Um dos grandes desafios atuais da computação e ultrapassar o abismo existente entre o homem e a maquina. Para tanto, o desafio passa a ser a formalização de estados mentais e sua modelagem computacional. Isso e necessário, uma vez que o homem somente conseguira comunicar-se com uma maquina quando esta puder dar e receber informações sem que o homem precise aprender uma forma especial de comunicação. É necessário, portanto, que a maquina aprenda a comunicar-se como o homem. Neste sentido, o estudo da linguagem torna-se uma porta aberta para criar uma computação que se adapte ao homem e, ao mesmo tempo favoreça pesquisas que visem uma melhor compreensão do funcionamento do cérebro, da linguagem e do aprendizado do próprio homem. O presente trabalho mostra que o computador possui um potencial de comunicação ainda inexplorado. Por este motivo, em estudos anteriores procurou-se a verificação do atual estagio de modelagem de comunicação homem-máquina em comparação a evolução da linguagem humana. Constatou-se, então, que a maquina pode chegar a uma efetiva comunicação com o homem embora jamais espontânea. como se vê na ficção científica. O que e possível e a auto-organização pelo computador de sinais provenientes de seu meio, visando a realização de determinadas tarefas. Esses sinais do meio em que esta o computador são exatamente o que justifica suas ações, o que da significado ao que lhe e transmitido, assim como o que ocorre no homem. Para que se modele o reconhecimento semantico de frases necessário que se encontre uma forma de codificar os sinais do meio para que estes, acompanhando a frase, permitam o reconhecimento de seu significado. Porem, como o objetivo deste trabalho e a implementação do reconhecimento semântico e não a recepção de sinais, optou-se por uma codificação representativa dos sinais externos. Esta codificação permite que, através da tecnologia das Redes Neurais Artificiais, seja possível a implementação de relações semânticas entre palavras e entre frases, permitindo a classificação para posterior reconhecimento. A implementação computacional realizada permite o reconhecimento de frases, mesmo com alteração de palavras e numero de palavras. O protótipo aqui apresentado mostra que, mesmo com uma estrutura extremamente mais simples que outros sistemas de reconhecimento de língua natural, é possível uma adequada identificação de frases. / One of the great challenges of computation nowadays is to cross the abyss between man and machine. Thus, the challenge becomes the formalization of mental states and its computational modelling. This is necessary since man will only get to communicate with a machine when this machine is able to give and receive information without man needs to learn a special way to communicate. Therefore, it is necessary that the machine learns to communicate with man. In this sense, the study of the language becomes an open door in order to create a computation that may be adapted to man. and, at the same time, may help researches which aim at a better comprehension of the brain functioning of the language and of man's learning. This work shows that the computer has a potential for communication that has not been explored yet. For this reason, in prior studies we tried to verify the present stage of man-machine communication modelling in comparison with the human language evolution. We verified, then, that the machine can reach an effective communication with man, but never spontaneous, as we see in scientific fiction (Sci-Fi). What can be possible is the self-organization by computer of signals deriving from its own environment, aiming at realization of specifics tasks. Those signals of the computer environment are exactly what justifies its actions. what gives meaning to what is transmitted to it in the same way that happens with man. In order to mould the Semantic Recognition of phrases it is necessary to find out a way of codifying the signals of the environment so that these signals. accompanying a phrase, may permit recognition of its meaning. However, as the purpose of this work is the implementation of the Semantic Recognition, and not the reception of signals, we have opted for a representative codification of external signals. This codification allows that, through the Artificial Neural Nets technology, the implementation of semantic relations among words and phrases may be possible, permitting the classification for posterior recognition. The computational implementation realized permits the recognition of phrases, even with alteration of words and number of words. The prototype presented here shows that, even with one structure extremely simpler than other systems of Natural Language Recognition, an adequate identification of phrases is possible.

Um dos grandes desafios atuais da computação e ultrapassar o abismo existente entre o homem e a maquina. Para tanto, o desafio passa a ser a formalização de estados mentais e sua modelagem computacional. Isso e necessário, uma vez que o homem somente conseguira comunicar-se com uma maquina quando esta puder dar e receber informações sem que o homem precise aprender uma forma especial de comunicação. É necessário, portanto, que a maquina aprenda a comunicar-se como o homem. Neste sentido, o estudo da linguagem torna-se uma porta aberta para criar uma computação que se adapte ao homem e, ao mesmo tempo favoreça pesquisas que visem uma melhor compreensão do funcionamento do cérebro, da linguagem e do aprendizado do próprio homem. O presente trabalho mostra que o computador possui um potencial de comunicação ainda inexplorado. Por este motivo, em estudos anteriores procurou-se a verificação do atual estagio de modelagem de comunicação homem-máquina em comparação a evolução da linguagem humana. Constatou-se, então, que a maquina pode chegar a uma efetiva comunicação com o homem embora jamais espontânea. como se vê na ficção científica. O que e possível e a auto-organização pelo computador de sinais provenientes de seu meio, visando a realização de determinadas tarefas. Esses sinais do meio em que esta o computador são exatamente o que justifica suas ações, o que da significado ao que lhe e transmitido, assim como o que ocorre no homem. Para que se modele o reconhecimento semantico de frases necessário que se encontre uma forma de codificar os sinais do meio para que estes, acompanhando a frase, permitam o reconhecimento de seu significado. Porem, como o objetivo deste trabalho e a implementação do reconhecimento semântico e não a recepção de sinais, optou-se por uma codificação representativa dos sinais externos. Esta codificação permite que, através da tecnologia das Redes Neurais Artificiais, seja possível a implementação de relações semânticas entre palavras e entre frases, permitindo a classificação para posterior reconhecimento. A implementação computacional realizada permite o reconhecimento de frases, mesmo com alteração de palavras e numero de palavras. O protótipo aqui apresentado mostra que, mesmo com uma estrutura extremamente mais simples que outros sistemas de reconhecimento de língua natural, é possível uma adequada identificação de frases. / One of the great challenges of computation nowadays is to cross the abyss between man and machine. Thus, the challenge becomes the formalization of mental states and its computational modelling. This is necessary since man will only get to communicate with a machine when this machine is able to give and receive information without man needs to learn a special way to communicate. Therefore, it is necessary that the machine learns to communicate with man. In this sense, the study of the language becomes an open door in order to create a computation that may be adapted to man. and, at the same time, may help researches which aim at a better comprehension of the brain functioning of the language and of man's learning. This work shows that the computer has a potential for communication that has not been explored yet. For this reason, in prior studies we tried to verify the present stage of man-machine communication modelling in comparison with the human language evolution. We verified, then, that the machine can reach an effective communication with man, but never spontaneous, as we see in scientific fiction (Sci-Fi). What can be possible is the self-organization by computer of signals deriving from its own environment, aiming at realization of specifics tasks. Those signals of the computer environment are exactly what justifies its actions. what gives meaning to what is transmitted to it in the same way that happens with man. In order to mould the Semantic Recognition of phrases it is necessary to find out a way of codifying the signals of the environment so that these signals. accompanying a phrase, may permit recognition of its meaning. However, as the purpose of this work is the implementation of the Semantic Recognition, and not the reception of signals, we have opted for a representative codification of external signals. This codification allows that, through the Artificial Neural Nets technology, the implementation of semantic relations among words and phrases may be possible, permitting the classification for posterior recognition. The computational implementation realized permits the recognition of phrases, even with alteration of words and number of words. The prototype presented here shows that, even with one structure extremely simpler than other systems of Natural Language Recognition, an adequate identification of phrases is possible.

Um dos grandes desafios atuais da computação e ultrapassar o abismo existente entre o homem e a maquina. Para tanto, o desafio passa a ser a formalização de estados mentais e sua modelagem computacional. Isso e necessário, uma vez que o homem somente conseguira comunicar-se com uma maquina quando esta puder dar e receber informações sem que o homem precise aprender uma forma especial de comunicação. É necessário, portanto, que a maquina aprenda a comunicar-se como o homem. Neste sentido, o estudo da linguagem torna-se uma porta aberta para criar uma computação que se adapte ao homem e, ao mesmo tempo favoreça pesquisas que visem uma melhor compreensão do funcionamento do cérebro, da linguagem e do aprendizado do próprio homem. O presente trabalho mostra que o computador possui um potencial de comunicação ainda inexplorado. Por este motivo, em estudos anteriores procurou-se a verificação do atual estagio de modelagem de comunicação homem-máquina em comparação a evolução da linguagem humana. Constatou-se, então, que a maquina pode chegar a uma efetiva comunicação com o homem embora jamais espontânea. como se vê na ficção científica. O que e possível e a auto-organização pelo computador de sinais provenientes de seu meio, visando a realização de determinadas tarefas. Esses sinais do meio em que esta o computador são exatamente o que justifica suas ações, o que da significado ao que lhe e transmitido, assim como o que ocorre no homem. Para que se modele o reconhecimento semantico de frases necessário que se encontre uma forma de codificar os sinais do meio para que estes, acompanhando a frase, permitam o reconhecimento de seu significado. Porem, como o objetivo deste trabalho e a implementação do reconhecimento semântico e não a recepção de sinais, optou-se por uma codificação representativa dos sinais externos. Esta codificação permite que, através da tecnologia das Redes Neurais Artificiais, seja possível a implementação de relações semânticas entre palavras e entre frases, permitindo a classificação para posterior reconhecimento. A implementação computacional realizada permite o reconhecimento de frases, mesmo com alteração de palavras e numero de palavras. O protótipo aqui apresentado mostra que, mesmo com uma estrutura extremamente mais simples que outros sistemas de reconhecimento de língua natural, é possível uma adequada identificação de frases. / One of the great challenges of computation nowadays is to cross the abyss between man and machine. Thus, the challenge becomes the formalization of mental states and its computational modelling. This is necessary since man will only get to communicate with a machine when this machine is able to give and receive information without man needs to learn a special way to communicate. Therefore, it is necessary that the machine learns to communicate with man. In this sense, the study of the language becomes an open door in order to create a computation that may be adapted to man. and, at the same time, may help researches which aim at a better comprehension of the brain functioning of the language and of man's learning. This work shows that the computer has a potential for communication that has not been explored yet. For this reason, in prior studies we tried to verify the present stage of man-machine communication modelling in comparison with the human language evolution. We verified, then, that the machine can reach an effective communication with man, but never spontaneous, as we see in scientific fiction (Sci-Fi). What can be possible is the self-organization by computer of signals deriving from its own environment, aiming at realization of specifics tasks. Those signals of the computer environment are exactly what justifies its actions. what gives meaning to what is transmitted to it in the same way that happens with man. In order to mould the Semantic Recognition of phrases it is necessary to find out a way of codifying the signals of the environment so that these signals. accompanying a phrase, may permit recognition of its meaning. However, as the purpose of this work is the implementation of the Semantic Recognition, and not the reception of signals, we have opted for a representative codification of external signals. This codification allows that, through the Artificial Neural Nets technology, the implementation of semantic relations among words and phrases may be possible, permitting the classification for posterior recognition. The computational implementation realized permits the recognition of phrases, even with alteration of words and number of words. The prototype presented here shows that, even with one structure extremely simpler than other systems of Natural Language Recognition, an adequate identification of phrases is possible.

Submitted by Luis Ricardo Andrade da Silva (lrasilva@uefs.br) on 2017-11-28T22:15:22Z No. of bitstreams: 1 AILINE-corrigida e completa-enviada pgca.pdf: 18819458 bytes, checksum: 1356b2bb4c6c8fbf60dec709646715da (MD5) / Made available in DSpace on 2017-11-28T22:15:22Z (GMT). No. of bitstreams: 1 AILINE-corrigida e completa-enviada pgca.pdf: 18819458 bytes, checksum: 1356b2bb4c6c8fbf60dec709646715da (MD5) Previous issue date: 2017-08-24 / Advances in the acquisition technology of astronomical spectra resulted in an enormous amount of data. Not being more feasible to analyze them using classical approaches, the need for automatic methods arises. Then, in this research is presented, an Intelligent Algorithm for Identifying Spectral Lines, the AILINE (in Portuguese), which utilizes an artificial neural network to identify the emission lines in the optical spectra of galaxies. This method that in the tests carried out has achieved a accuracy higher than 95% is evaluated and faced with other automatic approaches and other machine learning algorithms. / Os avan?os na tecnologia de aquisi??o de espectros astron?micos resultaram em uma enorme quantidade de dados. N?o sendo mais vi?vel analis?-los usando abordagens cl?ssicas, surge a necessidade de m?todos autom?ticos. Ent?o, nesta pesquisa ? apresentado um Algoritmo Inteligente para Identifica??o de Linhas Espectrais, o AILINE, que utiliza uma Rede Neural Artificial para identificar as linhas em emiss?o nos espectros ?pticos de gal?xias. Este m?todo que nos testes realizados alcan?ou uma acur?cia superior a 95%, ? avaliado e confrontado com outras abordagens autom?ticas e outros algoritmos de aprendizado de m?quina.

Submitted by Renata Lopes (renatasil82@gmail.com) on 2017-04-24T19:36:29Z No. of bitstreams: 1 lucascorreanettomachado.pdf: 1851458 bytes, checksum: 2a8b67f0adf8343c28d4e1121a757f6d (MD5) / Approved for entry into archive by Adriana Oliveira (adriana.oliveira@ufjf.edu.br) on 2017-04-25T15:23:10Z (GMT) No. of bitstreams: 1 lucascorreanettomachado.pdf: 1851458 bytes, checksum: 2a8b67f0adf8343c28d4e1121a757f6d (MD5) / Made available in DSpace on 2017-04-25T15:23:10Z (GMT). No. of bitstreams: 1 lucascorreanettomachado.pdf: 1851458 bytes, checksum: 2a8b67f0adf8343c28d4e1121a757f6d (MD5) Previous issue date: 2013-11-22 / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Este trabalho apresenta uma técnica para treinamento de Redes Neurais Artificiais (RNA), capaz de obter os parâmetros da rede através dos dados disponíveis para treinamento, sem necessidade de estabelecer a arquitetura da rede a priori, denominado Método de Segmentações Geométricas Sucessivas (MSGS). O MSGS agrupa os dados de cada classe em Hipercaixa (HC) onde cada caixa é alinhada de acordo com os eixos de maior distribuição de seu conjunto de pontos. Sendo as caixas linearmente separáveis, um hiperplano de separação é identificado originando um neurônio. Caso não seja possível a separação por um único hiperplano, uma técnica de quebra é aplicada para dividir os dados em classes menores para obter novas HCs. Para cada subdivisão novos neurônios são adicionados à rede. Os resultados dos testes realizados apontam para um método rápido e com alta taxa de sucesso. / This work presents a technique for Artificial Neural Network (ANN) training, able to get the network parameters from the available data for training, without establishing the network architecture a priori, called Successive Geometric Segmentation Method (SGSM). The SGSM groups the data of each class into hyperboxes (HB) aligned in accordance with the largest axis of its points distribution. If the HB are linearly separable, a separating hyperplane may be identified resulting a neuron. If it is not, a segmentation technique is applied to divide the data into smaller classes for new HB. For each subdivision new neurons are added to the network. The tests show a rapid method with high success rate.