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L'efficiente formalizzazione del concetto generico di contesto è uno dei compiti più difficili per i ricercatori di TI e la maggior parte degli sforzi si concentrano su sottoinsiemi più piccoli di questa teoria. Come specificato dall'approccio di Wurman, la contestualizzazione comporta localizzazione, ordine alfabetico, tempo, categoria e gerarchia, ossia LATCH (Location, Alphabetical order, Time, Category, Hierarchy). Sulla scorta dell'approccio LATCH, il progetto VICODI ha sfruttato gli strumenti di marcatura ontologica e di conoscenza autore per provvedere la categoria e la gerarchia. Inoltre sono state usate mappe cartografiche per il contesto della localizzazione e i tesauri per l'informazione storica per la sperimentazione della contestualizzazione temporale nel campo della storia d'Europa. Parte del lavoro del progetto prevedeva lo sviluppo del prototipo Context Engine, per combinare la contestualizzazione di risorse testuali e grafiche. Più specificamente, questa innovazione comprende un motore di trasformazione per la generazione di risorse testuali contestualizzate e per supportare le visualizzazioni basate su dati XML come le cartine storiche SVG (Scalable Vector Graphic). Il Context Engine comporta un server che permette di trasformare i dati iniziali in vettori di correlazione, per descrivere le relazioni tra entità del sistema come concetti o esempi. Oltre a quelle iniziali, il server supporta anche funzioni di somiglianze di vettori, tra cui termine-termine, termine-documento e documento-documento. Sono anche registrati i concetti d'alto livello come località, categoria, persona, avvenimento, manufatto, nozione astratta e organizzazione sociale, insieme con le entità ontologiche. Inoltre il prototipo include anche un client che adopera il contesto della risorsa dinamicamente derivata o registrata e l'ontologia per realizzare il processo logico LATCH. Per esempio, le interrogazioni sulle carte storiche possono essere ristrette in modo da predire le principali località, categorie e periodi di tempo, usando un più ampio intervallo per il riferimento utente. Il Context Engine avanzato permette d'integrare le procedure d'estrazione dell'informazione standard con i meccanismi d'estrazione basati su conoscenza od ontologia. Sebbene sia stato creato per i bisogni del sistema VICODI, è indipendente dalla piattaforma in quanto è stato sviluppato in Java. Si cercano collaborazioni di vario tipo nei campi delle applicazioni web semantiche e cognitive, oltre che supporto per la visualizzazione, e-Learning e patrimonio culturale. Per maggiori informazioni, cliccare: http://www.vicodi.org/