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dc.contributor.advisorAldana-Montes, Jose Francisco 
dc.contributor.advisorNavas-Delgado, Ismael 
dc.contributor.authorGarcia Godoy, Maria Jesus
dc.contributor.otherLenguajes y Ciencias de la Computaciónen_US
dc.date.accessioned2019-01-31T12:03:18Z
dc.date.available2019-01-31T12:03:18Z
dc.date.issued2018
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/10630/17232
dc.descriptionFecha de lectura de Tesis: 10 de diciembre de 2018en_US
dc.description.abstractLa cantidad de información que se genera en la Web se ha incrementado en los últimos años. La mayor parte de esta información se encuentra accesible en texto, siendo el ser humano el principal usuario de la Web. Sin embargo, a pesar de todos los avances producidos en el área del procesamiento del lenguaje natural, los ordenadores tienen problemas para procesar esta información textual. En este cotexto, existen dominios de aplicación en los que se están publicando grandes cantidades de información disponible como datos estructurados como en el área de las Ciencias de la Vida. El análisis de estos datos es de vital importancia no sólo para el avance de la ciencia, sino para producir avances en el ámbito de la salud. Sin embargo, estos datos están localizados en diferentes repositorios y almacenados en diferentes formatos que hacen difícil su integración. En este contexto, el paradigma de los Datos Vinculados como una tecnología que incluye la aplicación de algunos estándares propuestos por la comunidad W3C tales como HTTP URIs, los estándares RDF y OWL. Haciendo uso de esta tecnología, se ha desarrollado esta tesis doctoral basada en cubrir los siguientes objetivos principales: 1) promover el uso de los datos vinculados por parte de la comunidad de usuarios del ámbito de las Ciencias de la Vida 2) facilitar el diseño de consultas SPARQL mediante el descubrimiento del modelo subyacente en los repositorios RDF 3) crear un entorno colaborativo que facilite el consumo de Datos Vinculados por usuarios finales, 4) desarrollar un algoritmo que, de forma automática, permita descubrir el modelo semántico en OWL de un repositorio RDF, 5) desarrollar una representación en OWL de ICD-10-CM llamada Dione que ofrezca una metodología automática para la clasificación de enfermedades de pacientes y su posterior validación haciendo uso de un razonador OWL.en_US
dc.language.isoengen_US
dc.publisherUMA Editorialen_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.subjectProceso de datos - Tesis doctoralesen_US
dc.subject.otherSemanticsen_US
dc.subject.otherLife Sciencesen_US
dc.subject.otherOwlen_US
dc.subject.otherRdfen_US
dc.subject.otherData schemaen_US
dc.titleApplication of Semantics to Solve Problems in Life Sciencesen_US
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisen_US
dc.centroE.T.S.I. Informáticaen_US


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