrollado ontologías en diferentes campos como medicina, biología, comercio electrónico, genética entre otras. Sin embargo, una dificultad que se presenta con las ontologías, especialmente en áreas como la medicina o la biología, es su gran tamaño en cuanto al número de conceptos y relaciones, por ejemplo, algunas ontologías puede contener hasta 16500 conceptos, lo que dificulta el uso y el procesamiento. Para solucionar este problema, en la literatura, se propone la modularización de ontologías, la cual se basa en dividir una ontología en subpartes. En la modularización de ontologías existen dos enfoques: particionamiento de ontologías (Ontology Partitioning Approaches) y extracción de módulo (Module Extraction Approaches). Por cada enfoque de modularización existen diferentes técnicas tales como Swoop, PATO que se basan en el enfoque de particionamiento y Prompt y KMi en el enfoque de extracción de módulo. Estas técnicas se implementan en herramientas, que en la gran mayoría, llevan el nombre de la técnica implementada, por ejemplo Swoop, Pato, Prompt y KMi. Estas herramientas son desarrolladas en un entorno de escritorio e implementan una técnica, por consiguiente, un solo enfoque de modularización. Si en algún momento se desea modularizar una ontología con una técnica o un enfoque diferente a la implementada, no hay manera de realizarlo, la opción es elegir otra que cumpla con los nuevos requerimientos. En este trabajo se soluciona este problema implementando una herramienta web que modulariza una ontología con el enfoque y la técnica que el usuario elija, retorna el resultado de la ontología modularizada en OWL contribuyendo al objetivo de la W3C de estandarizar el formato de las ontologías y además ofrece un informe de la técnica de modularización con la ontología del usuario para que este pueda modularizar con las técnicas que desee y según el informe que la herramienta le retorne el usuario elija la modularización que más se acople con su necesidad.