Ontology supported system for searching evidence of wild animals trafficking in social network posts

Autores

  • Rafael da Silva Carrasco Universidade Federal de Viçosa
  • Alcione de Paiva Oliveira Universidade Federal de Viçosa
  • Jugurta Lisboa Filho Universidade Federal de Viçosa
  • Alexandra Moreira Universidade Federal de Viçosa

DOI:

https://doi.org/10.5335/rbca.2014.3140

Palavras-chave:

Processamento de Linguagem Natural, Sistemas Multiagentes, Redes Bayesianas, Frames Semânticos

Resumo

O comércio ilegal de animais silvestres é uma das atividades criminais mais lucrativas da atualidade. No Brasil, a grande variedade de fauna nativa tem alimentado o mercado ilegal, o que gera sérias implicações ambientais e sociais. A luta contra o comércio ilegal de animais silvestres é crucial para ajudar a proteger os recursos naturais e evitar a disseminação de outras formas de crime. Esse tipo de comércio ilegal usa cada vez mais, a internet para realizar suas atividades. A fim de combater tal crime, um sistema automático de monitorização é essencial. No entanto, para realizar essa tarefa de forma eficaz, o sistema deve ser capaz de analisar as mensagens trocadas durante essa prática. Para isso, é necessário o conhecimento dos conceitos e relações que ocorrem nesse domínio. Este artigo apresenta um sistema multiagente apoiado por ontologia de domínio e frames semânticos para buscar evidências de comércio ilegal de animais silvestres. No artigo, é mostrado como o sistema pode ser usado na tarefa de rastreamento do comércio ilegal de animais silvestres, além de apresentar os resultados da aplicação do sistema em um pequeno corpus.

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Publicado

30-04-2014

Como Citar

[1]
Carrasco, R. da S., Oliveira, A. de P., Lisboa Filho, J. e Moreira, A. 2014. Ontology supported system for searching evidence of wild animals trafficking in social network posts. Revista Brasileira de Computação Aplicada. 6, 1 (abr. 2014), 16-31. DOI:https://doi.org/10.5335/rbca.2014.3140.

Edição

v. 6 n. 1 (2014)

Seção

Artigo Original

Licença

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