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Document type: Dissertação
Title: A proposal for an architecture to extract information from sms messages during emergency situations
Author: Monteiro, Douglas Machado 
Advisor: Lima, Vera Lúcia Strube de
Abstract (native): Durante situações de emergência, uma grande quantidade de informação é trocada via mensagens SMS. Estas mensagens costumam ter escrita informal e contêm abreviações e erros de grafia, o que dificulta seu processamento. Este é um problema para as ferramentas de Extração de Informação atuais, especialmente para o Português. Este trabalho propõe uma arquitetura de extração de informação de mensagens SMS em situações de emergência. A arquitetura contempla quatro componentes: processamento linguístico, processamento temporal, processamento de eventos e fusão da informação. Também se define um processo para criação de corpus de SMSs. A partir da arquitetura proposta, foi realizado um estudo de caso que incluiu a construção do BraCorpSMS, um corpus de mensagens SMS recebidos por uma companhia de energia elétrica e um protótipo em Python utilizando NLTK para validar a arquitetura. O protótipo teve seus componentes de Extração de Informação avaliados, obtendo 88% de Precisão, 59% de Cobertura e 71% de Medida-F. Os resultados indicam oportunidades de avanços, mas, sendo este o primeiro trabalho para o Português voltado para o processamento de mensagens SMS em situações de emergência, também serve de roteiro para trabalhos futuros nesta área.
Abstract (english): In mass emergencies, a fair amount of information is exchanged via SMS messages. These messages tend to be informal and to contain abbreviations and misspellings, which makes them difficult to treat. This is a problem for current Information Extraction tools, especially for messages in Portuguese. This work proposes an architecture to extract information from SMS messages during emergencies. The architecture comprises four components: Linguistic Processing, Temporal Processing, Event Processing, and Information Fusion. We also defined an SMS corpus building process. From the proposal of this architecture, we conducted a case study, which included building BraCorpSMS, a corpus of SMS messages received by an electric utility company. We built a prototype in Python using NLTK to validate the architecture. The prototype had its Information Extraction components evaluated achieving Precision of 88%, Recall of 59% and balanced F-measure of 71%. The results indicate improvement opportunities, but as this is the first work for Portuguese facing processing SMS messages during emergency situations, it also serves as a roadmap for future work in the area.
Keywords: INFORMÁTICA
PROCESSAMENTO DA LINGUAGEM NATURAL
RECUPERAÇÃO DA INFORMAÇÃO
CNPQ Knowledge Areas: CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
Language: eng
Country: Brasil
Publisher: Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul
Institution Acronym: PUCRS
Department: Faculdade de Informática
Program: Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação
Access type: Acesso Aberto
URI: http://tede2.pucrs.br/tede2/handle/tede/6013
Issue Date: 16-Mar-2015
Appears in Collections:Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação

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