Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro de Comunicação e Expressão, Programa de Pós-Graduação em Estudos da Tradução, Florianópolis, 2013. / Made available in DSpace on 2014-08-06T17:49:47Z (GMT). No. of bitstreams: 1 325241.pdf: 357232 bytes, checksum: 8c94f7cc00c4b7c5148fca25cb990276 (MD5) Previous issue date: 2013 / Abstract : This paper presents an analysis of the evolution of the function of thetranslator and translation tools, as well as the gradual replacement ofhuman participation in technical translations either in the languagedeveloped English (F1) for the Portuguese Language (F2) or PortugueseLanguage (F1) for the language English (F2), by using database;thereby, providing the semantic technical automation of these texts, i.e.,the adaptation of a passage to the meaning of reasoning. The researchaimed to analyze and clarify the use of Database in text translations oftechnical areas, demonstrating how much these bases can offer to thosewho use it, as well as validate the necessity of a translator, the humanbeing, in the area of translations philosophy. In this sense, describesdatabases, tools and other resources of automatic translators and analysissuccesses and failures related to the text to be translated in the areas ofEngineering and Philosophy. As a methodological instrument, we choseto analyze three paragraphs of works of the Engineering, aiming todemonstrate the almost perfect translations of using databases and threedifferent paragraphs of works in the field of architecture, demonstratingthe difficulties in translation without human intervention and alsodiscuss the concept commonly used as a category for the quality of workof translation / interpretation: the 'fidelity'. For this purpose, we will usea more philosophical discussion of a Brazilian researcher RosemaryArrojo (1986), that from the end of the 80s, accurately and outstandinghave problematized the concept of fidelity as well as argue aboutmethodology in transkation. The translated parts were removed from theworks of Engineering Numerical Optimization (NACEDAL &WRIGHT, 2006), Pattern Recognition and Machine Learning (Bishop,2006); Hyperspectral Subspace Identification (BIOUCAS &NASCIMENTO, 2008). In the field of philosophy, the three parts of thework were extracted from Architecture and Philosophy (PULS, 2006).The results show that, with the undoubted advances and technologicalimprovements, automatic translators, operating from databases,rhythmic with technological development, apart from philosophicaltranslation, cemented the acceptance of the concept that the use oftechnology not only manifests itself as a powerful enlightening of themasses as to the use of this technology is not only negative.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, Florianópolis, 2015. / Made available in DSpace on 2016-10-19T13:16:10Z (GMT). No. of bitstreams: 1 338993.pdf: 1478677 bytes, checksum: dc5a2121bf6037984f65437d39bb1b87 (MD5) Previous issue date: 2015 / Classificação de documentos fornece um meio para organizar as informações, permitindo uma melhor compreensão e interpretação dos dados. A tarefa de classificar é caracterizada pela associação de rótulos de classes a documentos com o objetivo de criar agrupamentos semânticos. O aumento exponencial no número de documentos e dados digitais demanda formas mais precisas, abrangentes e eficientes para busca e organização de informações. Nesse contexto, o aprimoramento de técnicas de classificação de documentos com o uso de informação semântica é considerado essencial. Sendo assim, este trabalho propõe uma abordagem baseada em conhecimento para a classificação de documentos. A técnica utiliza termos extraídos de documentos associando-os a conceitos de uma base de conhecimento de domínio aberto. Em seguida, os conceitos são generalizados a um nível maior de abstração. Por fim, é calculado um valor de disparidade entre os conceitos generalizados e o documento, sendo o conceito de menor disparidade considerado como rótulo de classe aplicável ao documento. A aplicação da técnica proposta oferece vantagens sobre os métodos convencionais como a ausência da necessidade de treinamento, a oportunidade de atribuir uma ou múltiplas classes a um documento e a capacidade de aplicação em diferentes temas de classificação sem a necessidade de alterar o classificador.<br> / Abstract : Document classification provides a way to organize information, providing a better way to understand available data. The classification task is characterized by the association of class labels to documents, aiming to create semantic clusters. The exponential increase in the number of documents and digital data demands for more precise, comprehensive and efficient ways to search and organize information. In this context, the improvement of document classification techniques using semantic information is considered essential. Thus, this paper proposes a knowledge-based approach for the classification of documents. The technique uses terms extracted from documents in association with concepts of an open domain knowledge base. Then, the concepts are generalized to a higher level of abstraction. Finally a disparity value between generalized concepts and the document is calculated, and the best ranked concept is then considered as a class label applicable to the document. The application of the proposed technique offers advantages over conventional methods including no need for training, the choice to assign one or multiple classes to a document and the capacity to classify over different subjects without the need to change the classifier.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação. / Made available in DSpace on 2012-10-18T13:18:20Z (GMT). No. of bitstreams: 1 225415.pdf: 351156 bytes, checksum: 909dfbbea29d079764e868a379e9e213 (MD5) / A pesquisa com multi termos auxilia o processo de busca em bases de dados textuais ao combinar as palavras existentes em cada documento e produzindo um índice classificado pela freqüência de ocorrência de cada um dos termos gerados. A utilização de multi termos na pesquisa jurídica demonstra ser de grande eficiência na aplicação da metodologia. É aferido na pesquisa que o uso de multi termos oferece uma quantidade menor de documentos retornados da pesquisa, com um maior nível de qualidade. A geração de índices de pesquisa é otimizada com a exclusão de palavras de alta ou baixa freqüência, bem como com a limitação na geração da quantidade de palavras que formarão cada termo.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, Florianópolis, 2015. / Made available in DSpace on 2016-05-24T17:49:37Z (GMT). No. of bitstreams: 1 338993.pdf: 1478677 bytes, checksum: dc5a2121bf6037984f65437d39bb1b87 (MD5) Previous issue date: 2015 / Classificação de documentos fornece um meio para organizar as informações, permitindo uma melhor compreensão e interpretação dos dados. A tarefa de classificar é caracterizada pela associação de rótulos de classes a documentos com o objetivo de criar agrupamentos semânticos. O aumento exponencial no número de documentos e dados digitais demanda formas mais precisas, abrangentes e eficientes para busca e organização de informações. Nesse contexto, o aprimoramento de técnicas de classificação de documentos com o uso de informação semântica é considerado essencial. Sendo assim, este trabalho propõe uma abordagem baseada em conhecimento para a classificação de documentos. A técnica utiliza termos extraídos de documentos associando-os a conceitos de uma base de conhecimento de domínio aberto. Em seguida, os conceitos são generalizados a um nível maior de abstração. Por fim, é calculado um valor de disparidade entre os conceitos generalizados e o documento, sendo o conceito de menor disparidade considerado como rótulo de classe aplicável ao documento. A aplicação da técnica proposta oferece vantagens sobre os métodos convencionais como a ausência da necessidade de treinamento, a oportunidade de atribuir uma ou múltiplas classes a um documento e a capacidade de aplicação em diferentes temas de classificação sem a necessidade de alterar o classificador.<br> / Abstract : Document classification provides a way to organize information, providing a better way to understand available data. The classification task is characterized by the association of class labels to documents, aiming to create semantic clusters. The exponential increase in the number of documents and digital data demands for more precise, comprehensive and efficient ways to search and organize information. In this context, the improvement of document classification techniques using semantic information is considered essential. Thus, this paper proposes a knowledge-based approach for the classification of documents. The technique uses terms extracted from documents in association with concepts of an open domain knowledge base. Then, the concepts are generalized to a higher level of abstraction. Finally a disparity value between generalized concepts and the document is calculated, and the best ranked concept is then considered as a class label applicable to the document. The application of the proposed technique offers advantages over conventional methods including no need for training, the choice to assign one or multiple classes to a document and the capacity to classify over different subjects without the need to change the classifier.