Com Daniel
Exemplos de Proveniência: Caso do IBGE e Redes Sociais
Meta-Query sobre contexto de Entidades e Conceitos
SHACL e SHEX para descrever o esquema de grafo pq as Ontologias não tem esta expressividade.
A meta-query sobre Entidades e Conceitos deve se basear na respectiva Classe (tipo) que possui determinada propriedade ou relação correspondente ao contexto. Se o tipo não estiver presente no KG (incompleto) deve ser "sugerido" por regra.
(?c1, ckg:Contextualizes, ?tipo.
[id entidade], ?c1, ?valor .
[id entidade], rdf:type, ?tipo. *
?C {label = ?C.label}, ckg:Represented By, ?c1
Se o ?tipo for unbounded em *, o tipo que está na camada de contexto pode ser atribuído como o tipo da entidade (regra que explica a dedução está baseada no contexto) e seria semelhante a explicação da regra default.
Os qualificadores se aplicam a todos os relacionamentos, tanto entre nós como entre nós e literais.
Fechamento do exemplo de Espaço-Temporal
O condicional da data de referência pode gerar unbounded, neste caso a resposta é aproximada (potencial resposta).
A resposta será somente de dois tipos Exata ou Aproximada. A aproximada seriam da escolha do usuário mostrar ou não quando houver flexibilização da query.
O match espacial seria obrigatório no exemplo mas e como definir qual é opcional e qual é obrigatório? Quando houver mais de um contexto sempre existiria um obrigatório? ... aplicável na flexibilização da query
Construir o exemplo do Uruguai (usar o ChatGPT)
Exemplos de Proveniência
No exemplo do IBGE os dados das empresas serão fictícios, talvez consultas na RAIS e CAGED online. Os dados de proveniência são reais. Exemplo real.
Os dados dos twittes completos serão enviados pelo Xande.
O exercício com Redes Sociais é para destacar propriedades das fontes (contexto de proveniência). Tese do Leonardo, dataset sobre COVID (pedir a Mariana) de mídias tradicionais onde é possível mapear a orientação política.
Exemplo do kaggle sobre IWD. Citações a Michele Obama e Coco Chanel. No caso da Michele separar a citação e o livro como nós. Verificar se existe tweet sobre o lançamento do livro. Incluir datas e fontes.
About é o tema/assunto do tweet, é um Contexto. Mas seria um contexto temporal também? Seria de Domínio? Seria Contexto Histórico (composto por Eventos com propriedades como data, lugar, motivação/tema, participantes, ...). O evento é um agregador de contextos (temporal, espacial, outros)
O contexto do que é citado também precisa entrar para a interpretação do tweet.
Contexto de Assunto: Tags, Classificações. Buscador do NIMA tem o assunto Meio Ambiente, que é a raiz da hierarquia. As produções podem ser associadas a assuntos-filhos de MA através de propriedades tags/assunto.
Assunto seria realmente contexto ? Influencia na interpretação da resposta como verdadeiro e útil ? É usado na camada de decisão para realizar alguma tarefa ? Se fosse o caso de desambiguação, poderia ajudar !
Nos exemplos da CAPES (Avaliação, Alocação de Recursos), o tipo de Produção poderia fazer parte do contexto assim como o assunto e a data de publicação. São parâmetros para a camada de decisão.
Para o exemplo da frase da Coco Chanel buscar a referência original em Francês. Incluir Fonte e Data.
Debate sobre plágio, copy right ....
Converter dados e queries do H4 para o KGTK ! (próximo passo)
o subset da WD poderia usar a Geo-política de países da Europa para que os dados não pareçam enviesados. Podem ser complementados como delta.
Recapitulando ....
- Exemplos com uso de contexto, inclusive múltiplas dimensões .... OK (pode refinar pouco)
- Exemplos para demonstra as relações (similaridade, antagonismo, ...) indiretas geradas por atributos das entidades usando o contexto ... Falta (investir em Redes Sociais)
- Queremos contexto, para quê? Apoiar a Decisão
- Como usar? Com Queries. As queries podem ser completas e incompletas
- As incompletas usamos a camada de Contexto para completar.
- Como pode ser útil? Exemplificar as respostas (exatas e aproximadas) com informações que PODEM ser relevantes para apoiar a decisão em uma tarefa.
https://github.com/leonardao/frame-analysis-identificador-enquadramentos
https://www.dropbox.com/sh/0d6te6nhkx4168i/AACL6NdsTh5Jwm-bwv2iDLAka?dl=0
Não é possível determinar o contexto a frase de Coco Chanel (ChatGPT)
ResponderExcluirhttps://chat.openai.com/share/c94c44ed-e472-4c2a-be86-9a2fafcacd90
By ChatGPT When I refer to the "context in which she said" the quote, I mean the specific occasion, event, or interview where Coco Chanel may have uttered those words. It refers to the circumstances surrounding the quote, such as the conversation, setting, or purpose behind it. Understanding the context can provide additional insight into the meaning and intention behind the quote. However, in the case of the quote "A woman should be two things: Who and what she wants," the precise context or occasion in which Coco Chanel said it remains uncertain and difficult to pinpoint.
Sobre Uruguai temos via ChatGPT https://chat.openai.com/share/fdafd2d1-ec35-4037-9881-17b26b00c470
ResponderExcluirMontevideo capital de Uruguai, início 1828
Montevideo parte de Viceroyalty of the Río de la Plata, período Spanish colonial
Buenos Aires capital de Viceroyalty of the Río de la Plata
Cisplatine Province parte de State of Brazil, início 1814, período colonial
Montevideo capital de Cisplatine Province, início 1814, fim 1828
Uruguai proclama Independencia, data de referência 1828, instrumento Treaty of Montevideo
United Provinces of the Rio de la Plata alias United Provinces of South America, início 1810, fim 1826
Argentina parte de United Provinces of the Rio de la Plata
Uruguay parte de United Provinces of the Rio de la Plata
Paraguay parte de United Provinces of the Rio de la Plata
Bolivia parte de United Provinces of the Rio de la Plata