1000 resultados para semântica das lógicas paraconsistentes


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XML (eXtensibile Markup Language) é um padrão atual para representação e intercâmbio dos semi-estruturados na Web. Dados semi-estruturados são dados não convencionais cujas instâncias de uma mesma fonte de dados podem ter representações altamente heterogêneas. Em função isto, um esquema para estes dados tende a ser extenso para suportar todas as alternativas de representação que um dado pode assumir. Parte do grande volume de dados disponível hoje na Web é composto por fontes de dados heterogêneas XML sobre diversos domínios do conhecimento. Para realizar o acesso a estas fontes, aplicações na Web necessitam de um mecanismo de integração de dados. O objetivo principal deste mecanismo é disponibilizar um esquema de dados global representativo dos diversos esquemas XML das fontes de dados. Com base neste esquema global, consultas são formuladas, traduzidas para consultas sobre os esquemas XML, executadas nas fontes de dados e os resultados retornados à aplicação. Esta tese apresenta uma abordagem para a integração semântica de esquemas XML relativos a um domínio de aplicação chamada BInXS. BInXS adota um processo bottom-up de integração, no qual o esquema global é definido para um conjunto de esquemas XML representadas atrtavés de DTDs (Document Type Definitions). A vantagem do processo bottom-up é que todas as informações dos esquemas XML são consideradas no esquema global. Desta forma, toda a informação presente nas fontes de dados pode ser consultada. O processo de integração de BInXS é baseado em um conjunto de regras e algoritmos que realizam a cnversão de cada DTD para um esquema canônico conceitual e a posterior integração semântica propriamente dita destes esquemas canônicos. O processo é semi-automático pois considera uma eventual intervenção de um usuário especialista no domínio para validar ou confirmar alternativas de resultado produzidas automaticamente. Comparada com trabalhos relacionados, BInXS apresenta as seguintes contribuições: (i) uma representação canônica conceitual para esquemas XML que é o resultado de uma anállise detalhada do modelo XML; (ii) um étodo de unificação que lida com as particularidades da integração de dados semi-estruturados e; (iii) uma estratégia de mapeamento baseada em expressões de consulta XPath que possibilita uma tradução simples de consultas globais para consultas a serem executadas nas fontes de dados XML.

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Modelos BDI (ou seja, modelos Beliefs-Desires-Intentions models) de agentes têm sido utilizados já há algum tempo. O objetivo destes modelos é permitir a caracterização de agentes utilizando noções antropomórficas, tais como estados mentais e ações. Usualmente, estas noções e suas propriedades são formalmente definidas utilizandos formalismos lógicos que permitem aos teóricos analisar, especificar e verificar agentes racionais. No entanto, apesar de diversos sistemas já terem sido desenvolvidos baseados nestes modelos, é geralmente aceito que existe uma distância significativa entre esta lógicas BDI poderosas e sistemas reais. Este trabalho defende que a principal razão para a existência desta distância é que os formalismos lógicos utilizados para definir os modelos de agentes não possuem uma semântica operacional que os suporte. Por “semântica operacional” entende-se tanto procedimentos de prova que sejam corretos e completos em relação à semântica da lógica, bem como mecanismos que realizem os diferentes tipos de raciocínio necessários para se modelar agentes. Há, pelo menos, duas abordagens que podem ser utilizadas para superar esta limitação dos modelos BDI. Uma é estender as lógicas BDI existentes com a semântica operacional apropriada de maneira que as teorias de agentes se tornem computacionais. Isto pode ser alcançado através da definição daqueles procedimentos de prova para as lógicas usadas na definição dos estados mentais. A outra abordagem é definir os modelos BDI utilizando formalismos lógicos apropriados que sejam, ao mesmo tempo, suficientemente poderosos para representar estados mentais e que possuam procedimentos operacionais que permitam a utilizaçao da lógica como um formalismo para representação do conhecimento, ao se construir os agentes. Esta é a abordagem seguida neste trabalho. Assim, o propósito deste trabalho é apresentar um modelo BDI que, além de ser um modelo formal de agente, seja também adequado para ser utilizado para implementar agentes. Ao invés de definir um novo formalismo lógico, ou de estender um formalismo existente com uma semântica operacional, define-se as noções de crenças, desejos e intenções utilizando um formalismo lógico que seja, ao mesmo tempo, formalmente bem-definido e computacional. O formalismo escolhido é a Programação em Lógica Estendida com Negação Explícita (ELP) com a semântica dada pelaWFSX (Well-Founded Semantics with Explicit Negation - Semântica Bem-Fundada com Negação Explícita). ELP com a WFSX (referida apenas por ELP daqui para frente) estende programas em lógica ditos normais com uma segunda negação, a negação explícita1. Esta extensão permite que informação negativa seja explicitamente representada (como uma crença que uma propriedade P não se verifica, que uma intenção I não deva se verificar) e aumenta a expressividade da linguagem. No entanto, quando se introduz informação negativa, pode ser necessário ter que se lidar com programas contraditórios. A ELP, além de fornecer os procedimentos de prova necessários para as teorias expressas na sua linguagem, também fornece um mecanismo para determinar como alterar minimamente o programa em lógica de forma a remover as possíveis contradições. O modelo aqui proposto se beneficia destas características fornecidas pelo formalismo lógico. Como é usual neste tipo de contexto, este trabalho foca na definição formal dos estados mentais em como o agente se comporta, dados tais estados mentais. Mas, constrastando com as abordagens até hoje utilizadas, o modelo apresentanto não é apenas uma especificação de agente, mas pode tanto ser executado de forma a verificar o comportamento de um agente real, como ser utilizado como mecanismo de raciocínio pelo agente durante sua execução. Para construir este modelo, parte-se da análise tradicional realizada na psicologia de senso comum, onde além de crenças e desejos, intenções também é considerada como um estado mental fundamental. Assim, inicialmente define-se estes três estados mentais e as relações estáticas entre eles, notadamente restrições sobre a consistência entre estes estados mentais. Em seguida, parte-se para a definição de aspectos dinâmicos dos estados mentais, especificamente como um agente escolhe estas intenções, e quando e como ele revisa estas intenções. Em resumo, o modelo resultante possui duas características fundamentais:(1) ele pode ser usado como um ambiente para a especificação de agentes, onde é possível definir formalmente agentes utilizando estados mentais, definir formalmente propriedades para os agentes e verificar se estas propriedades são satifeitas pelos agentes; e (2) também como ambientes para implementar agentes.

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Nesta dissertação, analiso as diferentes formas de engajamento dos produtores familiares às propostas de desenvolvimento apresentadas pelo Programa Social Agropecuário, na região de Pampa de Achala, na Província de Córdoba, na Argentina. Os diferentes graus de adesão dos produtores estão relacionados as heterogeneidades na estrutura e volume de capitais carregados por esses agentes, suas diferentes trajetórias e expectativas de retribuição com relação ao projeto. O desajuste entre as expectativas dos produtores e as realizações efetivas dos projetos gera conflitos e resistência aos processos de normalização provocados pelo processo de imposição desses programas de desenvolvimento. Identifiquei três lógicas de engajamento diferenciadas. Na primeira que denominei apropriacionista, ocorre um envolvimento intenso dos produtores a essas propostas apresentadas e a resistência se dá na forma de disputa com os técnicos pelo controle do processo de implementação do Programa. A segunda inserção dos produtores se dá em uma lógica de engajamento assistencialista e a resistência se apresenta como atomização das formas de participação. O terceiro caso paradigmático consiste no de uma comunidade que não adere ao Programa. A construção dessas lógicas de adesão permitem explicar a complexidade da implementação de programas desse tipo e as relações de poder subjacentes. Constatei que no espaço de possibilidades que se abrem para as comunidades rurais empobrecidas na Argentina consolidam-se novos processos de dominação, como passagem de uma pobreza integrada a um processo de pobreza dependente, de políticas publicas especiais.

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A modelagem conceitual de banco de dados geográficos (BDG) é um aspecto fundamental para o reuso, uma vez que a realidade geográfica é bastante complexa e, mais que isso, parte dela é utilizada recorrentemente na maioria dos projetos de BDG. A modelagem conceitual garante a independência da implementação do banco de dados e melhora a documentação do projeto, evitando que esta seja apenas um conjunto de documentos escritos no jargão da aplicação. Um modelo conceitual bem definido oferece uma representação canônica da realidade geográfica, possibilitando o reuso de subesquemas. Para a obtenção dos sub-esquemas a serem reutilizados, o processo de Descoberta de Conhecimento em Bancos de Dados (DCBD – KDD) pode ser aplicado. O resultado final do DCBD produz os chamados padrões de análise. No escopo deste trabalho os padrões de análise constituem os sub-esquemas reutilizáveis da modelagem conceitual de um banco de dados. O processo de DCBD possui várias etapas, desde a seleção e preparação de dados até a mineração e pós-processamento (análise dos resultados). Na preparação dos dados, um dos principais problemas a serem enfrentados é a possível heterogeneidade de dados. Neste trabalho, visto que os dados de entrada são os esquemas conceituais de BDG, e devido à inexistência de um padrão de modelagem de BDG largamente aceito, as heterogeneidades tendem a aumentar. A preparação dos dados deve integrar diferentes esquemas conceituais, baseados em diferentes modelos de dados e projetados por diferentes grupos, trabalhando autonomamente como uma comunidade distribuída. Para solucionar os conflitos entre esquemas conceituais foi desenvolvida uma metodologia, suportada por uma arquitetura de software, a qual divide a fase de préprocessamento em duas etapas, uma sintática e uma semântica. A fase sintática visa converter os esquemas em um formato canônico, a Geographic Markup Language (GML). Um número razoável de modelos de dados deve ser considerado, em conseqüência da inexistência de um modelo de dados largamente aceito como padrão para o projeto de BDG. Para cada um dos diferentes modelos de dados um conjunto de regras foi desenvolvido e um wrapper implementado. Para suportar a etapa semântica da integração uma ontologia é utilizada para integrar semanticamente os esquemas conceituais dos diferentes projetos. O algoritmo para consulta e atualização da base de conhecimento consiste em métodos matemáticos de medida de similaridade entre os conceitos. Uma vez os padrões de análise tendo sido identificados eles são armazenados em uma base de conhecimento que deve ser de fácil consulta e atualização. Novamente a ontologia pode ser utilizada como a base de conhecimento, armazenando os padrões de análise e possibilitando que projetistas a consultem durante a modelagem de suas aplicações. Os resultados da consulta ajudam a comparar o esquema conceitual em construção com soluções passadas, aceitas como corretas.

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Modelos de bancos de dados têm sido progressivamente estendidos a fim de melhor capturar necessidades específicas de aplicações. Bancos de dados versionados, por exemplo, provêm suporte a versões alternativas de objetos. Bancos de dados temporais, por sua vez, permitem armazenar todos os estados de uma aplicação, registrando sua evolução com o passar do tempo. Tais extensões sobre os modelos de dados se refletem nas respectivas linguagens de consulta, normalmente sob a forma de extensões a linguagens conhecidas, tais como SQL ou OQL. O modelo de banco de dados TVM (Temporal Versions Model ), definido sobre o modelo de banco de dados orientado a objetos, suporta simultaneamente versões alternativas e o registro de alterações de objetos ao longo do tempo. A linguagem de consulta TVQL (Temporal Versioned Query Language), definida a partir da linguagem de consulta SQL, permite recuperar informações do modelo de dados TVM. As construções introduzidas em TVQL têm como objetivo tornar simples a consulta do banco de dados em diversos pontos da linha temporal. Apesar das vantagens da utilização da linguagem TVQL para resgatar dados temporais do modelo TVM, existem algumas limitações importantes para seu aprimoramento. Uma delas é a alta complexidade do modelo TVM, proveniente da integração de conceitos variados como estados alternativos e rótulos temporais. Outro ponto é que, até o presente momento, não existe um interpretador para TVQL, impedindo uma experiência prática de programação de consultas. O objetivo principal deste trabalho é o desenvolvimento de uma especificação formal para a linguagem TVQL, tornando possível um estudo consistente de suas construções. Adicionalmente, uma especificação formal serve como documentação para futuras implementações de interpretadores. Neste trabalho foi desenvolvido um protótipo de avaliador de consultas e verificador de tipos para um núcleo funcional da linguagem TVQL, possibilitando também uma experimentação prática sobre os modelos propostos.

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Lógicas modais têm sido amplamente utilizadas em Ciência da Computação e inteligência artificial. Além disso, aplicações de lógicas modais na representação do conhecimento em sistemas distribuídos e, mais recentemente, em sistemas multiagentes, têm apresentado resultados promissores. No entanto, outros sistemas de prova para estas lógicas que não os sistemas axiomáticos à la Hilbert são raros na literatura. Este trabalho tem como objetivo principal preencher esta lacuna existente na literatura, ao propor um sistema de prova por dedução natural rotulada para lógicas do conhecimento.

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A quantidade e diversidade dos dados disponíveis na Web aumentam constantemente. Os motores de busca disponíveis, que usam palavras-chave, fornecem ao usuário resultados inexatos. Atualmente, os sistemas convencionais de consultas utilizam técnicas de base sintática. As pesquisas voltam-se para o estudo de abordagens de consultas através de conceitos, permitindo a recuperação semântica. Neste sentido, algumas propostas envolvem a criação de metadados que seguem modelos de ontologias.O propósito deste trabalho é apresentar, avaliar e permitir uma melhor compreensão de um conjunto de conceitos, linguagens e ferramentas que são usadas na Web Semântica. Dentre elas, linguagens para construção de ontologias e linguagens para consultas; além das ferramentas associadas que objetivam o armazenamento, manutenção e anotação em ontologias. Para atingir este propósito, estas linguagens e ferramentas são aplicadas a um caso de dimensão e complexidade realistas, o Currículo Lattes. O trabalho apresenta um modelo de metadados com semântica para o Currículo Lattes. Este modelo é baseado numa ontologia especificada na linguagem DAML+OIL. Além disso, é apresentada uma avaliação dos métodos de instanciação desta ontologia. Uma avaliação dos métodos e/ou linguagens de consulta mais adequadas para a consulta semântica das informações também é apresentada.