Orientadora: Margarethe Born Steinberger-Elias / Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do ABC, Programa de Pós- Graduação em Engenharia da Informação, 2012

Orientadora: Profa. Dra. Margarethe Born Steinberger-Elias / Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do ABC, Programa de Pós-Graduação em Engenharia da Informação, 2014. / Esta pesquisa integra um projeto interdisciplinar nas áreas da Comunicação, Linguística e Computação, voltado à Comunicação de Desastres em língua portuguesa. O objetivo é a exploração de aplicações de métodos de Processamento de Linguagem Natural para modelagem de redes comunicativas a fim de criar um modelo que possibilite o reconhecimento e a classificação automática dos perfis comunicacionais dos atores envolvidos em situações de desastre. Assumindo que o perfil dos atores pode ser detectado linguisticamente em textos jornalísticos, esta pesquisa explora a capacidade dos verbos de elocução (dicendi) funcionarem como marcadores discursivos. Utiliza-se, então, de ferramentas computacionais para identificar automaticamente marcadores de interlocução. Dessa forma, o problema da pesquisa recai sobre como identificar marcadores semânticos associados a modos de apropriação de conceitos (sistemas de categorização) adotados pelas comunidades de conhecimento a que pertençam os atores. A análise de frequência e probabilidade de certos itens lexicais vinculados aos atores envolvidos em desastres específicos permitirá detectar como eles se organizam em redes sócio discursivas. A geração automática destas redes contribui para aperfeiçoar a comunicação em cenários emergenciais. Com apoio de ferramentas de Processamento de Linguagem Natural, o estudo baseia-se em dados de um corpus de textos do jornal Folha de S. Paulo sobre desastres importantes ocorridos em 2010 e 2011 no Estado do Rio de Janeiro, que mataram milhares de pessoas e desencadearam muitos prejuízos sociais e econômicos. / This research is part of an interdisciplinary project in the areas of communication, Linguistics and computing, focused on disaster Communication in Portuguese language. The goal is an exploration of applications of Natural Language Processing methods for modeling communication networks, in order to create a conceptual model that allows recognition and categorization automatic of communicational profiles of actors involved in disaster situations. Assuming that the profile of actors can be detected linguistically in journalistic texts, this study explores the ability of verbs of elocution (dicendi) work as discursive markers. It is used, then of computational tools for automatically identifying markers of interlocution. In this way, the problem of research rests on how to identify semantic markers associated with modes of appropriation of concepts (categorization systems) adopted by the knowledge communities that belong to the actors. The frequency analysis and probability of certain lexical items linked to actors involved in specific disaster will detect how they organize themselves in socio-discursive networks. The automatic generation of these networks contributes to enhance communication in emergency scenarios. With the support of Natural Language Processing tools, the study is based on data from a text corpus of newspaper Folha de S. Paulo on major disasters occurring in 2010 and 2011 in the State of Rio de Janeiro, which killed thousands of people and triggered many social and economic losses.

Orientadora: Profa. Dra. Margarethe Born Steinberger-Elias / Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do ABC, Programa de Pós-Graduação em Engenharia da Informação, 2014. / Esta é uma pesquisa interdisciplinar envolvendo Ciências da Comunicação, Linguística e Computação, aplicando métodos e técnicas de modelagem linguística à comunicação de desastres baseada em textos jornalísticos. O objetivo específico é recuperar informação relativa à causalidade em textos sobre desastres naturais nas regiões mais propensas do estado de São Paulo entre 1994 e 2012. A metodologia prevê a criação de um corpus de relatos noticiosos do qual se possam extrair indicadores linguísticos para reconhecimento automático das causas mais comumente atribuídas aos desastres. São três etapas: a) identificação de vocabulário específico associado a diferentes tipos de desastres naturais e a regiões do estado de São Paulo onde ocorreram; b) extração de informação sobre causalidade e cadeias causais vinculadas a tipos de desastres e a regiões referidas no corpus; c) criação de um modelo capaz de reconhecer o encadeamento entre expressões de causalidade e de representação dos efeitos associados. Para o desenvolvimento da pesquisa foi feita a coleta e organização de um corpus dos textos jornalísticos de referência; seleção e aplicação de ferramentas computacionais para tratamento de itens lexicais por critérios semânticos e estatísticos; construção de matrizes para visualização de redes léxico-semânticas; e um mapeamento da distribuição da informação sobre causalidade associada a desastres indexados por tipo e região. Os resultados obtidos indicam recursos de modelagem linguística que podem ser generalizados para uma recuperação automática de informação relevante sobre causalidade em textos jornalísticos. Tais resultados também permitem acesso rápido a informações estratégicas que ajudem a avaliar riscos e orientar medidas de prevenção de desastres. A modelagem baseada em língua portuguesa contribuiu para viabilizar o projeto futuro de um "banco de riscos" brasileiro contando com informação sobre causas de desastres em dimensão regional e nacional no Brasil. / This is an interdisciplinary research involving Communication, Language and Computation Sciences, applying methods and techniques of linguistic modeling to disaster communication in journalistic texts. Our goal is to retrieve information about causality in texts on natural disaster prone regions in the state of São Paulo between 1994 and 2012. The methodology includes the creation of a corpus of news reports with linguistic indicators to allow automatic recognition of most commonly attributed causation to disasters. Research methods followed three steps: a) identification of specific vocabulary associated with types of natural disasters and regions of the state of São Paulo where they mostly occurred, b) extraction of information about causation and causal chains linked to types of disaster and regions referred to in the corpus; c) development of a model to recognize the linkage between expressions of causality and lexical representation of associated effects. Adequate computational tools were necessary for collecting and organizing the corpus, treating lexical items by semantic and statistical criteria, viewing lexical-semantic networks, and mapping the distribution of information on causality associated to disasters indexed by type and region. Results indicated that linguistic modeling can be generalized to automatic retrieval of causal information in journalistic texts. Results extensions could provide quick access to strategic information on Brazilian most risky regions and relevant disaster prevention measures. Modeling in Portuguese language could also allow to build a wider and more ambitious "brazilian bank of risks" relying on regional and national scale information on causality.

Orientadora: Margarethe Born Steinberger-Elias / Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do ABC, Programa de Pós-Graduação em Engenharia da Informação, 2013

Submitted by Caroline Falcao (caroline.rfalcao@ufpe.br) on 2017-06-01T18:08:55Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5) Vanessa Batista TESE.pdf: 42309602 bytes, checksum: c67a2e1363d1613907ce313577b57ea5 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-06-01T18:08:55Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5) Vanessa Batista TESE.pdf: 42309602 bytes, checksum: c67a2e1363d1613907ce313577b57ea5 (MD5) Previous issue date: 2013-02-05 / Na maioria dos procedimentos de votação, a avaliação de um candidato é obtida a partir de uma contagem de votos, sem levar em consideração qualquer informação sobre intensidade de preferência. O uso de expressões linguísticas em votações torna o processo de avaliação mais amigável e permite a consideração de informações sobre intensidade de preferência nas estruturas de preferência dos decisores, além de melhorar a captura de informações subjetivas e de incertezas intrínsecas aos julgamentos humanos. A qualidade da decisão irá depender da qualidade da informação capturada através dos termos e expressões linguísticas utilizadas nas avaliações, cujos valores semânticos devem ser representativos da interpretação dada à linguagem pelos decisores dentro do contexto onde ela está sendo aplicada. A abordagem de decisão em grupo proposta contempla um método para construção de uma escala linguística, onde os indivíduos e o contexto da decisão são inseridos no processo de modelagem para determinação dos significados matemáticos dos termos da escala. A abordagem contempla também um procedimento de votação baseado no uso da escala linguística construída para um grupo e um contexto específicos. A abordagem é bastante apropriada para apoiar decisões com grupos de decisores heterogêneos, tais como decisões envolvendo a participação da sociedade de uma forma geral. Para verificar o funcionamento, a abordagem foi utilizada para simular uma das etapas de votação do Orçamento Participativo do Município de Recife, Pernambuco, onde a população decide sobre as prioridades de ações públicas a serem implementadas pelo governo local dentro do orçamento planejado para o ano seguinte. A abordagem proporcionou uma forma simples, completa e transparente de avaliação das prioridades das ações. / In most voting procedures, the evaluation of a candidate is obtained by counting the votes, without considering any information on the intensity of preference. The use of linguistic expressions in voting makes the evaluation process more friendly and allows for consideration of intensity of preference in the preference structure of decision makers, and also captures better the subjective information and intrinsic uncertainties, which are inherent to human judgments. The quality of the decision will depend on the quality of the information obtained from the linguistic terms and expressions used in the evaluations, whose semantic values should be representative of the interpretation by decision makers within the context in which it is being applied. The proposed group decision approach includes a method for construction of a linguistic scale, in which the individuals and the decision context are inserted into the modeling process for determining the mathematical meaning of the scale terms. The approach also includes a voting procedure based on the linguistic scale constructed for a specific group and context. The approach is appropriate for supporting decisions with heterogeneous groups, such as decisions involving society in general. To verify the effectiveness of the method, the approach was applied to one of the voting steps of the Participatory Budgeting process of the city of Recife in Brazil, in which the population decides the priorities of public actions to be implemented by the local government based on the available budgeting for the next year. This approach provided a simple, complete and transparent assessment of priority actions.

Submitted by Johnny Rodrigues (johnnyrodrigues@ufcg.edu.br) on 2018-07-30T21:22:20Z No. of bitstreams: 1 DANIELLA DIAS CAVALCANTE DA SILVA - TESE PPGEE 2011..pdf: 21267862 bytes, checksum: 34609e6f0c5b3d3d5dbe954562ec3132 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-07-30T21:22:20Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DANIELLA DIAS CAVALCANTE DA SILVA - TESE PPGEE 2011..pdf: 21267862 bytes, checksum: 34609e6f0c5b3d3d5dbe954562ec3132 (MD5) Previous issue date: 2011-12 / Com o advento da tecnologia, as máquinas predominam em quase todos os cenários do cotidiano das pessoas, sejam essas máquinas computadores, eletrodomésticos, dispositivos portáteis, etc. Com isso, nada melhor do que dotá-las com a capacidade de percepção e compreensão da voz humana, que é a forma mais simples, natural e eficaz do ser humano expressar seus pensamentos. Apesar de muitas pesquisas na área de Processamento Digital de Sinais de Voz (PDSV) terem permitido o desenvolvimento de sistemas de Reconhecimento de Faia bastante eficientes, requisitos de processamento ainda dificultam a implementação desses sistemas em dispositivos com pequeno poder computacional, como celulares, palmtops e eíetrodomésticos. Para permitir a implementação de sistemas de Reconhecimento de Faia nesse contexto, alguns trabalhos sacrificam a eficiência no processo de reconhecimento em nome da redução do tamanho físico e de exigências computacionais. Assim, a busca por modelagens acústicas e linguísticas othnizadas, associadas ao uso de bases de dados representativas, pode levar a ura compromisso entre desempenho do sistema em termos de taxas de reconhecimento e exigências computacionais impostas por sistemas embarcados. O objetivo principal deste trabalho consiste na modelagem da arquitetura de um sistema de reconhecimento de fala contínua para o português brasileiro, utilizando Modelos Ocultos de Markov, de forma a possibilitar sua implementação em um sistema embarcado com recursos computacionais limitados. A fim de selecionar a configuração que melhor atenda esse objetivo, foram realizados experimentos e análises, de modo a identificar possíveis adaptações, a partir de simplificações matemáticas e redução de parâmetros nas etapas do processo de reconhecimento. Em todo lho, foi considerada a relação entre a taxa de reconhecimento e o custo computacional. A arquitetura do sistema embarcado desenvolvida e o seu processo de modelagem, incluindo os experimentos, as análises e os seus respectivos resultados, serão apresentados e discutidos no decorrer deste documento. / WIth the advent of technology, machines predominate in aímost ali seenarios of everyday life. The possibiiity of performing human-maehine comniunication through speech makes this interact.ion easier and more productive. However, processing requirements still difficult tlíe implementation oF systems for automatic continuous speech recognition on devices with low computational power sucJi as mobile phones, palmtops and appliances. To allow the implementation of speech recognition systems in this context. some works sacrifice efficiency in the recognition process for redueing the chip area and computational requirements. For this purpose, it becomes necessary to research for optimized acoustic and language modeling, associated with use of representative databases, looking for a good compromise between recognitioa vaies and compuiational demands imposed by embedded systems. The main goai of this work is to model the architecture of a system for continuous speech recognition Brazilian Portuguese, in order to enable its implementation in an embedded system with limited computtng resources. In order to select the setting that best nieets this goal, experiments and analysis were performed. The purpose of these was to identify possible adaptations, from mathematical simpiifícations and reduction of parameters in the steps of the recognition process. During the deveiopinent of this work, the relationship between recognition rate and computational cost was considered. The embedded system architecture developed and its modeling process, including experiments. analysis and their results will be presented and díscussed thxoughout this document.