[pt] As empresas têm percebido que certos clientes, apesar de consumirem em grande escala, não são lucrativos e demandam grandes esforços de atendimento. Adotar métodos que permitam diferenciar os clientes de acordo a sua participação nos resultados da empresa contribui para o aperfeiçoamento do processo gerencial. O presente estudo visa apresentar a utilização da metodologia de Custo de Servir (CSC) na análise da lucratividade dos clientes e seu uso como ferramenta de estratégia comercial, demonstrando como pode-se aplicá-la em uma carteira de consumidores de uma distribuidora de Gás Liquefeito de Petróleo (GLP) no estado do Rio de Janeiro. O trabalho discorre sobre a forma de calcular o CSC de cada cliente, adotando conceitos derivados do método de custeio por atividade e seu impacto na margem de contribuição. São abordados critérios para a segmentação de clientes e como todos esses conceitos subsidiam as decisões gerenciais considerando as forças de mercado presentes no setor de atuação. O estudo empírico é suportado pela revisão da literatura e está baseado nos dados obtidos da empresa de GLP. A análise do CSC busca melhorar a eficiência da gestão, reduzir custos e aumentar a lucratividade da empresa. As conclusões oferecem um instrumento para a gestão do portfólio da empresa e abordam aspectos logísticos, comerciais, financeiros e competitivos que afetam o mercado de distribuição de GLP. / [en] Companies have realized that certain customers, despite consuming on a large scale, are not profitable and demand great service efforts. Adopting methods that make it possible to differentiate customers according to their share of the company s results contributes to improving the management process. The present study aims to present the use of the Cost of Serving (CSC) methodology in the analysis of customer profitability and its use as a commercial strategy tool, demonstrating how we can apply it in a consumer portfolio of a Liquefied Petroleum Gas distributor (LPG) in the state of Rio de Janeiro. The work discusses how to calculate the CSC of each client, adopting concepts derived from the activity costing method and its impact on the contribution margin. Criteria for customer segmentation are discussed, and all these concepts support managerial decisions considering the market forces present in the sector it operates. The literature review supports the empirical study and is based on data obtained from the LPG company. The CSC analysis seeks to improve management efficiency, reduce costs and increase the company s profitability. The conclusions offer an instrument for the management of the company s portfolio and address logistical, commercial, financial and competitive aspects that affect the LPG distribution market.

[pt] O petróleo e gás são importantes na economia mundial, utilizados como matéria-prima em vários produtos. Para a extração desses produtos é necessário realizar a caracterização dos reservatórios de hidrocarbonetos. A partir dessa caracterização são extraídos um volume com dados sísmicos da região de interesse. Esses dados são interpretados para identificação de várias características, como a classificação de fácies sísmicas, horizontes, falhas, e gás. A grande quantidade de dados do volume de sísmica, torna a interpretação manual cada vez mais desafiadora. Muitos pesquisadores da área de interpretação sísmica tem investido em métodos utilizando redes neurais. As redes neurais convolucionais (CNN) são muito utilizadas em problemas de visão computacional, e obtém ótimos resultados em muitos problemas com dados 2D. O presente trabalho tem como objetivo a aplicação de redes neurais convolucionais no mapeamento supervisionado de horizontes sísmicos. Avaliamos nossa proposta usando o bloco F3 com as anotações de fácies sísmicas. Os dados foram utilizados baseados em modelo de seção e patches. Na previsão de horizonte foram avaliadas as arquiteturas da ResUnet e DC-Unet. Como função de perda foram analisadas a Generalized Dice e a perda Focal Tversky. O método mostrou resultados promissores com a ResUnet e função de perda Focal Tversky, nos dados baseados em patches de 128x128, alcançando aproximadamente 56 por cento na métrica Dice. A implementação completa e as redes treinadas estão disponíveis em https://github.com/mayaragomys/seismic_horizons. / [en] Oil and gas are important in the world economy, used as raw materials in various products. For the extraction of these products, it is necessary to carry out the characterization of the hydrocarbon reservoirs. This characterization extracts a volume with seismic data from the region of interest. These data are interpreted to identify various features, such as the classification of seismic facies, horizons, faults, and gas. A large amount of seismic volume data makes manual interpretation increasingly challenging. Many researchers in the field of seismic interpretation have invested in methods using neural networks. Convolutional Neural Networks (CNN) are widely used in computer vision problems and get great results in many situations with 2D data. The present work aimed to apply convolutional neural networks in the supervised mapping of seismic horizons. We evaluated our proposal using the F3 block with seismic facies annotations. The data representation in the input layer are patches of sections. In the horizon forecast, we evaluate the architectures of ResUnet and DC-Unet. We use the Generalized Dice and the Focal Tversky loss functions for the loss function. The method delivered promising results with the ResUnet and Focal Tversky loss function on data based on 128x128 patches, reaching approximately 56 percent on the Dice metric. The full implementation and the trained networks are available at https://github.com/mayaragomys/seismic_horizons.

[pt] A segmentação semântica das estruturas anatômicas em imagens de mamografia desempenha um papel significativo no apoio da análise médica. Esta tarefa pode ser abordada com o uso de um modelo de aprendizado de máquina, que deve ser capaz de identificar e delinear corretamente as estruturas de interesse tais como papila, tecido fibroglandular, músculo peitoral e tecido gorduroso. No entanto, a segmentação de estruturas pequenas como papila e peitoral é frequentemente um desafio. Sendo o maior desafio o reconhecimento ou deteção do músculo peitoral na vista craniocaudal (CC), devido ao seu tamanho variável, possíveis ausências e sobreposição de tecido fibroglandular. Para enfrentar esse desafio, este trabalho propõe uma abordagem centrada em dados para melhorar o desempenho do modelo de segmentação na papila mamária e no músculo peitoral. Especificamente, aprimorando os dados de treinamento e as anotações em duas etapas. A primeira etapa é baseada em modificações nas anotações. Foram desenvolvidos algoritmos para buscar automaticamente anotações fora do comum dependendo da sua forma. Com estas anotações encontradas, foi feita uma revisão e correção manual. A segunda etapa envolve um downsampling do conjunto de dados, reduzindo as amostras de imagens do conjunto de treinamento. Foram analisados os casos de falsos positivos e falsos negativos, identificando as imagens que fornecem informações confusas, para posteriormente removê-las do conjunto. Em seguida, foram treinados modelos usando os dados de cada etapa e foram obtidas as métricas de classificação para o músculo peitoral em vista CC e o IoU para cada estrutura nas vistas CC e MLO (Mediolateral Oblíqua). Os resultados do treinamento mostram uma melhora progressiva na identificação e segmentação do músculo peitoral em vista CC e uma melhora na papila em vista MLO, mantendo as métricas para as demais estruturas. / [en] The semantic segmentation of anatomical structures in mammography images plays a significant role in supporting medical analysis. This task can be approached using a machine learning model, which must be capable of identifying and accurately delineating the structures. However, segmentation of small structures such as nipple and pectoral is often challenging. Especially in there cognition or detection of the pectoral muscle in the craniocaudal (CC) view,due to its variable size, possible absences and overlapping of fibroglandular tissue.To tackle this challenge, this work proposes a data-centric approach to improvethe segmentation model s performance on the mammary papilla and pectoral muscle. Specifically, enhancing the training data and annotations in two stages.The first stage is based on modifications to the annotations. Algorithms were developed to automatically search for uncommon annotations dependingon their shape. Once these annotations were found, a manual review and correction were performed.The second stage involves downsampling the dataset, reducing the image samples in the training set. Cases of false positives and false negatives were analyzed, identifying images that provide confusing information, which were subsequently removed from the set. Next, models were trained using the data from each stage, and classification metrics were obtained for the pectoral muscle in the CC view and IoU for each structure in CC and MLO (mediolateral oblique) views. The training results show a progressive improvement in the identification and segmentation of the pectoral muscle in the CC view and an enhancement in the mammary papilla in the MLO view, while maintaining segmentation metricsfor the other structures.

[pt] Esta tese apresenta o desenvolvimento e os resultados deste projeto de doutorado, cujo objetivo, de caráter multidisciplinar, foi desenvolver uma metodologia e uma ferramenta para segmentação de redes vasculares a partir de imagens de tomografia computadorizada, utilizando procedimentos de segmentação automática de imagens e visualização tridimensional de dados. A metodologia sugerida segmenta a rede vascular iterativamente utilizando um único ponto de partida. A abordagem utiliza um modelo de amostragem cônico composto de várias camadas esféricas concêntricas ordenadas. Cada ponto amostrado é avaliado utilizando-se uma medida de vascularidade proposta nesta tese, que busca identificar pontos que pertencem a vasos. Um grafo dirigido é então construído com os pontos selecionados e analisado para que se encontre localmente cadeias de pontos conectados que compõem pedaços de ramos da rede vascular. Cada segmento da rede vascular gera uma nova semente a partir da qual uma nova amostragem é realizada e desta forma o procedimento iterativo se repete até que toda a estrutura vascular seja segmentada. A metodologia foi testada utilizando-se imagens sintéticas e reais. Dentre as imagens reais foram segmentadas estruturas vasculares coronárias, carótidas, hepáticas, pulmonares além de uma rede de fibras nervosas do sistema olfativo. Também foram extraídas as topologias das redes vasculares. A avaliação foi quando possível quantitativa, embora este tipo de dado muito raramente ofereça uma segmentação de referência, e nestes casos a avaliação foi qualitativa e visual. Os resultados obtidos confirmam o potencial do método e indicam direções para promover desenvolvimentos futuros. / [en] This thesis presents the development and results of this PhD project, which objective, multidisciplinary, was to develop a methodology and a tool for segmenting vascular networks from CT images, using automatic segmentation procedures and visualization of three-dimensional images data. The suggested methodology tracks a vascular network iteratively using a single starting point. The approach uses a conical sampling model composed of multiple concentric and ordered spherical layers. Each sampled point is evaluated using a measurement of vascularity proposed in this thesis, which seeks to identify points that belong to vessels. A directed graph is then built with the selected points and analyzed to find chains of connected points that make up pieces of branches of the vascular network. Each vascular segment found generates a new seed from which a new sampling is performed, and in this way the iterative procedure is repeated until the entire vascular structure is segmented. The methodology was tested using synthetic and real images. Among the real images several different vascular structures were segmented, such as coronary, carotid, hepatic, pulmonary and even a network of nerve fibers in the olfactory system. Vascular network topologies were also identified. The evaluation was quantitative where possible, although this type of data rarely provides a segmentation of reference, and apart from these cases the assessment was qualitative and visual. The results confirm the potential of the method and suggest directions for further developments.

[pt] Este trabalho apresenta um sistema multi-agente para negociação em leilões simultâneos de bens relacionados. A dissertação descreve a arquitetura multiagente, como também a análise e desenvolvimento de estratégias para negociação em leilões simultâneos, onde são desejados bens relacionados, em contrapartida com bens isolados. Alguns problemas bem conhecidos em negociação foram identificados no projeto da arquitetura do sistema, tais como predição de preços, alocação de bens, tomadas de decisão, raciocínio sob incerteza e segmentação de demanda. Cada agente que compõe o sistema trata um destes subproblemas. Isto torna possível a aplicação de diferentes técnicas de computação para resolver os subproblemas separadamente e depois combinar as soluções. Utilizou-se o Trading Agent Competition (TAC) para exemplificar as técnicas examinadas. O TAC foi escolhido para testar as heurísticas desenvolvidas por apresentar um conjunto de características que se enquadram adequadamente no domínio em exame. Cada heurística desenvolvida foi testada e seus resultados comparados com edições anteriores do TAC. O sistema multi- agente apresentou uma boa performance em cenários competitivos testados usando o servidor TAC. / [en] This work presents a multi-agent system to trade in simultaneous auctions of related goods. The dissertation describes the multi-agent architecture, and also the analysis and development of strategies for trading in simultaneous auctions, where the purchase of combined goods is required. Some well known problems in trading were identified in order to design the architecture, such as price prediction, good allocation, decision making, reasoning under uncertainty, and demand segmentation. Each agent that composes the system is concerned with one of those trading subproblems. This makes possible to apply different computational techniques to separately solve the subproblems and then combine the solutions. The Trading Agent Competition (TAC) is used to illustrate our approach. TAC was chosen to test the developed heuristics since it presents a set of characteristics that adequately fits the problem domain. Each heurist developed was tested and had its results compared to TAC previous editions. Finally, the system shows a high performance on very competitive scenarios tested by using the TAC server environment.

[pt] O dimensionamento de estruturas de edifícios de aço com ligações do tipo semi-rígidas ainda enfrenta uma série de resistências por parte dos engenheiros estruturais. Este fato se deve em parte à falta de normas específicas, programas de computadores adequados e informações mais detalhadas sobre as vantagens econômicas das ligações semi- rígidas. Este trabalho apresenta um estudo paramétrico de uma edificação considerando o dimensionamento das ligações no regime semi-rígido. Estas investigações consideram parâmetros como: a rigidez das ligações, sistemas com estruturas em aço ou mistos e estabilidade lateral dos pórticos. A edificação analisada foi uma habitação popular padronizada de quatro pavimentos desenvolvida pela USIMINAS, muito difundida no Brasil. Em uma primeira etapa cada edifício foi estudado com uma rigidez de ligação semi- rígida padrão para todas as ligações da estrutura. Posteriormente ligações semi-rígida individualizadas foram adotadas para os diversos pórticos estudados. Este trabalho a princípio apresenta uma metodologia de análise e dimensionamento de estruturas em aço com ligações semi- rígidas com base no modelo de molas proposto pelo Anexo J Revisado do Eurocode 3. Com base nesta metodologia propõe- se um modelo simplificado de ligações semi-rígidas viga/coluna com o uso do programa ANSYS. Os modelos estruturais foram estudados com a inclusão dos efeitos da não linearidade geométrica dos pórticos e o comportamento elasto-plástico do material de forma a se obter resultados consistentes com os resultados experimentais e sem a introdução de coeficientes de correção. Os resultados obtidos neste trabalho foram apresentados, discutidos e comparados com os desenvolvidos pela USIMINAS de forma a se analisar o comportamento das ligações e sua eficiência. Para os edifícios considerados neste trabalho, onde se fez uso de ligações semi-rígidas padrão, o sistema mais econômico, com relação à peso de aço, foi a estrutura mista com contraventamentos (40 por cento da capacidade rígida) que teve uma economia de até 48 por cento em relação aos outros edifícios e de até 10 por cento aos sistemas da USIMINAS. Quando no uso de ligações otimizadas estas economias aumentam para 53 por cento e 15 por cento. Os resultados apresentados confirmam a vantagem da utilização deste tipo de ligação em edifícios residenciais em aço de pequena altura. / [en] Nowadays, despite the substantial increase in structural design knowledge, the semi-rigid connections steel design is still facing resistance from the structural engineers. This fact can be in part explained by few design standards that allows and explains their use, suitable computer programs and the lack of detailed information of the economical advantages of the semi-rigid design philosophy. This work presents a parametric analysis performed on a residential low-rise steel building considering all the steps necessary to a semi-rigid design. This analysis considered parameters like: beam-to-column connection stiffness and strength,structural system (steel or composite) and lateral frame stability (sway and non-sway frame solutions). The analysed structure consisted on a standard four pavements residential building proposed by a Brazilian Steel Mill Usiminas for low-cost popular constructions. Initially all the structure beam-to-column connections adopted a standard connection stiffness. The study continued with optimised connection stiffness for each of the designed structural frames. The first part of the present work is devoted to a full description of the design procedures proposed in the Eurocode 3, revised annex J for semi-rigid connection design. Based on this methodology a simple design model was proposed and implemented with the aid of the finite element program Ansys. The model included geometrical and material non- linearities and considered the connections semi-rigid behaviour avoiding the conventional approximations suggested in several current steel design standards. The results of this investigations are presented, discussed and compared to standard designs like the Usiminas proposal as means to access the economic potential and efficiency of the semi-rigid solutions. The best structural solution for the investigated construction was a non-sway composite semi- rigid (40 percent of the rigid capacity). The economy achieved were: 48 percent and 10 percent when compared to other semi-rigid solutions and the conventional Usiminas solution, respectively. This figures changed to 53 percent and 15 percent when optimised connections were used in each structural frame. The presented results confirm the advantage of the use of this connections kind in residential buildings in steel of low height.

[pt] Segundo relatórios da Organização Mundial da Saúde, as doenças cardiovasculares são a principal causa de óbitos em nível mundial. Podem, porém, ser controladas mediante diagnóstico e tratamento adequados. Nesse contexto, as ferramentas tecnológicas de auxílio ao diagnóstico são importantes para redução do número de óbitos causados por este tipo de doenças. Esta dissertação avalia aos métodos de otimização: Differential Evolution, Generalized Pattern Search, Mesh Adaptive Direct Search e Nelder-Mead Algorithm, aplicados na busca dos parâmetros que modelam a estrutura dos vasos sanguíneos a fim de melhorar os resultados e tempo de processamento da segmentação da árvore vascular em imagens médicas, conforme proposto em (Oliveira, 2013). Neste trabalho, são apresentados conceitos anatômicos e as características das imagens usadas neste estudo. São ainda descritos os métodos de otimização avaliados e a metodologia da segmentação da árvore vascular cujos parâmetros se deseja otimizar. Com essa base, se formula a metodologia de avaliação destes métodos através de uma análise quantitativa, que é produto da formulação de um teste de hipóteses da diferença entre a avaliação média em combinação pareada. Este teste avalia o desempenho dos métodos de otimização quando são aplicados em amostras aleatoriamente escolhidas em cada um dos exames de tomografia computadorizada que pertencem ao banco de dados composto por imagens: sintéticas, coronárias, hepáticas e de fibras nervosas do sistema olfativo. Conforme aos resultados do teste de hipótese, o método de otimização com o melhor desempenho, em acurácia e custo computacional, é escolhido e as conclusões deste trabalho são elaboradas assim como também as propostas de trabalhos futuros nesta mesma linha de pesquisa. / [en] According to the World Health Organization reports, cardiovascular diseases are the worldwide leading cause of death. However, they can be controlled using proper diagnosis tools and treatments. In this way, the diagnosis assisted technological tools are important to reduce the number of deaths caused by this type of diseases. This dissertation assess optimization methods (Differential Evolution, Generalized Pattern Search, Mesh Adaptive Direct Search, Nelder-Mead Algortihm) applied in the search of parameters that model blood vessels structures in order to improve the results and processing time of a vascular tree segmentation method in medical images, as proposed in (Oliveira, 2013). In this work, anatomical concepts and the characteristics of the images used in this study are presented. The optimization methods assessed and the methodology for the segmentation of the vascular tree, whose parameters are to be optimized, are described. Based on that, the procedure to assess different optimization methods is formulated through a quantitative analysis using a hypothesis test formulation of difference between paired means. This test evaluates the performance of the optimization methods using randomly chosen samples in a computerized tomography exams database composed by synthetic, coronary, hepatic and nervous fiber of the olfactory system images. According to the hypothesis test results, the optimization method with the best performance, both in accuracy and computational cost, is selected and the conclusions of this work are elaborated as well as the proposals for further research.

[pt] A Segmentação de imagens representa uma etapa fundamental na análise de imagens e geralmente envolve um alto custo computacional, especialmente ao lidar com grandes volumes de dados. Devido ao significativo aumento nas resoluções espaciais, espectrais e temporais das imagens de sensoriamento remoto nos últimos anos, as soluções sequenciais e paralelas atualmente empregadas não conseguem alcançar os níveis de desempenho e escalabilidade esperados. Este trabalho propõe um método de segmentação de imagens distribuída capaz de lidar, de forma escalável e eficiente, com imagens grandes de altíssima resolução. A solução proposta é baseada no modelo MapReduce, que oferece uma estrutura altamente escalável e confiável para armazenar e processar dados muito grandes em ambientes de computação em clusters e, em particular, também para nuvens privadas e comerciais. O método proposto é extensível a qualquer algoritmo de crescimento de regiões podendo também ser adaptado para outros modelos. A solução foi implementada e validada usando a plataforma Hadoop. Os resultados experimentais comprovam a viabilidade de realizar a segmentação distribuída sobre o modelo MapReduce por intermédio da computação na nuvem. / [en] Image segmentation is a critical step in image analysis, and generally involves a high computational cost, especially when dealing with large volumes of data. Given the significant increase in the spatial, spectral and temporal resolutions of remote sensing imagery in the last years, current sequential and parallel solutions fail to deliver the expected performance and scalability. This work proposes a distributed image segmentation method, capable of handling very large high-resolution images in an efficient and scalable way. The proposed solution is based on the MapReduce model, which offers a highly scalable and reliable framework for storing and processing massive data in cluster environments and in private and public computing clouds. The proposed method is extendable to any region-growing algorithm and can be adapted to other models. The solution was implemented and validated using the Hadoop platform. Experimental results attest the viability of performing distributed segmentation over the MapReduce model through cloud computing.

[pt] A dissertação examina a relação entre a intenção de consumo de entretenimento por um grupo de indivíduos e as gerações Brasileiras. Um estudo empírico é conduzido para determinar a relação entre gerações e a probabilidade da realização de atividades de lazer. Dependendo da forma de lazer, os resultados apontam relação entre gerações e a intenção de consumo de entretenimento, contribuindo para o estudo do comportamento do consumidor através do marketing geracional e auxiliando empresas na determinação de seu público alvo e no desenvolvimento de suas campanhas. / [en] The study examines the relationship between the Brazilian generations and their intentions for the consumption of entertainment. An empirical study was conducted to determine this relationship. Depending on the activity of leisure, the results point to the relations among the generations and the probability of them consuming entertainment. These results contributed to the consumer behavior study through generational marketing and can help companies in determining their target market and developing their future campaigns.

[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.