Submitted by Lúcia Brandão (lucia.elaine@live.com) on 2015-07-27T19:15:09Z No. of bitstreams: 1 Tese - Eli Cortez Custódio Vilarinho.pdf: 11041462 bytes, checksum: 19414e6ce9e997483dc1adee4e5eb413 (MD5) / Approved for entry into archive by Divisão de Documentação/BC Biblioteca Central (ddbc@ufam.edu.br) on 2015-07-28T19:02:25Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Tese - Eli Cortez Custódio Vilarinho.pdf: 11041462 bytes, checksum: 19414e6ce9e997483dc1adee4e5eb413 (MD5) / Approved for entry into archive by Divisão de Documentação/BC Biblioteca Central (ddbc@ufam.edu.br) on 2015-07-28T19:08:39Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Tese - Eli Cortez Custódio Vilarinho.pdf: 11041462 bytes, checksum: 19414e6ce9e997483dc1adee4e5eb413 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-07-28T19:08:39Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Tese - Eli Cortez Custódio Vilarinho.pdf: 11041462 bytes, checksum: 19414e6ce9e997483dc1adee4e5eb413 (MD5) Previous issue date: 2012-12-14 / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / In this work we propose, implement and evaluate a new unsupervised approach for the problem of Information Extraction by Text Segmentation (IETS). Our approach relies on information available on pre-existing data to learn how to associate segments in the input string with attributes of a given domain relying on a very effective set of content-based features. The effectiveness of the content-based features is also exploited to directly learn from test data structure-based features, with no previous human-driven training, a feature unique to our approach. Based on our approach, we have produced a number of results to address the IETS problem in a unsupervised fashion. In particular, we have developed, implemented and evaluated distinct IETS methods, namely ONDUX, JUDIE and iForm. ONDUX (On Demand Unsupervised Information Extraction) is an unsupervised probabilistic approach for IETS that relies on content-based features to bootstrap the learning of structure-based features. Structure-based features are exploited to disambiguate the extraction of certain attributes through a reinforcement step, which relies on sequencing and positioning of attribute values directly learned on-demand from the input texts. JUDIE (Joint Unsupervised Structure Discovery and Information Extraction) aims at automatically extracting several semi-structured data records in the form of continuous text and having no explicit delimiters between them. In comparison with other IETS methods, including ONDUX, JUDIE faces a task considerably harder, that is, extracting information while simultaneously uncovering the underlying structure of the implicit records containing it. In spite of that, it achieves results comparable to the state-of- the-art methods. iForm applies our approach to the task of Web form filling. It aims at extracting segments from a data-rich text given as input and associating these segments with fields from a target Web form. The extraction process relies on content-based features learned from data that was previously submitted to the Web form. All of these methods were evaluated considering different experimental datasets, which we use to perform a large set of experiments in order to validate our approach and methods. These experiments indicate that our proposed approach yields high quality results when compared to state-of-the-art approaches and that it is able to properly support IETS methods in a number of real applications. / Neste trabalho, propomos, implementar e avaliar uma nova abordagem não supervisionada para o problema de Extração de Informações Segmentação Texto (IETS). Nossa abordagem baseia-se em informações disponíveis sobre dados pré-existentes para aprender a associar segmentos na seqüência de entrada com atributos de um determinado domínio contando com uma muito eficaz conjunto de recursos baseados em conteúdo. A eficácia dos recursos com base em conteúdo também é explorada para aprender diretamente com recursos baseados em estrutura de dados de teste, sem prévia formação humana-driven, uma característica única para a nossa abordagem. Com base em nossa abordagem, que produziram um número de resultados de abordar o problema IETS num sem supervisão moda. Em particular, temos desenvolvido, implementado e avaliado IETS distintas métodos, nomeadamente ONDUX, judie e iForm. ONDUX (On Demand Unsupervised Extração de Informação) é uma abordagem probabilística sem supervisão para que IETS depende de características baseadas em conteúdo para iniciar o aprendizado de características baseadas em estrutura. Recursos baseados em estrutura são exploradas para disambiguate a extração de certos atributos através de uma etapa de reforço, que se baseia na sequenciação e posicionamento de valores de atributos diretamente aprendidas on-demand a partir dos textos de entrada. Judie (Joint Estrutura sem supervisão Descoberta e Extração de Informações) visa automaticamente extrair vários registros semi-estruturados de dados na forma de texto contínuo e não tendo delimitadores explícitas entre eles. Em comparação com outros IETS métodos, incluindo ONDUX, judie enfrenta uma tarefa consideravelmente mais forte, isto é, extrair informações, ao mesmo tempo descobrindo a estrutura subjacente de os registros implícitas que o contenham. Apesar disso, ele consegue resultados comparáveis ​​aos a métodos the-art estado-da. iForm aplica-se a nossa abordagem para a tarefa de forma Web o preenchimento. Destina-se a extração de segmentos de um texto rico em dados fornecidos como entrada e associando esses segmentos com campos de um formulário Web de destino. O processo de extracção depende de recursos com base em conteúdo aprendidas com os dados que foram previamente submetidos à o formulário Web. Todos esses métodos foram avaliados considerando diferente experimental conjuntos de dados, que usamos para realizar um grande conjunto de experiências, a fim de validar nossa abordagem e métodos. Estas experiências indicam que a nossa abordagem proposta produz resultados de alta qualidade quando comparado com abordagens state-of-the-art e que ele é capaz de suportar adequadamente os métodos IETS em uma série de aplicações reais.