@MASTERSTHESIS{ 2018:392990647,
 	title = {Uma análise comparativa entre as abordagens linguística e estatística para extração automática de termos relevantes de corpora},
 	year = {2018},
 	url = "http://tede2.pucrs.br/tede2/handle/tede/8233",
 	abstract = "Sabe-se que o processamento linguístico de corpora demanda grande esforço computacional devido à complexidade dos seus algoritmos, mas que, apesar disso, os resultados alcançados são melhores que aqueles gerados pelo processamento estatístico, onde a demanda computacional é menor. Esta dissertação descreve uma análise comparativa entre os processos linguístico e estatístico de extração de termos. Foram realizados experimentos através de quatro corpora em língua inglesa, construídos a partir de artigos científicos, sobre os quais foram executadas extrações de termos utilizando essas abordagens. As listas de termos resultantes foram refinadas com o uso de métricas de relevância e stop list, e em seguida comparadas com as listas de referência dos corpora através da técnica do recall. Essas listas, por sua vez, foram construídas a partir do contexto desses corpora e com ajuda de pesquisas na Internet. Os resultados mostraram que a extração estatística combinada com as técnicas da stop list e as métricas de relevância pode produzir resultados superiores ao processo de extração linguístico refinado pelas mesmas métricas. Concluiu se que a abordagem estatística composta por essas técnicas pode ser a opção ideal para extração de termos relevantes, por exigir poucos recursos computacionais e por apresentar resultados superiores àqueles encontrados no processamento linguístico.",
 	publisher = {Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul},
 	scholl = {Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação},
 	note = {Escola Politécnica}
}