[pt] A tese identifica uma continuidade no pensamento de Wittgenstein centrada na sua distinção entre o âmbito necessário e o âmbito contingente da linguagem, particularmente na característica impredicativa do primeiro, sobretudo evidente na sua Filosofia da Matemática, e cujas conseqüências seriam permanentemente desenvolvidas ao longo da sua obra. São apresentadas as origens da noção de impredicatividade nos sistemas de Poincaré e Russell e a importância desta noção já para o início da Filosofia de Wittgenstein é avaliada. A partir disso, as críticas de Wittgenstein à abordagem de Russell da Teoria dos Tipos são analisadas. Em seguida, discute-se a importância do tema para a mudança de concepção operada no período intermediário do pensamento de Wittgenstein e para suas posições sobre as demonstrações e a verdade matemática. O trabalho contém ainda um anexo no qual aplicamos a leitura proposta à compreensão das observações de Wittgenstein sobre o teorema da incompletude de Gödel. O principal ganho de nosso trabalho é oferecer uma opção de leitura da Filosofia de Wittgenstein que confere unidade, sistematicidade e coerência interna para suas mais estranhas e díspares posições. Além disso, na medida em que o âmbito necessário da linguagem é tomado como o âmbito responsável pela determinação do sentido lingüístico, identifica-se o caráter impredicativo da própria determinação semântica como uma característica fundamental a ser levada em conta não apenas na abordagem da Filosofia de Wittgenstein, mas também por aqueles que se preocupam com o problema geral do significado e com suas conseqüências para uma justificativa semântica do construtivismo matemático. / [en] This study identifies a line of continuity through Wittgenstein s Philosophy based on his distinction between the necessary and the contingent domains of language. This distinction is concerned with the impredicativity featured by the necessary domain. This continuity is particularly evident in Wittgenstein s Philosophy of Mathematics. My thesis claims that the consequences of this continuity in the treatment of the necessary domain of language are permanently developed throughout his work. First, I present the impredicativity notion roots in the systems of Poincaré and Russell. As of this, I evaluate also this notion importance to the beginning of Wittgenstein’s Philosophy and to his criticism about Russell’s approach to a Theory of Types. Thereafter, I discuss the impredicativy importance to the turn of Wittgenstein’s thought in its intermediary period as well as to his positions about the mathematical truth and demonstrations. This study contains also an appendix in which I apply the proposed interpretation to the comprehension of Wittgenstein’s remarks on Gödel incompleteness theorem. The thesis main contribution is to offer an alternative interpretation of Wittgenstein s Philosophy conveying unity, systematization and an internal coherence to his most awkward and strangest positions. Moreover, since it is assumed that the necessary field of language is responsible for the linguistic meaning determination, the impredicative feature in the semantic determination is highlighted. As a result, this feature must be assumed not only as an approach to Wittgenstein s Philosophy, but also by everyone that is concerned with the general problem of meaning and with its consequences to a semantic justification to mathematical constructivism.

[pt] A Realidade Virtual tem seu uso sendo disseminado em diversas áreas de conhecimento, incluindo o campo da Psicologia. Assim, vem sendo utilizada como método terapêutico e também em pesquisas científicas. Um desses usos no campo experimental se dá em Procedimentos de Indução de Humor, nos quais o indivíduo é inserido no ambiente virtual por meio de um equipamento eletrônico como mediador. Essa dissertação apresenta dois artigos vinculados a essa temática. O primeiro se trata de uma revisão sistemática realizada para explorar a forma em que a Realidade Virtual é utilizada em indução de humor. Nesta revisão encontramos evidências da eficácia da técnica, além de identificarmos o equipamento de Óculos de Realidade Virtual como o mais utilizado, a população universitária como amostra mais comum e a atividade eletrodérmica como medida fisiológica mais frequentemente utilizada para avaliação da indução. O segundo artigo apresenta um estudo empírico com a intenção de investigar a Realidade Virtual na indução de humor e melhora na capacidade interoceptiva. As análises indicaram efeito de interação entre tempo e grupo para atividade eletrodérmica. Tamanhos de efeito moderados a grandes foram observados para maior reatividade emocional negativa e melhor interocepção, sugerindo que com uma amostra maior esses efeitos poderiam ser significativos. Os resultados de frequência cardíaca não apresentaram diferenças significativas. Os resultados apresentados da atividade eletrodérmica indicam sucesso na indução de emoção. O presente estudo se mostra relevante por trazer novos procedimentos e tecnologias para auxiliar nas pesquisas em psicologia, com a Realidade Virtual se mostrando eficaz em estudos de difícil aplicação. O caráter clínico do estudo é reforçado por sua a intenção em melhorar a capacidade cognitiva da interocepção, apresentando indícios da possibilidade de seu uso em tratamentos clínicos, ajudando o indivíduo em eventos com conteúdo emocional, onde a capacidade de identificar e discernir suas emoções e sensações corporais possibilitaria gerar respostas mais adaptativas. / [en] Virtual Reality has been disseminated in several areas of knowledge, including the field of Psychology, for example being used as a therapeutic method and in scientific research. One of these uses as an experimental tool is as a Mood Induction Procedure, in which the individual experiences a virtual environment mediated through electronic equipment. This dissertation presents two articles related to this theme. The first is a systematic review carried out to explore ways in which Virtual Reality can be used as a mood induction procedure. In this review we found evidence for the efficacy of the method, in addition to identifying the Headmounted Display equipment as the most used, college students as the most common sample and electrodermal activity as the most frequently used physiological measure. The second article presents an empirical study investigating Virtual Reality as a mood inductor and how it can be used to promote emotional reactivity and improve interoception. The analyses indicated significant increases for electrodermal activity in an emotional condition elicited by Virtual Reality. Moderate to large effect sizes were observed for negative emotional reactivity and for interoception, which could be significant with a larger sample. Heart rate results did not show significant differences. The presented results of the electrodermal activity indicate successful mood induction. This study is relevant for presenting new procedures and technologies to assist in research in psychology, with Virtual Reality being a potential experimental tool. The clinical character of the study is reinforced by the promising results of the pilot study in relation to interoception, suggesting that Virtual Reality may be employed in clinical treatments, helping subjects to identify and discern their emotions and sensations in emotional situations, which would allow the development of more adaptive responses.

[pt] Um dos problemas encontrados nos sistemas de processamento de linguagem natural é a dificuldade em identificar elementos textuais que se referem à mesma entidade. Este fenômeno é chamado de correferência. Resolver esse problema é parte integrante da compreensão do discurso, permitindo que os usuários da linguagem conectem as partes da informação de fala relativas à mesma entidade. Por conseguinte, a resolução de correferência é um importante foco de atenção no processamento da linguagem natural.Apesar da riqueza das pesquisas existentes, o desempenho atual dos sistemas de resolução de correferência ainda não atingiu um nível satisfatório. Neste trabalho, descrevemos um sistema de aprendizado estruturado para resolução de correferências em restrições que explora duas técnicas: árvores de correferência latente e indução automática de atributos guiadas por entropia. A modelagem de árvore latente torna o problema de aprendizagem computacionalmente viável porque incorpora uma estrutura escondida relevante. Além disso, utilizando um método automático de indução de recursos, podemos construir eficientemente modelos não-lineares, usando algoritmos de aprendizado de modelo linear como, por exemplo, o algoritmo de perceptron estruturado e esparso.Nós avaliamos o sistema para textos em inglês, utilizando o conjunto de dados da CoNLL-2012 Shared Task. Para a língua inglesa, nosso sistema obteve um valor de 62.24 por cento no score oficial dessa competição. Este resultado está abaixo do desempenho no estado da arte para esta tarefa que é de 65.73 por cento. No entanto, nossa solução reduz significativamente o tempo de obtenção dos clusters dos documentos, pois, nosso sistema leva 0.35 segundos por documento no conjunto de testes, enquanto no estado da arte, leva 5 segundos para cada um. / [en] One of the problems found in natural language processing systems, is the difficulty to identify textual elements referring to the same entity, this task is called coreference. Solving this problem is an integral part of discourse comprehension since it allows language users to connect the pieces of speech information concerning to the same entity. Consequently, coreference resolution is a key task in natural language processing.Despite the large efforts of existing research, the current performance of coreference resolution systems has not reached a satisfactory level yet. In this work, we describe a structure learning system for unrestricted coreferencere solution that explores two techniques: latent coreference trees and automatic entropy-guided feature induction. The latent tree modeling makes the learning problem computationally feasible,since it incorporates are levant hidden structure. Additionally,using an automatic feature induction method, we can efciently build enhanced non-linear models using linear model learning algorithms, namely, the structure dandsparse perceptron algorithm. We evaluate the system on the CoNLL-2012 Shared Task closed track data set, for the English portion. The proposed system obtains a 62.24 per cent value on the competition s official score. This result is be low the 65.73 per cent, the state-of-the-art performance for this task. Nevertheless, our solution significantly reduces the time to obtain the clusters of adocument, since, our system takes 0.35 seconds per document in the testing set, while in the state-of-the-art, it takes 5 seconds for each one.

[pt] O processamento de linguagem natural busca resolver várias tarefas de complexidade crescente que envolvem o aprendizado de estruturas complexas, como grafos e sequências, para um determinado texto. Por exemplo, a análise de dependência envolve o aprendizado de uma árvore que descreve a estrutura sintática de uma sentença dada. Um método amplamente utilizado para melhorar a representação do conhecimento de domínio em esta tarefa é considerar combinações de atributos usando conjunções lógicas que codificam informação útil com um padrão não-linear. O número total de todas as combinações possíveis para uma conjunção dada cresce exponencialmente no número de atributos e pode resultar em intratabilidade computacional. Também, pode levar a overfitting. Neste cenário, uma técnica para evitar o superajuste e reduzir o conjunto de atributos faz-se necessário. Uma abordagem comum para esta tarefa baseia-se em atribuir uma pontuação a uma árvore de dependência, usando uma função linear do conjunto de atributos. Sabe-se que os modelos lineares esparsos resolvem simultaneamente o problema de seleção de atributos e a estimativa de um modelo linear, através da combinação de um pequeno conjunto de atributos. Neste caso, promover a esparsidade ajuda no controle do superajuste e na compactação do conjunto de atributos. Devido a sua exibilidade, robustez e simplicidade, o algoritmo de perceptron é um método linear discriminante amplamente usado que pode ser modificado para produzir modelos esparsos e para lidar com atributos não-lineares. Propomos a aprendizagem incremental da combinação de um modelo linear esparso com um procedimento de indução de variáveis não-lineares, num cénario de predição estruturada. O modelo linear esparso é obtido através de uma modificação do algoritmo perceptron. O método de indução é Entropy-Guided Feature Generation. A avaliação empírica é realizada usando o conjunto de dados para português da CoNLL 2006 Shared Task. O analisador resultante alcança 92,98 por cento de precisão, que é um desempenho competitivo quando comparado com os sistemas de estado- da-arte. Em sua versão regularizada, o analizador alcança uma precisão de 92,83 por cento , também mostra uma redução notável de 96,17 por cento do número de atributos binários e, reduz o tempo de aprendizagem em quase 90 por cento, quando comparado com a sua versão não regularizada. / [en] Natural language processing requires solving several tasks of increasing complexity, which involve learning to associate structures like graphs and sequences to a given text. For instance, dependency parsing involves learning of a tree that describes the dependency-based syntactic structure of a given sentence. A widely used method to improve domain knowledge representation in this task is to consider combinations of features, called templates, which are used to encode useful information with nonlinear pattern. The total number of all possible feature combinations for a given template grows exponentialy in the number of features and can result in computational intractability. Also, from an statistical point of view, it can lead to overfitting. In this scenario, it is required a technique that avoids overfitting and that reduces the feature set. A very common approach to solve this task is based on scoring a parse tree, using a linear function of a defined set of features. It is well known that sparse linear models simultaneously address the feature selection problem and the estimation of a linear model, by combining a small subset of available features. In this case, sparseness helps control overfitting and performs the selection of the most informative features, which reduces the feature set. Due to its exibility, robustness and simplicity, the perceptron algorithm is one of the most popular linear discriminant methods used to learn such complex representations. This algorithm can be modified to produce sparse models and to handle nonlinear features. We propose the incremental learning of the combination of a sparse linear model with an induction procedure of non-linear variables in a structured prediction scenario. The sparse linear model is obtained through a modifications of the perceptron algorithm. The induction method is the Entropy-Guided Feature Generation. The empirical evaluation is performed using the Portuguese Dependency Parsing data set from the CoNLL 2006 Shared Task. The resulting parser attains 92.98 per cent of accuracy, which is a competitive performance when compared against the state-of-art systems. On its regularized version, it accomplishes an accuracy of 92.83 per cent, shows a striking reduction of 96.17 per cent in the number of binary features and reduces the learning time in almost 90 per cent, when compared to its non regularized version.

[pt] Esta dissertação tem por objetivo apresentar os resultados da pesquisa de mestrado em que se procurou evidenciar algumas características da relação de David Hume com a indução. Segundo a interpretação corrente, Hume é o responsável por mostrar que nossa razão não é capaz de justificar qualquer um de nossos raciocínios indutivos. O problema de Hume também se caracteriza por ser um problema acerca da racionalidade da ciência, pois se seu método principal, a indução, não pode receber suporte racional, parece lícito afirmar que o resultado de uma inferência indutiva é irracional. A fim de delinear o campo exato em que se insere a crítica humeana, este texto irá mostrar como Hume apresenta suas teorias acerca do raciocínio causal em seu Tratado da natureza humana, traçar as características exatas do raciocínio causal de Hume e confrontá-las com as formas de interpretação presentes em alguns de seus principais comentadores. Procuramos tornar claras as falhas apresentadas nestas interpretações. Em seguida trataremos de discutir algumas das mais celebradas interpretações da filosofia de Hume, centrando nossa análise nos textos de Mackie, Beauchamp e Mappes. O capítulo final tem por objetivo mostrar as características racionais que podem ser atribuídas aos raciocínios causais humeanos, salientando o caráter particular de suas inferências. Finalizando, mostraremos como a origem do princípio da cópia pode ser um exemplo do uso de inferências indutivas por parte de Hume, o que nos leva a considerações heterodoxas a respeito de sua visão a respeito da racionalidade. / [en] The aim of this work is to present the results of my master´s degree research, which tried to show some of the characteristics of David Hume´s approach to induction. According to the standard interpretation, Hume is responsible for showing that our reason is not able to justify any of our inductive reasonings. Hume´s problem also characterizes itself by being a problem about the rationality of science, for, since his main method, induction, cannot receive a rational foundation, it seems licit to assert that the result of any inductive inference is irrational. In order to precisely describe the Humean criticism I am going to show how Hume presents his theories concerning causal reasoning in this A Treatise of Human Nature, define the exact characteristics of causal reasoning according to him, and compare this analysis to those by some of his main critics. We shall try to bring to light the proposed inadequacy of the latter. Next we will discuss some of the most celebrated interpretations of Hume´s philosophy, specially those by of Mackie, Beauchamp and Mappes. The final chapter aims at showing the rational characteristics that can be assigned to Humean causal reasoning emphasizing the particular character of his inferences. Finally, we show how the origin of the copy principle can be an instance of the use of inductive inferences by Hume, which allows us to risk some heterodox hypotheses concerning his view of rationality.