COSTA, Maria Helenice Araújo. Acessibilidade de referentes: um convite à reflexão. 213 f. Tese (Doutorado em Linguística) – Universidade Federal do Ceará, Departamento de Letras Vernáculas, Programa de Pós-graduação em Linguística, Fortaleza-CE, 2007. / Submitted by Liliane oliveira (morena.liliane@hotmail.com) on 2012-09-05T13:49:54Z No. of bitstreams: 1 2007_TESE_MHACOSTA.pdf: 851993 bytes, checksum: 4beefe8ac7751a982c7e691c3a540479 (MD5) / Approved for entry into archive by Maria Josineide Góis(josineide@ufc.br) on 2013-10-10T14:01:37Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2007_TESE_MHACOSTA.pdf: 851993 bytes, checksum: 4beefe8ac7751a982c7e691c3a540479 (MD5) / Made available in DSpace on 2013-10-10T14:01:37Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2007_TESE_MHACOSTA.pdf: 851993 bytes, checksum: 4beefe8ac7751a982c7e691c3a540479 (MD5) Previous issue date: 2007 / The concept of reference has experienced a number of transformations through times, consistent with epistemological, linguistic and pragmatic changes (GHIRALDELLI, 2005). According to the more recent standpoints on language, that notion is now seen as a process which develops from the discourse pragmatics and which, because of that, involves aspects of the interaction-cognition. Such new viewpoint on the phenomenon requires new tools in order to account for its complexity. In this dissertation, we discuss six of the current models of the reference phenomena and we elected the Accessibility Theory, by Ariel (1996, 2001) as the most advanced, when it comes to link the pragmatic elements to the purely linguistic aspects. Although it is still based on the classical cognitivism, one of the paradigms criticized by theoreticians of the pragmatic-discursive view, that theory proposes a complex interaction among factors on the several levels of the text/discourse universe. Besides an extensive bibliographical research, a corpus of 223 messages exchanged between members of the Virtual Community for Language was arranged, from which we got examples that supported our theoretical considerations. Although no statistical treatment was applied to the corpus, we noted that an important phenomenon, present in the beginning of several messages, is the process of anaphoric encapsulating, almost always summarizing the propositional content of other message(s). We observed that the uncertainty of textual limits, which is present in such type of hybrid communication, seems to be responsible for demanding the summarization and found that the Accessibility Theory, that does not separate what is textual from what is extratextual, is an important tool to treat those questions, which, although present in any type of discourse, are so evident in the discussion list environment / O conceito de referência tem passado por inúmeras reformulações através dos tempos, de acordo com as viradas epistemológica, lingüística e pragmática (GHIRALDELLI, 2005). De acordo com as concepções de linguagem mais atuais, essa noção passou a ser vista como um processo que se desenvolve na pragmática do discurso e que, por isso, envolve aspectos da interação-cognição. Essa nova maneira de ver o fenômeno exige ferramentas capazes de dar conta de sua complexidade. Nesta tese, discutimos seis das atuais propostas de abordagem dos fenômenos referenciais e elegemos a Teoria da Acessibilidade, de Ariel (1996, 2001), como a mais avançada, quando se trata de agregar aos aspectos puramente lingüísticos os elementos pragmáticos. Embora ainda tome por base o cognitivismo clássico, um dos paradigmas criticados pelos teóricos da visão pragmático-discursiva, essa teoria propõe uma interação complexa entre fatores, nos diversos níveis do universo do texto/discurso. Ao lado de uma ampla pesquisa bibliográfica, montamos um corpus composto por 223 mensagens, trocadas entre membros da Comunidade Virtual da Linguagem (CVL), de onde retiramos exemplos que apoiaram nossas reflexões teóricas. Embora não tenha sido aplicado ao corpus nenhum tratamento estatístico, percebemos que um fenômeno importante, que está presente no início de um grande número de mensagens, é o processo de encapsulamento anafórico, resumindo quase sempre o conteúdo proposicional de outra(s) mensagem(ns). Percebemos que a imprecisão dos limites da materialidade textual, que se verifica nesse tipo de comunicação híbrida, parece ser responsável pelo apelo ao recurso da sumarização. Vimos, então, na Teoria da Acessibilidade, que não separa o que é textual do que é extratextual, uma ferramenta importante para tratar dessas questões, que, apesar de, ao que parece, serem comuns a qualquer tipo de discurso, são tão salientes no ambiente da lista de discussão

Submitted by Milena Rubi (milenarubi@ufscar.br) on 2017-10-09T17:30:32Z No. of bitstreams: 1 CARDOSO_Emerson_2017.pdf: 3299853 bytes, checksum: bda5605a1fb8e64f503215e839d2a9a6 (MD5) / Approved for entry into archive by Milena Rubi (milenarubi@ufscar.br) on 2017-10-09T17:30:45Z (GMT) No. of bitstreams: 1 CARDOSO_Emerson_2017.pdf: 3299853 bytes, checksum: bda5605a1fb8e64f503215e839d2a9a6 (MD5) / Approved for entry into archive by Milena Rubi (milenarubi@ufscar.br) on 2017-10-09T17:32:37Z (GMT) No. of bitstreams: 1 CARDOSO_Emerson_2017.pdf: 3299853 bytes, checksum: bda5605a1fb8e64f503215e839d2a9a6 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-10-09T17:32:49Z (GMT). No. of bitstreams: 1 CARDOSO_Emerson_2017.pdf: 3299853 bytes, checksum: bda5605a1fb8e64f503215e839d2a9a6 (MD5) Previous issue date: 2017-08-04 / Não recebi financiamento / Before buying a product or choosing for a trip destination, people often seek other people’s opinions to obtain a vision of the quality of what they want to acquire. Given that, opinions always had great influence on the purchase decision. Following the enhancements of the Internet and a huge increase in the volume of data traffic, social networks were created to help users post and view all kinds of information, and this caused people to also search for opinions on the Web. Sites like TripAdvisor and Yelp make it easier to share online reviews, since they help users to post their opinions from anywhere via smartphones and enable product manufacturers to gain relevant feedback quickly in a centralized way. As a result, most people nowadays trust personal recommendations as much as online reviews. However, competition between service providers and product manufacturers have also increased in social media, leading to the first cases of spam reviews: deceptive opinions published by hired people that try to promote or defame products or businesses. These reviews are carefully written in order to look like authentic ones, making it difficult to be detected by humans or automatic methods. Thus, they are used, in a misleading way, in attempt to control the general opinion, causing financial harm to business owners and users. Several approaches have been proposed for spam review detection and most of them use techniques involving machine learning and natural language processing. However, despite all progress made, there are still relevant questions that remain open, which require a criterious analysis in order to be properly answered. For instance, there is no consensus whether the performance of traditional classification methods can be affected by incremental learning or changes in reviews’ features over time; also, there is no consensus whether there is statistical difference between performances of content-based classification methods. In this scenario, this work offers a comprehensive comparison between traditional machine learning methods applied in spam review detection. This comparison is made in multiple setups, employing different types of learning and data sets. The experiments performed along with statistical analysis of the results corroborate offering appropriate answers to the existing questions. In addition, all results obtained can be used as baseline for future comparisons. / Antes de comprar um produto ou escolher um destino de viagem, muitas pessoas costumam buscar por opiniões alheias para obter uma visão da qualidade daquilo que se deseja adquirir. Assim, as opiniões sempre exerceram grande influência na decisão de compra. Com o avanço da Internet e aumento no volume de informações trafegadas, surgiram redes sociais que possibilitam compartilhar e visualizar informações de todo o tipo, fazendo com que pessoas passassem a buscar também por opiniões na Web. Atualmente, sites especializados, como TripAdvisor e Yelp, oferecem um sistema de compartilhamento de opiniões online (reviews) de maneira fácil, pois possibilitam que usuários publiquem suas opiniões de qualquer lugar através de smartphones, assim como também permitem que fabricantes de produtos e prestadores de serviços obtenham feedbacks relevantes de maneira centralizada e rápida. Em virtude disso, estudos indicam que atualmente a maioria dos usuários confia tanto em recomendações pessoais quanto em reviews online. No entanto, a competição entre prestadores de serviços e fabricantes de produtos também aumentou nas redes sociais, o que levou aos primeiros casos de spam reviews: opiniões enganosas publicadas por pessoas contratadas que tentam promover ou difamar produtos ou serviços. Esses reviews são escritos cuidadosamente para parecerem autênticos, o que dificulta sua detecção por humanos ou por métodos automáticos. Assim, eles são usados para tentar, de maneira enganosa, controlar a opinião geral, podendo causar prejuízos para empresas e usuários. Diversas abordagens para a detecção de spam reviews vêm sendo propostas, sendo que a grande maioria emprega técnicas de aprendizado de máquina e processamento de linguagem natural. No entanto, apesar dos avanços já realizados, ainda há questionamentos relevantes que permanecem em aberto e demandam uma análise criteriosa para serem respondidos. Por exemplo, não há um consenso se o desempenho de métodos tradicionais de classificação pode ser afetado em cenários que demandam aprendizado incremental ou por mudanças nas características dos reviews devido ao fator cronológico, assim como também não há um consenso se existe diferença estatística entre os desempenhos dos métodos baseados no conteúdo das mensagens. Neste cenário, esta dissertação oferece uma análise e comparação compreensiva dos métodos tradicionais de aprendizado de máquina, aplicados na detecção de spam reviews. A comparação é realizada em múltiplos cenários, empregando-se diferentes tipos de aprendizado e bases de dados. Os experimentos realizados, juntamente com análise estatística dos resultados, corroboram a oferecer respostas adequadas para os questionamentos existentes. Além disso, os resultados obtidos podem ser usados como baseline para comparações futuras.