O reconhecimento de implicação textual (RIT) consiste em identificar automaticamente se um trecho de texto em língua natural é verdadeiro baseado no conteúdo de outro. Este problema vem sendo estudado por pesquisadores da área de Processamento de Línguas Naturais (PLN) há alguns anos, e ganhou certo destaque mais recentemente, com a maior disponibilidade de dados anotados e desenvolvimento de métodos baseados em deep learning. Esta pesquisa de doutorado teve como objetivo o desenvolvimento de recursos e métodos computacionais para o RIT, com especial foco em língua portuguesa. Durante sua realização, foi compilado o corpus ASSIN, o primeiro a fornecer dados para treinamento e avaliação de sistemas de RIT em português, e foi organizado o workshop de mesmo nome, que reuniu pesquisadores interessados no tema. Além disso, foram feitos experimentos computacionais com diferentes tipos de estratégias para o RIT, com dados em inglês e em português. Foi desenvolvido um novo modelo para o RIT, o TEDIN (Tree Edit Distance Network). O modelo é baseado no conceito de distância de edição entre árvores sintáticas, já explorado em outros trabalhos de RIT. Seu diferencial é combinar a representação de conhecimento linguístico explícito com a flexibilidade e capacidade representativa de redes neurais. Foi também desenvolvido o Infernal, um modelo para RIT que usa técnicas clássicas de aprendizado de máquina com engenharia de atributos. Os resultados experimentais do TEDIN ficaram abaixo de outros modelos da literatura, e uma análise cuidadosa de seu comportamento indica a dificuldade de se modelar as diferenças entre árvores sintáticas. Por outro lado, o Infernal teve resultados positivos no ASSIN, definindo o novo estado-da-arte para o RIT em português. / Recognizing Textual Entailment (RTE) consists in automatically identifying whether a text passage in natural language is true based on the content of another one. This problem has been studied in Natural Language Processing (NLP) for some years, and gained some prominence recently, with the availability of annotated data in larger quantities and the development of deep learning methods. This doctoral research had the goal of developing resources and methods for RTE, especially for Portuguese. During its execution, the ASSIN corpus was compiled, which is the first to provide data for training and evaluating RTE systems in Portuguese, and the workshop with the same name was organized, gathering researchers interested in this theme. Moreover, computational experiments were carried out with different techniques for RTE, with English and Portuguese data. A new RTE model, TEDIN (Tree Edit Distance Network), was developed. This model is based on the concept of syntactic tree edit distance, already explored in other RTE works. Its differential is to combine explicit linguistic knowledge representation with the flexibility and representative capacity of neural networks. An RTE model based on classical machine learning and feature engineering, Infernal, was also developed. TEDIN had experimental results below other models from the literature, and a careful analysis of its behavior shows the difficulty of modelling differences between syntactic trees. On the other hand, Infernal had positive results on ASSIN, setting the new stateof- the-art for RTE in Portuguese.

Complex networks have been successfully applied to different fields, being the subject of study in different areas that include, for example, physics and computer science. The finding that methods of complex networks can be used to analyze texts in their different complexity levels has implied in advances in natural language processing (NLP) tasks. Examples of applications analyzed with the methods of complex networks are keyword identification, development of automatic summarizers, and authorship attribution systems. The latter task has been studied with some success through the representation of co-occurrence (or adjacency) networks that connect only the closest words in the text. Despite this success, only a few works have attempted to extend this representation or employ different ones. Moreover, many approaches use a similar set of measurements to characterize the networks and do not combine their techniques with the ones traditionally used for the authorship attribution task. This Masters research proposes some extensions to the traditional co-occurrence model and investigates new attributes and other representations (such as mesoscopic and named entity networks) for the task. The connectivity information of function words is used to complement the characterization of authors writing styles, as these words are relevant for the task. Finally, the main contribution of this research is the development of hybrid classifiers, called labelled motifs, that combine traditional factors with properties obtained with the topological analysis of complex networks. The relevance of these classifiers is verified in the context of authorship attribution and translationese identification. With this hybrid approach, we show that it is possible to improve the performance of networkbased techniques when they are combined with traditional ones usually employed in NLP. By adapting, combining and improving the model, not only the performance of authorship attribution systems was improved, but also it was possible to better understand what are the textual quantitative factors (measured through networks) that can be used in stylometry studies. The advances obtained during this project may be useful to study related applications, such as the analysis of stylistic inconsistencies and plagiarism, and the analysis of text complexity. Furthermore, most of the methods proposed in this work can be easily applied to many natural languages. / Redes complexas vem sendo aplicadas com sucesso em diferentes domínios, sendo o tema de estudo de distintas áreas que incluem, por exemplo, a física e a computação. A descoberta de que métodos de redes complexas podem ser utilizados para analisar textos em seus distintos níveis de complexidade proporcionou avanços em tarefas de processamento de línguas naturais (PLN). Exemplos de aplicações analisadas com os métodos de redes complexas são a detecção de palavras-chave, a criação de sumarizadores automáticos e o reconhecimento de autoria. Esta última tarefa tem sido estudada com certo sucesso através da representação de redes de co-ocorrência (ou adjacência) de palavras que conectam apenas as palavras mais próximas no texto. Apesar deste sucesso, poucos trabalhos tentaram estender essas redes ou utilizar diferentes representações. Além disso, muitas das abordagens utilizam um conjunto semelhante de medidas de redes complexas e não combinam suas técnicas com as utilizadas tradicionalmente na tarefa de reconhecimento de autoria. Esta pesquisa de mestrado propõe extensões à modelagem tradicional de co-ocorrência e investiga a adequabilidade de novos atributos e de outras modelagens (como as redes mesoscópicas e de entidades nomeadas) para a tarefa. A informação de conectividade de palavras funcionais é utilizada para complementar a caracterização da escrita dos autores, uma vez que essas palavras são relevantes para a tarefa. Finalmente, a maior contribuição deste trabalho consiste no desenvolvimento de classificadores híbridos, denominados labelled motifs, que combinam fatores tradicionais com as propriedades fornecidas pela análise topológica de redes complexas. A relevância desses classificadores é verificada no contexto de reconhecimento de autoria e identificação de translationese. Com esta abordagem híbrida, mostra-se que é possível melhorar o desempenho de técnicas baseadas em rede ao combiná-las com técnicas tradicionais em PLN. Através da adaptação, combinação e aperfeiçoamento da modelagem, não apenas o desempenho dos sistemas de reconhecimento de autoria foi melhorado, mas também foi possível entender melhor quais são os fatores quantitativos textuais (medidos via redes) que podem ser utilizados na área de estilometria. Os avanços obtidos durante este projeto podem ser utilizados para estudar aplicações relacionadas, como é o caso da análise de inconsistências estilísticas e plagiarismos, e análise da complexidade textual. Além disso, muitos dos métodos propostos neste trabalho podem ser facilmente aplicados em diversas línguas naturais.

O reconhecimento de autoria é uma área de pesquisa efervescente, com muitas aplicações, incluindo detecção de plágio, análise de textos históricos, reconhecimento de mensagens terroristas ou falsificação de documentos. Modelos teóricos de redes complexas já são usados para o reconhecimento de autoria, mas alguns aspectos importantes têm sido ignorados. Neste trabalho, exploramos a dinâmica de redes de co-ocorrência e a relação com as palavras que representam os nós e descobrimos que ambas são claras assinaturas de autoria. Com otimização dos descritores da topologia das redes e de algoritmos de aprendizado de máquina, foi possível obter taxas de acerto maiores que 85%, sendo atingida uma taxa de 98.75% em um caso específico, para coleções de 80 livros, cada uma compilada de 8 autores de língua inglesa com 10 livros por autor. Esta tese demonstra que existem ainda aspectos inexplorados das redes de co-ocorrência de textos, o que deve permitir avanços ainda maiores no futuro próximo. / Authorship attribution is an active research area with many applications, including detection of plagiarism, analysis of historical texts, terrorist message identification or document falsification. Theoretical models of complex networks are already used for authorship attribution, but some issues have been ignored. In this thesis, we explore the dynamics of co-occurrence networks and the role of words, and found that they are both clear signatures of authorship. Using optimized descriptors for the network topology and machine learning algorithms, it has been possible to achieve accuracy rates above 85%, with a rate of 98.75% being reached in a particular case, for collections of 80 books produced by 8 English-speaking writers with 10 books per author. It is also shown that there are still many unexplored aspects of co-occurrence networks of texts, which seems promising for near future developments.

O foco deste trabalho esta, no processo automático de condensação de uma estrutura complexa de informação e de sua estruturação, para fazê-la apropriada para a expressão textual. A tese principal é que, sem um modelo de discurso, não podemos assegurar a preservação de uma idéia central, pois o processamento do discurso envolve não só a informação, como também metas comunicativas e critérios para ressaltar unidades de informação. Como resultado os métodos para produzir uma estrutura coerente de discurso de um sumário agregam tanto metas comunicativas quanto informações sobre o inter-relacionamentos entre as unidades de informação permitindo a organização do discurso com base em restrições progressivas de planejamento. Esse argumento tem duas implicações: a preservação da idéia central deve ser garantida em nível profundo de processamento e sua proeminência deve ser subordinada aos aspectos comunicativos e retóricos. Portanto, esta investigação se baseia em perspectivas intencionais e retóricas. Propomos um modelo de sumarização dirigido por objetivos, cuja função principal é mapear intenções em relações de coerência, observando ainda a dependência semântica indicada pela estrutura complexa de informação. As estruturas de discurso resultantes devem enfatizar a proposição central a veicular no discurso. Em termos teóricos, o aspecto inovador do modelo está na associação de relações de discurso em três níveis distintos de representação: intencionalidade. coerência e semântica. Em termos práticos, a solução proposta sugere o projeto de um planejador de textos que pode tornar a proposição central de um discurso a informação mais proeminente em uma estrutura de discurso e, assim, assegurar a preservação da idéia central durante a condensação de uma estrutura complexa de informação. Os resultados experimentais da aplicação desse modelo demonstram que é possível selecionar a informação relevante, distinguindo as unidades de conteúdo da estrutura original que são supérfluas ou complementares para a proposição central, e organizá-la coerentemente com o intuito de alcançar um objetivo comunicativo. Propomos a incorporação do modelo a um sumarizador automático cuja arquitetura é sugerida neste trabalho. / The focus of this work is on the automatic process of condensing a. complex information structure and structuring it in such a way as to make it appropriate for textual expression. The main thesis is that without a sound discourse model we cannot guarantee gist preservation because discourse processing comprises not only information, but also communicative goals and criteria to emphasize units of information. As a result, the methods to produce a coherent discourse structure of a summary aggregate both communicative goals and the inter-relationships between information units, allowing for discourse organization by progressively constraining planning decisions. Our thrust has two implications, namely that gist preservation must be guaranteed at the deep level of processing and gist proeminence must be subordinated to communicative and rhetorical settings. The current investigation thus relies on intentional and rhetorical perspectives. A goal-driven summarization model is proposed, whose main function is to map intentions onto coherence relations whilst still observing the semantic dependency indicated by the complex input structure. The resulting discourse structures must highlight the central proposition to be conveyed. In theoretical terms, the innovative contribution of the model relies on the association of discourse relations at three different levels of representation - the intentionality, coherence and semantics. In practical terms, the proposed solution allows for the design of a text planner that can make the central proposition of a discourse the most proeminent information in a discourse structure, thus ensuring the preservation of gist during the condensation of a complex information structure. The results of applying this model show that it is possible to both select relevant information by differentiating content units of the input structure that are superfluous or complementary to the central proposition and organize it coherently by aiming at achieving a communicative goal. The model is proposed to incorporate into an automatic summariser whose architecture suggested in this thesis.

Contexto: A Anotação de Papéis Semânticos (APS) é uma tarefa da área de Processamento de Línguas Naturais (PLN) que permite detectar os eventos descritos nas sentenças e os participantes destes eventos (Palmer et al., 2010). A APS responde perguntas como Quem?, Quando?, Onde?, O quê?, e Por quê?, dentre outras e, sendo assim, é importante para várias aplicações de PLN. Para anotar automaticamente um texto com papéis semânticos, a maioria dos sistemas atuais emprega técnicas de Aprendizagem de Máquina (AM). Porém, alguns papéis semânticos são previsíveis e, portanto, não necessitam ser tratados via AM. Além disso, a grande maioria das pesquisas desenvolvidas em APS tem dado foco ao inglês, considerando as particularidades gramaticais e semânticas dessa língua, o que impede que essas ferramentas e resultados sejam diretamente transportados para outras línguas. Revisão da Literatura: Para o português do Brasil, há três trabalhos finalizados recentemente que lidam com textos jornalísticos, porém com performance inferior ao estado da arte para o inglês. O primeiro (Alva- Manchego, 2013) obteve 79,6 de F1 na APS sobre o córpus PropBank.Br; o segundo (Fonseca, 2013), sem fazer uso de um treebank para treinamento, obteve 68,0 de F1 sobre o córpus PropBank.Br; o terceiro (Sequeira et al., 2012) realizou anotação apenas dos papéis Arg0 (sujeito prototípico) e Arg1 (paciente prototípico) no córpus CETEMPúblico, com performance de 31,3 pontos de F1 para o primeiro papel e de 19,0 de F1 para o segundo. Objetivos: O objetivo desse trabalho de mestrado é avançar o estado da arte na APS do português brasileiro no gênero jornalístico, avaliando o desempenho de um sistema de APS treinado com árvores sintáticas geradas por um parser automático (Bick, 2000), sem revisão humana, usando uma amostragem do córpus PLN-Br. Como objetivo adicional, foi avaliada a robustez da tarefa de APS frente a gêneros diferentes, testando o sistema de APS, treinado no gênero jornalístico, em uma amostra de revisões de produtos da web. Esse gênero não foi explorado até então na área de APS e poucas de suas características foram formalizadas. Resultados: Foi compilado o primeiro córpus de opiniões sobre produtos da web, o córpus Buscapé (Hartmann et al., 2014). A diferença de performance entre um sistema treinado sobre árvores revisadas e outro sobre árvores não revisadas ambos no gênero jornalístico foi de 10,48 pontos de F1. A troca de gênero entre as fases de treinamento e teste, em APS, é possível, com perda de performance de 3,78 pontos de F1 (córpus PLN-Br e Buscapé, respectivamente). Foi desenvolvido um sistema de inserção de sujeitos não expressos no texto, com precisão de 87,8% no córpus PLN-Br e de 94,5% no córpus Buscapé. Foi desenvolvido um sistema, baseado em regras, para anotar verbos auxiliares com papéis semânticos modificadores, com confiança de 96,76% no córpus PLN-Br. Conclusões: Foi mostrado que o sistema de Alva-Manchego (2013), baseado em árvores sintáticas, desempenha melhor APS do que o sistema de Fonseca (2013), independente de árvores sintáticas. Foi mostrado que sistemas de APS treinados sobre árvores sintáticas não revisadas desempenham melhor APS sobre árvores não revisadas do que um sistema treinado sobre dados gold-standard. Mostramos que a explicitação de sujeitos não expressos nos textos do Buscapé, um córpus do gênero de opinião de produtos na web, melhora a performance da sua APS. Também mostramos que é possível anotar verbos auxiliares com papéis semânticos modificadores, utilizando um sistema baseado em regras, com alta confiança. Por fim, mostramos que o uso do sentido do verbo, como feature de AM, para APS, não melhora a perfomance dos sistemas treinados sobre o PLN-Br e o Buscapé, por serem córpus pequenos. / Background: Semantic Role Labeling (SRL) is a Natural Language Processing (NLP) task that enables the detection of events described in sentences and the participants of these events (Palmer et al., 2010). SRL answers questions such as Who?, When?, Where?, What? and Why? (and others), that are important for several NLP applications. In order to automatically annotate a text with semantic roles, most current systems use Machine Learning (ML) techniques. However, some semantic roles are predictable, and therefore, do not need to be classified through ML. In spite of SRL being well advanced in English, there are grammatical and semantic particularities that prevents full reuse of tools and results in other languages. Related work: For Brazilian Portuguese, there are three studies recently concluded that performs SRL in journalistic texts. The first one (Alva-Manchego, 2013) obtained 79.6 of F1 on the SRL of the PropBank.Br corpus; the second one (Fonseca, 2013), without using a treebank for training, obtained 68.0 of F1 for the same corpus; and the third one (Sequeira et al., 2012) annotated only the Arg0 (prototypical agent) and Arg1 (prototypical patient) roles on the CETEMPúblico corpus, with a perfomance of 31.3 of F1 for the first semantic role and 19.0 for the second one. None of them, however, reached the state of the art of the English language. Purpose: The goal of this masters dissertation was to advance the state of the art of SRL in Brazilian Portuguese. The training corpus used is from the journalistic genre, as previous works, but the SRL annotation is performed on non-revised syntactic trees, i.e., generated by an automatic parser (Bick, 2000) without human revision, using a sampling of the corpus PLN-Br. To evaluate the resulting SRL classifier in another text genre, a sample of product reviews from web was used. Until now, product reviews was a genre not explored in SRL research, and few of its characteristics are formalized. Results: The first corpus of web product reviews, the Buscapé corpus (Hartmann et al., 2014), was compiled. It is shown that the difference in the performance of a system trained on revised syntactic trees and another trained on non-revised trees both from the journalistic genre was of 10.48 of F1. The change of genres during the training and testing steps in SRL is possible, with a performance loss of 3.78 of F1 (corpus PLN-Br and Buscapé, respectively). A system to insert unexpressed subjects reached 87.8% of precision on the PLN-Br corpus and a 94.5% of precision on the Buscapé corpus. A rule-based system was developed to annotated auxiliary verbs with semantic roles of modifiers (ArgMs), achieving 96.76% confidence on the PLN-Br corpus. Conclusions: First we have shown that Alva-Manchego (2013) SRL system, that is based on syntactic trees, performs better annotation than Fonseca (2013)s system, that is nondependent on syntactic trees. Second the SRL system trained on non-revised syntactic trees performs better over non-revised trees than a system trained on gold-standard data. Third, the explicitation of unexpressed subjects on the Buscapé texts improves their SRL performance. Additionally, we show it is possible to annotate auxiliary verbs with semantic roles of modifiers, using a rule-based system. Last, we have shown that the use of the verb sense as a feature of ML, for SRL, does not improve the performance of the systems trained over PLN-Br and Buscapé corpus, since they are small.

Complex networks have been successfully applied to different fields, being the subject of study in different areas that include, for example, physics and computer science. The finding that methods of complex networks can be used to analyze texts in their different complexity levels has implied in advances in natural language processing (NLP) tasks. Examples of applications analyzed with the methods of complex networks are keyword identification, development of automatic summarizers, and authorship attribution systems. The latter task has been studied with some success through the representation of co-occurrence (or adjacency) networks that connect only the closest words in the text. Despite this success, only a few works have attempted to extend this representation or employ different ones. Moreover, many approaches use a similar set of measurements to characterize the networks and do not combine their techniques with the ones traditionally used for the authorship attribution task. This Masters research proposes some extensions to the traditional co-occurrence model and investigates new attributes and other representations (such as mesoscopic and named entity networks) for the task. The connectivity information of function words is used to complement the characterization of authors writing styles, as these words are relevant for the task. Finally, the main contribution of this research is the development of hybrid classifiers, called labelled motifs, that combine traditional factors with properties obtained with the topological analysis of complex networks. The relevance of these classifiers is verified in the context of authorship attribution and translationese identification. With this hybrid approach, we show that it is possible to improve the performance of networkbased techniques when they are combined with traditional ones usually employed in NLP. By adapting, combining and improving the model, not only the performance of authorship attribution systems was improved, but also it was possible to better understand what are the textual quantitative factors (measured through networks) that can be used in stylometry studies. The advances obtained during this project may be useful to study related applications, such as the analysis of stylistic inconsistencies and plagiarism, and the analysis of text complexity. Furthermore, most of the methods proposed in this work can be easily applied to many natural languages. / Redes complexas vem sendo aplicadas com sucesso em diferentes domínios, sendo o tema de estudo de distintas áreas que incluem, por exemplo, a física e a computação. A descoberta de que métodos de redes complexas podem ser utilizados para analisar textos em seus distintos níveis de complexidade proporcionou avanços em tarefas de processamento de línguas naturais (PLN). Exemplos de aplicações analisadas com os métodos de redes complexas são a detecção de palavras-chave, a criação de sumarizadores automáticos e o reconhecimento de autoria. Esta última tarefa tem sido estudada com certo sucesso através da representação de redes de co-ocorrência (ou adjacência) de palavras que conectam apenas as palavras mais próximas no texto. Apesar deste sucesso, poucos trabalhos tentaram estender essas redes ou utilizar diferentes representações. Além disso, muitas das abordagens utilizam um conjunto semelhante de medidas de redes complexas e não combinam suas técnicas com as utilizadas tradicionalmente na tarefa de reconhecimento de autoria. Esta pesquisa de mestrado propõe extensões à modelagem tradicional de co-ocorrência e investiga a adequabilidade de novos atributos e de outras modelagens (como as redes mesoscópicas e de entidades nomeadas) para a tarefa. A informação de conectividade de palavras funcionais é utilizada para complementar a caracterização da escrita dos autores, uma vez que essas palavras são relevantes para a tarefa. Finalmente, a maior contribuição deste trabalho consiste no desenvolvimento de classificadores híbridos, denominados labelled motifs, que combinam fatores tradicionais com as propriedades fornecidas pela análise topológica de redes complexas. A relevância desses classificadores é verificada no contexto de reconhecimento de autoria e identificação de translationese. Com esta abordagem híbrida, mostra-se que é possível melhorar o desempenho de técnicas baseadas em rede ao combiná-las com técnicas tradicionais em PLN. Através da adaptação, combinação e aperfeiçoamento da modelagem, não apenas o desempenho dos sistemas de reconhecimento de autoria foi melhorado, mas também foi possível entender melhor quais são os fatores quantitativos textuais (medidos via redes) que podem ser utilizados na área de estilometria. Os avanços obtidos durante este projeto podem ser utilizados para estudar aplicações relacionadas, como é o caso da análise de inconsistências estilísticas e plagiarismos, e análise da complexidade textual. Além disso, muitos dos métodos propostos neste trabalho podem ser facilmente aplicados em diversas línguas naturais.

O foco deste trabalho esta, no processo automático de condensação de uma estrutura complexa de informação e de sua estruturação, para fazê-la apropriada para a expressão textual. A tese principal é que, sem um modelo de discurso, não podemos assegurar a preservação de uma idéia central, pois o processamento do discurso envolve não só a informação, como também metas comunicativas e critérios para ressaltar unidades de informação. Como resultado os métodos para produzir uma estrutura coerente de discurso de um sumário agregam tanto metas comunicativas quanto informações sobre o inter-relacionamentos entre as unidades de informação permitindo a organização do discurso com base em restrições progressivas de planejamento. Esse argumento tem duas implicações: a preservação da idéia central deve ser garantida em nível profundo de processamento e sua proeminência deve ser subordinada aos aspectos comunicativos e retóricos. Portanto, esta investigação se baseia em perspectivas intencionais e retóricas. Propomos um modelo de sumarização dirigido por objetivos, cuja função principal é mapear intenções em relações de coerência, observando ainda a dependência semântica indicada pela estrutura complexa de informação. As estruturas de discurso resultantes devem enfatizar a proposição central a veicular no discurso. Em termos teóricos, o aspecto inovador do modelo está na associação de relações de discurso em três níveis distintos de representação: intencionalidade. coerência e semântica. Em termos práticos, a solução proposta sugere o projeto de um planejador de textos que pode tornar a proposição central de um discurso a informação mais proeminente em uma estrutura de discurso e, assim, assegurar a preservação da idéia central durante a condensação de uma estrutura complexa de informação. Os resultados experimentais da aplicação desse modelo demonstram que é possível selecionar a informação relevante, distinguindo as unidades de conteúdo da estrutura original que são supérfluas ou complementares para a proposição central, e organizá-la coerentemente com o intuito de alcançar um objetivo comunicativo. Propomos a incorporação do modelo a um sumarizador automático cuja arquitetura é sugerida neste trabalho. / The focus of this work is on the automatic process of condensing a. complex information structure and structuring it in such a way as to make it appropriate for textual expression. The main thesis is that without a sound discourse model we cannot guarantee gist preservation because discourse processing comprises not only information, but also communicative goals and criteria to emphasize units of information. As a result, the methods to produce a coherent discourse structure of a summary aggregate both communicative goals and the inter-relationships between information units, allowing for discourse organization by progressively constraining planning decisions. Our thrust has two implications, namely that gist preservation must be guaranteed at the deep level of processing and gist proeminence must be subordinated to communicative and rhetorical settings. The current investigation thus relies on intentional and rhetorical perspectives. A goal-driven summarization model is proposed, whose main function is to map intentions onto coherence relations whilst still observing the semantic dependency indicated by the complex input structure. The resulting discourse structures must highlight the central proposition to be conveyed. In theoretical terms, the innovative contribution of the model relies on the association of discourse relations at three different levels of representation - the intentionality, coherence and semantics. In practical terms, the proposed solution allows for the design of a text planner that can make the central proposition of a discourse the most proeminent information in a discourse structure, thus ensuring the preservation of gist during the condensation of a complex information structure. The results of applying this model show that it is possible to both select relevant information by differentiating content units of the input structure that are superfluous or complementary to the central proposition and organize it coherently by aiming at achieving a communicative goal. The model is proposed to incorporate into an automatic summariser whose architecture suggested in this thesis.

O reconhecimento de autoria é uma área de pesquisa efervescente, com muitas aplicações, incluindo detecção de plágio, análise de textos históricos, reconhecimento de mensagens terroristas ou falsificação de documentos. Modelos teóricos de redes complexas já são usados para o reconhecimento de autoria, mas alguns aspectos importantes têm sido ignorados. Neste trabalho, exploramos a dinâmica de redes de co-ocorrência e a relação com as palavras que representam os nós e descobrimos que ambas são claras assinaturas de autoria. Com otimização dos descritores da topologia das redes e de algoritmos de aprendizado de máquina, foi possível obter taxas de acerto maiores que 85%, sendo atingida uma taxa de 98.75% em um caso específico, para coleções de 80 livros, cada uma compilada de 8 autores de língua inglesa com 10 livros por autor. Esta tese demonstra que existem ainda aspectos inexplorados das redes de co-ocorrência de textos, o que deve permitir avanços ainda maiores no futuro próximo. / Authorship attribution is an active research area with many applications, including detection of plagiarism, analysis of historical texts, terrorist message identification or document falsification. Theoretical models of complex networks are already used for authorship attribution, but some issues have been ignored. In this thesis, we explore the dynamics of co-occurrence networks and the role of words, and found that they are both clear signatures of authorship. Using optimized descriptors for the network topology and machine learning algorithms, it has been possible to achieve accuracy rates above 85%, with a rate of 98.75% being reached in a particular case, for collections of 80 books produced by 8 English-speaking writers with 10 books per author. It is also shown that there are still many unexplored aspects of co-occurrence networks of texts, which seems promising for near future developments.

O reconhecimento de implicação textual (RIT) consiste em identificar automaticamente se um trecho de texto em língua natural é verdadeiro baseado no conteúdo de outro. Este problema vem sendo estudado por pesquisadores da área de Processamento de Línguas Naturais (PLN) há alguns anos, e ganhou certo destaque mais recentemente, com a maior disponibilidade de dados anotados e desenvolvimento de métodos baseados em deep learning. Esta pesquisa de doutorado teve como objetivo o desenvolvimento de recursos e métodos computacionais para o RIT, com especial foco em língua portuguesa. Durante sua realização, foi compilado o corpus ASSIN, o primeiro a fornecer dados para treinamento e avaliação de sistemas de RIT em português, e foi organizado o workshop de mesmo nome, que reuniu pesquisadores interessados no tema. Além disso, foram feitos experimentos computacionais com diferentes tipos de estratégias para o RIT, com dados em inglês e em português. Foi desenvolvido um novo modelo para o RIT, o TEDIN (Tree Edit Distance Network). O modelo é baseado no conceito de distância de edição entre árvores sintáticas, já explorado em outros trabalhos de RIT. Seu diferencial é combinar a representação de conhecimento linguístico explícito com a flexibilidade e capacidade representativa de redes neurais. Foi também desenvolvido o Infernal, um modelo para RIT que usa técnicas clássicas de aprendizado de máquina com engenharia de atributos. Os resultados experimentais do TEDIN ficaram abaixo de outros modelos da literatura, e uma análise cuidadosa de seu comportamento indica a dificuldade de se modelar as diferenças entre árvores sintáticas. Por outro lado, o Infernal teve resultados positivos no ASSIN, definindo o novo estado-da-arte para o RIT em português. / Recognizing Textual Entailment (RTE) consists in automatically identifying whether a text passage in natural language is true based on the content of another one. This problem has been studied in Natural Language Processing (NLP) for some years, and gained some prominence recently, with the availability of annotated data in larger quantities and the development of deep learning methods. This doctoral research had the goal of developing resources and methods for RTE, especially for Portuguese. During its execution, the ASSIN corpus was compiled, which is the first to provide data for training and evaluating RTE systems in Portuguese, and the workshop with the same name was organized, gathering researchers interested in this theme. Moreover, computational experiments were carried out with different techniques for RTE, with English and Portuguese data. A new RTE model, TEDIN (Tree Edit Distance Network), was developed. This model is based on the concept of syntactic tree edit distance, already explored in other RTE works. Its differential is to combine explicit linguistic knowledge representation with the flexibility and representative capacity of neural networks. An RTE model based on classical machine learning and feature engineering, Infernal, was also developed. TEDIN had experimental results below other models from the literature, and a careful analysis of its behavior shows the difficulty of modelling differences between syntactic trees. On the other hand, Infernal had positive results on ASSIN, setting the new stateof- the-art for RTE in Portuguese.

Contexto: A Anotação de Papéis Semânticos (APS) é uma tarefa da área de Processamento de Línguas Naturais (PLN) que permite detectar os eventos descritos nas sentenças e os participantes destes eventos (Palmer et al., 2010). A APS responde perguntas como Quem?, Quando?, Onde?, O quê?, e Por quê?, dentre outras e, sendo assim, é importante para várias aplicações de PLN. Para anotar automaticamente um texto com papéis semânticos, a maioria dos sistemas atuais emprega técnicas de Aprendizagem de Máquina (AM). Porém, alguns papéis semânticos são previsíveis e, portanto, não necessitam ser tratados via AM. Além disso, a grande maioria das pesquisas desenvolvidas em APS tem dado foco ao inglês, considerando as particularidades gramaticais e semânticas dessa língua, o que impede que essas ferramentas e resultados sejam diretamente transportados para outras línguas. Revisão da Literatura: Para o português do Brasil, há três trabalhos finalizados recentemente que lidam com textos jornalísticos, porém com performance inferior ao estado da arte para o inglês. O primeiro (Alva- Manchego, 2013) obteve 79,6 de F1 na APS sobre o córpus PropBank.Br; o segundo (Fonseca, 2013), sem fazer uso de um treebank para treinamento, obteve 68,0 de F1 sobre o córpus PropBank.Br; o terceiro (Sequeira et al., 2012) realizou anotação apenas dos papéis Arg0 (sujeito prototípico) e Arg1 (paciente prototípico) no córpus CETEMPúblico, com performance de 31,3 pontos de F1 para o primeiro papel e de 19,0 de F1 para o segundo. Objetivos: O objetivo desse trabalho de mestrado é avançar o estado da arte na APS do português brasileiro no gênero jornalístico, avaliando o desempenho de um sistema de APS treinado com árvores sintáticas geradas por um parser automático (Bick, 2000), sem revisão humana, usando uma amostragem do córpus PLN-Br. Como objetivo adicional, foi avaliada a robustez da tarefa de APS frente a gêneros diferentes, testando o sistema de APS, treinado no gênero jornalístico, em uma amostra de revisões de produtos da web. Esse gênero não foi explorado até então na área de APS e poucas de suas características foram formalizadas. Resultados: Foi compilado o primeiro córpus de opiniões sobre produtos da web, o córpus Buscapé (Hartmann et al., 2014). A diferença de performance entre um sistema treinado sobre árvores revisadas e outro sobre árvores não revisadas ambos no gênero jornalístico foi de 10,48 pontos de F1. A troca de gênero entre as fases de treinamento e teste, em APS, é possível, com perda de performance de 3,78 pontos de F1 (córpus PLN-Br e Buscapé, respectivamente). Foi desenvolvido um sistema de inserção de sujeitos não expressos no texto, com precisão de 87,8% no córpus PLN-Br e de 94,5% no córpus Buscapé. Foi desenvolvido um sistema, baseado em regras, para anotar verbos auxiliares com papéis semânticos modificadores, com confiança de 96,76% no córpus PLN-Br. Conclusões: Foi mostrado que o sistema de Alva-Manchego (2013), baseado em árvores sintáticas, desempenha melhor APS do que o sistema de Fonseca (2013), independente de árvores sintáticas. Foi mostrado que sistemas de APS treinados sobre árvores sintáticas não revisadas desempenham melhor APS sobre árvores não revisadas do que um sistema treinado sobre dados gold-standard. Mostramos que a explicitação de sujeitos não expressos nos textos do Buscapé, um córpus do gênero de opinião de produtos na web, melhora a performance da sua APS. Também mostramos que é possível anotar verbos auxiliares com papéis semânticos modificadores, utilizando um sistema baseado em regras, com alta confiança. Por fim, mostramos que o uso do sentido do verbo, como feature de AM, para APS, não melhora a perfomance dos sistemas treinados sobre o PLN-Br e o Buscapé, por serem córpus pequenos. / Background: Semantic Role Labeling (SRL) is a Natural Language Processing (NLP) task that enables the detection of events described in sentences and the participants of these events (Palmer et al., 2010). SRL answers questions such as Who?, When?, Where?, What? and Why? (and others), that are important for several NLP applications. In order to automatically annotate a text with semantic roles, most current systems use Machine Learning (ML) techniques. However, some semantic roles are predictable, and therefore, do not need to be classified through ML. In spite of SRL being well advanced in English, there are grammatical and semantic particularities that prevents full reuse of tools and results in other languages. Related work: For Brazilian Portuguese, there are three studies recently concluded that performs SRL in journalistic texts. The first one (Alva-Manchego, 2013) obtained 79.6 of F1 on the SRL of the PropBank.Br corpus; the second one (Fonseca, 2013), without using a treebank for training, obtained 68.0 of F1 for the same corpus; and the third one (Sequeira et al., 2012) annotated only the Arg0 (prototypical agent) and Arg1 (prototypical patient) roles on the CETEMPúblico corpus, with a perfomance of 31.3 of F1 for the first semantic role and 19.0 for the second one. None of them, however, reached the state of the art of the English language. Purpose: The goal of this masters dissertation was to advance the state of the art of SRL in Brazilian Portuguese. The training corpus used is from the journalistic genre, as previous works, but the SRL annotation is performed on non-revised syntactic trees, i.e., generated by an automatic parser (Bick, 2000) without human revision, using a sampling of the corpus PLN-Br. To evaluate the resulting SRL classifier in another text genre, a sample of product reviews from web was used. Until now, product reviews was a genre not explored in SRL research, and few of its characteristics are formalized. Results: The first corpus of web product reviews, the Buscapé corpus (Hartmann et al., 2014), was compiled. It is shown that the difference in the performance of a system trained on revised syntactic trees and another trained on non-revised trees both from the journalistic genre was of 10.48 of F1. The change of genres during the training and testing steps in SRL is possible, with a performance loss of 3.78 of F1 (corpus PLN-Br and Buscapé, respectively). A system to insert unexpressed subjects reached 87.8% of precision on the PLN-Br corpus and a 94.5% of precision on the Buscapé corpus. A rule-based system was developed to annotated auxiliary verbs with semantic roles of modifiers (ArgMs), achieving 96.76% confidence on the PLN-Br corpus. Conclusions: First we have shown that Alva-Manchego (2013) SRL system, that is based on syntactic trees, performs better annotation than Fonseca (2013)s system, that is nondependent on syntactic trees. Second the SRL system trained on non-revised syntactic trees performs better over non-revised trees than a system trained on gold-standard data. Third, the explicitation of unexpressed subjects on the Buscapé texts improves their SRL performance. Additionally, we show it is possible to annotate auxiliary verbs with semantic roles of modifiers, using a rule-based system. Last, we have shown that the use of the verb sense as a feature of ML, for SRL, does not improve the performance of the systems trained over PLN-Br and Buscapé corpus, since they are small.