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dc.creatorConsoli, Bernardo Scapini-
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/0781359367938470por
dc.contributor.advisor1Vieira, Renata-
dc.date.accessioned2021-06-08T17:14:30Z-
dc.date.issued2021-03-19-
dc.identifier.urihttp://tede2.pucrs.br/tede2/handle/tede/9684-
dc.description.resumoThis dissertation focuses on the enrichment of existing Portuguese word embeddings with visual information in the form of visual embeddings. This information was extracted from images portraying given vocabulary terms and imagined visual embeddings learned for terms with not image data. These enriched embeddings were tested against their text-only counterparts in common NLP tasks, namely: word relatedness, analogy prediction, named entity recognition, and sentence similarity. These tasks were used to ascertain whether the enrichment has an impact on the embedding’s performance the above mentioned tasks. The results show an increase in performance for several tasks, which indicates that visual information fusion for word embeddings can be useful for word embedding based NLP tasks.por
dc.description.abstractEssa dissertação foca no enriquecimento de word embeddings pré-treinados na língua Portuguesa com o uso de informações visuais. Essas informações foram extraídas de imagens retratando certos termos do vocabulário e embeddings visuais "imaginadas" para termos sem dados de imagem. Essas embeddings enriquecidas foram testadas contra seus modelos textuais originais em tarefas comuns de PLN, sendo elas: relação entre palavras, predição de analogias, reconhecimento de entidades nomeadas e similaridade de sentenças. Essas tarefas foram utilizadas para descobrir se o enriquecimento tem impacto sobre a performance dos embeddings nas tarefas em questão. Os resultados demonstram um aumento de desempenho para algumas tarefas, o que indica que o enriquecimento com dados visuais é útil para tarefas de PLN baseadas em word embeddings.por
dc.description.provenanceSubmitted by PPG Ciência da Computação ([email protected]) on 2021-05-28T21:23:05Z No. of bitstreams: 1 BERNARDO SCAPINI CONSOLI_DIS.pdf: 891044 bytes, checksum: 4d3225555f792cd8c1c509e8a441dd1a (MD5)eng
dc.description.provenanceApproved for entry into archive by Sheila Dias ([email protected]) on 2021-06-08T16:59:05Z (GMT) No. of bitstreams: 1 BERNARDO SCAPINI CONSOLI_DIS.pdf: 891044 bytes, checksum: 4d3225555f792cd8c1c509e8a441dd1a (MD5)eng
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2021-06-08T17:14:30Z (GMT). No. of bitstreams: 1 BERNARDO SCAPINI CONSOLI_DIS.pdf: 891044 bytes, checksum: 4d3225555f792cd8c1c509e8a441dd1a (MD5) Previous issue date: 2021-03-19eng
dc.description.sponsorshipCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPESpor
dc.formatapplication/pdf*
dc.thumbnail.urlhttp://tede2.pucrs.br:80/tede2/retrieve/181171/BERNARDO%20SCAPINI%20CONSOLI_DIS.pdf.jpg*
dc.languageengpor
dc.publisherPontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sulpor
dc.publisher.departmentEscola Politécnicapor
dc.publisher.countryBrasilpor
dc.publisher.initialsPUCRSpor
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Ciência da Computaçãopor
dc.rightsAcesso Abertopor
dc.subjectWord Embeddingseng
dc.subjectMultimodaleng
dc.subjectPortugueseeng
dc.subjectGeoscienceseng
dc.subjectNamed Entity Recognitioneng
dc.subjectSentence Similarityeng
dc.subjectWord Relatednesseng
dc.subjectPortuguêspor
dc.subjectGeociênciaspor
dc.subjectReconhecimento de Entidades Nomeadaspor
dc.subjectSimilaridade de Sentençaspor
dc.subjectRelacionamento de Palavraspor
dc.subject.cnpqCIENCIA DA COMPUTACAO::TEORIA DA COMPUTACAOpor
dc.titleEnriching portuguese word embeddings with visual informationpor
dc.title.alternativeEnriquecendo os embeddings de palavras em português com informações visuaispor
dc.typeDissertaçãopor
dc.restricao.situacaoTrabalho não apresenta restrição para publicaçãopor
Appears in Collections:Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação

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