O processo de construção semiautomatizada de ontologias segue uma progressão lógica de complexidade, onde cada camada depende dos resultados da anterior. Este pipeline foi projetado para reduzir o "gargalo da aquisição de conhecimento" ao extrair estruturas semânticas com intervenção humana pontual.
Preparação do corpus de documentos através de limpeza, normalização e processamento de linguagem natural.
Identificação de termos candidatos a conceitos do domínio utilizando análise estatística e filtragem linguística.
Transformação de termos isolados em conceitos formais através de clustering e mapeamento externo.
Definição de relações de herança "is-a" através de padrões linguísticos e análise hierárquica.
Identificação de relações processuais e funcionais entre conceitos através de análise de coocorrência e parsers de dependência.
Extração de restrições lógicas e regras de inferência que governam o comportamento da ontologia.
Ciclo de feedback com especialistas, detecção de deriva semântica e atualização evolutiva da ontologia.
A arquitetura Stratago integra sete pilares complementares para transformar dados brutos em decisões estratégicas computáveis, cada um desempenhando um papel crítico no pipeline semiautomatizado.
Estrutura o conhecimento bruto extraído por LLMs e NLP, criando o "mapa do território" com conceitos, relações e hierarquias validadas.
Resolve contradições entre fontes de dados sem colapso lógico, calculando graus de certeza (Gc) e contradição (Gi) para cada relação.
Define a atratividade/peso dos conceitos através de julgamentos qualitativos, convertendo preferências semânticas em escalas cardinais rigorosas.
Simula a dinâmica temporal, gargalos e concorrência de recursos, transformando axiomas estáticos em "paredes lógicas" que governam fluxos.
Traduz vagueza linguística em prioridades matemáticas exatas através de Números Fuzzy Triangulares, capturando a "hesitação" natural do julgamento.
Seleciona a estratégia ótima com base na utilidade esperada, integrando nós de decisão, chance e utilidade alimentados pelos pilares anteriores.
Combina busca vetorial com travessia de grafos para contexto enriquecido, persistindo relações com propriedades paraconsistentes (μ, λ, Gc, Gi).
Modelo em camadas que separa responsabilidades entre interface, serviços, lógica e persistência, garantindo modularidade e escalabilidade.
Evolução do pipeline de extração de relações não-taxonômicas com a integração de modelos de linguagem de grande escala.
| Característica | Métodos Tradicionais (NLP Clássico) | Métodos com LLMs |
|---|---|---|
| Dependência de Padrões | Alta - exige regras léxico-sintáticas (Hearst patterns, regex) | Baixa - compreende sentido semântico contextual |
| Escalabilidade | Alta - processamento rápido e paralelo | Média/Baixa - custo de tokens e latência de API |
| Contextualização | Limitada à estrutura da frase | Ampla - considera parágrafos inteiros e conhecimento prévio |
| Normalização | Manual ou via dicionários predefinidos | Semiautomatizada via prompts estruturados |
| Tratamento de Ambiguidade | Limitado - requer regras específicas por domínio | Superior - desambiguação baseada em contexto amplo |
| Confiabilidade | Determinística - resultados reproduzíveis | Probabilística - pode gerar "alucinações" |
| Aplicação Stratago | Extração de taxonomias base e padrões recorrentes | Extração de relações complexas com graus de evidência (μ, λ) |
Principais contribuições e inovações da arquitetura integrada para construção semiautomatizada de ontologias.
Diferente de sistemas que tentam "eliminar" inconsistências, o Stratago as quantifica através da Lógica Paraconsistente. O Grau de Contradição (Gi) é tratado como um sinal estratégico, não como erro.
Os axiomas extraídos não são apenas metadados; eles se tornam inibidores e ativadores nas Redes de Petri, impedindo fisicamente que recursos fluam para estados logicamente impossíveis.
O Método Delphi Digital não é um "voto democrático", mas uma fusão de evidências via Dempster-Shafer, permitindo convergência matemática sobre novos axiomas após eventos disruptivos (Black Swans).
O MACBETH elimina a "falsa precisão" de escalas 1-10 ao usar julgamentos qualitativos de diferença de atratividade, convertidos em escalas cardinais através de programação linear.
Combina busca vetorial (embeddings) com travessia de grafos (Cypher), permitindo recuperação de contexto enriquecido que considera tanto similaridade semântica quanto estrutura de relacionamentos.
Testado contra cenários de "Black Swan" (e.g., descoberta de supercondutores), o sistema reconstrói axiomas em tempo real sem intervenção manual, transformando crise em oportunidade estruturada.
Cronograma estruturado para desenvolvimento e validação do ecossistema Stratago integrado com o framework de Questões de Competência.
Definição manual das CQs P1, criação da ontologia skeleton em Protégé, coleta de corpus inicial (100-200 papers sobre métodos prospectivos).
Pipeline NLP para extração de conceitos e relações, interface React para validação humana, implementação do motor ParaconsistentEngine.
Criação de instâncias de métodos, autores e escolas estratégicas. Mapeamento de fundamentação teórica (Mintzberg et al.). Validação de CQs P2.
Desenvolvimento do backend FastAPI com endpoint SPARQL, componentes React para visualização de grafos e painel MACBETH, integração de Redes de Petri.
Testes de competência, validação por 3+ especialistas via Método Delphi Digital, stress tests com cenários de Black Swan, ajustes finais e documentação.