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Campo DCValorIdioma
dc.creatorFonseca, Evandro Brasil-
dc.creator.Latteshttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4247903U3por
dc.contributor.advisor1Vieira, Renata-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/6218967777630412por
dc.date.accessioned2015-04-14T14:50:12Z-
dc.date.available2014-06-26-
dc.date.issued2014-03-21-
dc.identifier.citationFONSECA, Evandro Brasil. Resolução de correferências em língua portuguesa : pessoa, local e organização. 2014. 78 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, Porto Alegre, 2014.por
dc.identifier.urihttp://tede2.pucrs.br/tede2/handle/tede/5257-
dc.description.resumoResolução de correferências é um processo que consiste em identificar as diversas formas que uma mesma entidade nomeada pode assumir em um determinado texto. Em outras palavras, esse processo consiste em identificar determinados termos e expressões que remetem a uma mesma entidade. A resolução automática de correferência textual está inserida num contexto muito importante na área de Processamento da Linguagem Natural (PLN), pois vários sistemas necessitam dessa tarefa, como, por exemplo, a extração de relação entre entidades nomeadas. O nível de processamento linguístico depende do conhecimento de mundo, e isso ainda é um desafio para a área. A necessidade crescente por ferramentas de PLN e a escassez de recursos livres para a língua portuguesa motivaram trabalhar com essa língua nesta dissertação de mestrado. O presente trabalho teve por objetivo desenvolver uma ferramenta open source para a resolução de correferências em língua portuguesa, tendo como foco as categorias de entidades nomeadas Pessoa, Local e Organização. Optou-se por essas três categorias por essas serem as mais relevantes para a maioria das tarefas de PLN, pelo fato de tratarem entidades mais específicas e de interesse comum. Além disso, são as categorias mais exploradas em trabalhos voltados à resolução de correferência. Escolheu-se trabalhar apenas com recursos open source pelo fato de a maioria dos trabalhos para a língua portuguesa utilizar recursos proprietários. Isso acaba limitando a disponibilidade da ferramenta e, consequentemente, o seu uso. A metodologia utilizada é baseada em aprendizado de máquina supervisionado. Para tal, o uso de features que auxiliem na correta classificação de pares de sintagmas como correferentes ou não-correferentes é fundamental para,posteriormente,agrupá-los, gerando cadeias de correferência.Embora ainda existam muitos desafios a serem resolvidos, os resultados do sistema descrito nesta dissertação são animadores, quando comparados indiretamente, por meio de uma mesma métrica, ao atual estado da arte.por
dc.description.abstractCoreference resolution is a process that consists in identifying the several forms that a specific named entity may assume on certain text. In other words, this process consists in identifying certain terms and expressions that refer certain named entity. The automatic textual coreference resolution is in a very important context in the Natural Language Processing (NLP) area, because several systems need itstasks, such as the relation extraction between named entities. The linguistic processing level depends on the knowledgeabout the world, and this is a challenge for thisarea, mainly for the Portuguese language. The growing necessity of NLP tools and the lack of open source resources for Portuguese have inspired the research on this language, and they became the focus of this dissertation. The present work aims at building an open source tool for the Coreference resolution in Portuguese, focusing on the Person, Location and Organization domains. These three categories were chosen given their relevance for most NLP tasks, because they represent more specifically entities of common interest.Furthermore, they are the most explored categories in the related works. The choice for working only with open source resourcesis because most of related works forPortuguese usesprivate software, which limits his availability and his usability.The methodology is based on supervised machine learning. For this task, the use of features that help on the correct classification of noun phrase pairs as coreferent or non-coreferent are essential for grouping them later, thus building coreference chains.Although there are still many challenges to be overcome, the results of the system described in this dissertationare encouraging when compared indirectly, by using the same metric,to the current state of the art.eng
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2015-04-14T14:50:12Z (GMT). No. of bitstreams: 1 458767.pdf: 3173862 bytes, checksum: 0f4ea1ec0b9741e176522697d0d4dd1d (MD5) Previous issue date: 2014-03-21eng
dc.formatapplication/pdfpor
dc.thumbnail.urlhttp://tede2.pucrs.br:80/tede2/retrieve/15441/458767.pdf.jpg*
dc.languageporpor
dc.publisherPontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sulpor
dc.publisher.departmentFaculdade de Informácapor
dc.publisher.countryBRpor
dc.publisher.initialsPUCRSpor
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Ciência da Computaçãopor
dc.rightsAcesso Abertopor
dc.subjectINFORMÁTICApor
dc.subjectPROCESSAMENTO DA LINGUAGEM NATURALpor
dc.subjectLINGUÍSTICA COMPUTACIONALpor
dc.subjectAPRENDIZAGEM DE MÁQUINApor
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOpor
dc.titleResolução de correferências em língua portuguesa : pessoa, local e organizaçãopor
dc.typeDissertaçãopor
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