MININGFLOW: Adicionando Semântica a Workflows de Mineração de Texto

O processo de descoberta de conhecimento em textos (ou simplesmente KDT) é uma área de pesquisa altamente ativa e de onde emergem uma série de algoritmos e implementações que são desenvolvidos com o intuito de oferecer um apoio mais completo a este processo de descoberta do conhecimento. O projetista de um processo de KDT muitas vezes se depara com uma enorme quantidade de recursos que devem ser gerenciados (algoritmos, programas, parâmetros, resultados obtidos anteriormente, por exemplo). O ciclo de KDT é então modelado através da composição de diversas tarefas em um workflow, que será usado como instrumento base passa a condução dos experimentos. Nesta dissertação, apresentamos o MiningFlow, um ambiente de apoio ao processo de KDT que combina a utilização de tecnologias de workflows com uma ontologia de domínio visando oferecer todo o apoio necessário para a realização de experimentos de mineração de textos. Este suporte se dará no momento da modelagem  de workflows, em sua execução e na análise de resultados obtidos, utilizando-se de recursos semânticos para obter este apoio. Nossa implementação acoplou uma ontologia para o processo de KDT aos Sistemas Gerenciadores de Workflows Científicos Kepler e Taveina para executar os workflows gerados.