[pt] A segmentação textual é uma tarefa de Processamento de Linguagem Natural muito relevante, e consiste na divisão de uma sentença em sequências disjuntas de palavras sintaticamente relacionadas. Um dos fatores que contribuem fortemente para sua importância é que seus resultados são usados como significativos dados de entrada para problemas linguísticos mais complexos. Dentre esses problemas estão a análise sintática completa, a identificação de orações, a análise sintática de dependência, a identificação de papéis semânticos e a tradução automática. Em particular, abordagens de Aprendizado de Máquina para estas tarefas beneficiam-se intensamente com o uso de um atributo de segmentos textuais. Um número respeitável de eficazes estratégias de extração de segmentos para o inglês foi apresentado ao longo dos últimos anos. No entanto, até onde podemos determinar, nenhum estudo abrangente foi feito sobre a segmentação textual para o português, de modo a demonstrar seus benefícios. O escopo deste trabalho é a língua portuguesa, e seus objetivos são dois. Primeiramente, analisamos o impacto de diferentes definições de segmentação, utilizando uma heurística para gerar segmentos que depende de uma análise sintática completa previamente anotada. Em seguida, propomos modelos de Aprendizado de Máquina para a extração de segmentos textuais baseados na técnica Aprendizado de Transformações Guiado por Entropia. Fazemos uso do corpus Bosque, do projeto Floresta Sintá(c)tica, nos nossos experimentos. Utilizando os valores determinados diretamente por nossa heurística, um atributo de segmentos textuais aumenta a métrica F beta igual 1 de um sistema de identificação de orações para o português em 6.85 e a acurácia de um sistema de análise sintática de dependência em 1.54. Ademais, nosso melhor extrator de segmentos apresenta um F beta igual 1 de 87.95 usando anotaçoes automáticas de categoria gramatical. As descobertas indicam que, de fato, a informação de segmentação textual derivada por nossa heurística é relevante para tarefas mais elaboradas cujo foco é o português. Além disso, a eficácia de nossos extratores é comparável à dos similares do estado-da-arte para o inglês, tendo em vista que os modelos propostos são razoavelmente simples. / [en] Text chunking is a very relevant Natural Language Processing task, and consists in dividing a sentence into disjoint sequences of syntactically correlated words. One of the factors that highly contribute to its importance is that its results are used as a significant input to more complex linguistic problems. Among those problems we have full parsing, clause identification, dependency parsing, semantic role labeling and machine translation. In particular, Machine Learning approaches to these tasks greatly benefit from the use of a chunk feature. A respectable number of effective chunk extraction strategies for the English language has been presented during the last few years. However, as far as we know, no comprehensive study has been done on text chunking for Portuguese, showing its benefits. The scope of this work is the Portuguese language, and its objective is twofold. First, we analyze the impact of different chunk definitions, using a heuristic to generate chunks that relies on previous full parsing annotation. Then, we propose Machine Learning models for chunk extraction based on the Entropy Guided Transformation Learning technique. We employ the Bosque corpus, from the Floresta Sintá(c)tica project, for our experiments. Using golden values determined by our heuristic, a chunk feature improves the F beta equal 1 score of a clause identification system for Portuguese by 6.85 and the accuracy of a dependency parsing system by 1.54. Moreover, our best chunk extractor achieves a F beta equal 1 of 87.95 when automatic part-of-speech tags are applied. The empirical findings indicate that, indeed, chunk information derived by our heuristic is relevant to more elaborate tasks targeted on Portuguese. Furthermore, the effectiveness of our extractors is comparable to the state-of-the-art similars for English, taking into account that our proposed models are reasonably simple.