@MASTERSTHESIS{ 2018:1521214969,
 	title = {Uma an?lise comparativa entre as abordagens lingu?stica e estat?stica para extra??o autom?tica de termos relevantes de corpora},
 	year = {2018},
 	url = "http://tede2.pucrs.br/tede2/handle/tede/8233",
 	abstract = "Sabe-se que o processamento lingu?stico de corpora demanda grande esfor?o computacional devido ? complexidade dos seus algoritmos, mas que, apesar disso, os resultados alcan?ados s?o melhores que aqueles gerados pelo processamento estat?stico, onde a demanda computacional ? menor. Esta disserta??o descreve uma an?lise comparativa entre os processos lingu?stico e estat?stico de extra??o de termos. Foram realizados experimentos atrav?s de quatro corpora em l?ngua inglesa, constru?dos a partir de artigos cient?ficos, sobre os quais foram executadas extra??es de termos utilizando essas abordagens. As listas de termos resultantes foram refinadas com o uso de m?tricas de relev?ncia e stop list, e em seguida comparadas com as listas de refer?ncia dos corpora atrav?s da t?cnica do recall. Essas listas, por sua vez, foram constru?das a partir do contexto desses corpora e com ajuda de pesquisas na Internet. Os resultados mostraram que a extra??o estat?stica combinada com as t?cnicas da stop list e as m?tricas de relev?ncia pode produzir resultados superiores ao processo de extra??o lingu?stico refinado pelas mesmas m?tricas. Concluiu se que a abordagem estat?stica composta por essas t?cnicas pode ser a op??o ideal para extra??o de termos relevantes, por exigir poucos recursos computacionais e por apresentar resultados superiores ?queles encontrados no processamento lingu?stico.",
 	publisher = {Pontif?cia Universidade Cat?lica do Rio Grande do Sul},
 	scholl = {Programa de P?s-Gradua??o em Ci?ncia da Computa??o},
 	note = {Escola Polit?cnica}
}