Hog production and poultry raising constitute types of livestock activities which are of paramount social and economic importance for human nutrition in Brazil and also for generating wealth to the country economy through exports. The impressive increase in Brazilian exportation of swine and poultry has lead to intensive raising, that in turn has generated a great amount of manure which must have a viable destination, for without proper treatment may cause serious environmental effects and affect human health. Such residues, due to their high contents of nutrients and organic matter, and for being available in the rural properties at low costs may be utilized by the producers in the fertilization of commercial crops and in the physical recuperation of degraded soils. The objective of this research was to evaluate the influence of the application of swine manure and poultry bed on the recovery of physical properties of a Red Latosol. Two field trials were conducted simultaneously in a typical medium texture dystrophic Red Latosol, under degraded pasture of Brachiaria decumbens sp, located in Uberlândia, Triangulo Mineiro, Minas Gerais. In each experiment the 10x25 m plots received treatments with swine manure in the following amounts: D0 = nihil; D1 = 79.37 m3 ha-1; D2 = 158.73 m3 ha-1; D3 = 238.10 m3 ha-1; D4 = 317.46 m3 ha-1 and the treatments with poultry bed in the following amounts: D0 = nihil; D1 = 1,737 kg ha-1; D2 = 3,473 kg ha- 1; D3 = 5, 209 kg ha-1; D4 = 6,945 kg ha-1. The application of the residues were carried out in November 2005 and the soil was sampled in three distinct times, January, (starting of the rainy season), March (rainy season) and August (dry season), with 60, 120 and 270 days after the distribution of the manure, respectively at the soil depths of 0 to 20 and 20 to 40 cm and it was analyzed the physical attributes: clay dispersion in water, degree of flocculation, soil density, total porosity, soil macro and micro pores, soil resistant to penetration and stability of aggregates in water. The physical attributes of the soil were influenced by the poultry bed and swine manure applications, in greater magnitude in the different times and sampling depths. Clay dispersion content in water had decrease as the residue dosage increased. On the other hand, there was a raise in the level of flocculation and stability of the aggregates in water as the doses of manure increased. Soil density presented a negative relation with the increase of the poultry bed and the swine manure. Total porosity, soil macro and micro porosity and soil resistance to penetration were not influenced by the fertilization with the residues. In general with the increase of the doses of organic residues, the physical attributes evaluated were improved. There is potentiality for the utilization of swine manure and poultry bed in the physical recovery of soils and degraded pastures. / A suinocultura e a avicultura constituem modalidades de atividades pecuárias que desempenham importante papel, do ponto de vista social e econômico, na alimentação humana brasileira e na geração de divisas externas para o país. O aumento expressivo das exportações brasileiras de aves e suínos tem levado à criação intensiva, gerando grande quantidade de resíduos, que necessitam de destinação viável, pois sem tratamento adequado podem causar sérios desequilíbrios ambientais e afetar a saúde humana. Estes resíduos, devido ao alto teor de nutrientes e de matéria orgânica e por estarem disponíveis nas propriedades a um baixo custo, podem ser viabilizados pelos produtores na adubação das culturas comerciais e na recuperação física de solos degradados. O objetivo deste trabalho foi avaliar a influência da aplicação de dejetos de suínos e cama de frango, na recuperação física de um Latossolo Vermelho. Foram conduzidos, simultaneamente, dois experimentos, implantados em um Latossolo Vermelho Distrófico típico, textura média, sob pastagem degradada de Brachiaria decumbens sp., em Uberlândia, no Triângulo Mineiro. Em cada experimento , as parcelas de 10 x 25 m receberam os tratamentos com dejetos de suínos nas dosagens: D0= zero de adubação; D1= 79,37 m3 ha-1; D2= 158,73 m3 ha-1; D3= 238,10 m3 ha-1; D4= 317,46 m3 ha-1 e os tratamentos com cama de frango nas dosagens: D0= zero de adubação; D0= zero de adubação; D1= 1.737 kg ha-1; D2= 3.473 kg ha-1; D3= 5.209 kg ha-1 e D4= 6.945 kg ha-1. As aplicações dos resíduos foram realizadas em novembro de 2005 e o solo amostrado em três épocas distintas (janeiro, início do período chuvoso, março, período chuvoso, e agosto, período seco), nas profundidades de 0 a 20 e 20 a 40 cm; o intuito foi a caracterização dos seguintes atributos físicos: argila dispersa em água, grau de floculação, densidade do solo, porosidade total, macro e microporosidade do solo, resistência do solo à penetração e estabilidade de agregados em água. Os atributos físicos do solo foram influenciados pelas adubações com cama aviária e dejetos de suínos, em maior magnitude nas diferentes épocas e profundidades de amostragens. O teor de argila dispersa em água decresceu com o aumento das dosagens de resíduos. Houve um incremento no grau de floculação e na estabilidade de agregados em água, com aumento das dosagens. A densidade do solo apresentou relação negativa, à medida em que se aumentou a dosagem de cama aviária e dejetos de suínos. A resistência do solo à penetração, porosidade total, macro e microporosidade do solo não foram influenciadas pela adubação com as dosagens de resíduos. No geral, o aumento da dosagem de resíduos orgânicos promoveu melhores resultados nos atributos físicos avaliados. E, portanto há potencialidade para o aproveitamento de dejetos de suínos e cama de aviário na recuperação física de solos e pastagens degradados. / Mestre em Agronomia

[pt] Contexto: Várias mudanças de código aplicadas ao evoluir funcionalidades visam melhorar atributos internos de qualidade como coesão. Tais mudanças são as refatorações. Refatorações não dirigidas podem piorar, e não melhorar, atributos internos. Porém, o saber atual é insuficiente para gerir atributos internos durante a evolução do sistema. Objetivo: Nosso primeiro objetivo é entender como refatorações afetam atributos internos ao evoluir sistemas, mitigando limitações de escopo de estudos anteriores. Nosso segundo objetivo é atender uma carência por evidência quantitativa sobre como gerir atributos internos críticos via refatorações ao evoluir sistemas. Um atributo interno é crítico se sua medição assume valores anômalos. Baixa coesão é um exemplo de atributo crítico. Método: O primeiro estudo estende uma avaliação quantitativa da relação entre refatorações e cinco atributos internos: acoplamento, coesão, complexidade, herança e tamanho. Incluímos novas análises e resolvemos ameaças à validade da literatura. O segundo estudo contém estudos de caso qualitativos baseados em grupo focal. Em dois casos industriais, promovemos discussões sobre o quanto (e por que) atributos críticos são relevante ao evoluir funcionalidades. Por fim, cruzamos os achados dos dois estudos para discutir como gerir atributos críticos via refatoração ao evoluir funcionalidades. Resultados: Aproximadamente 64 por cento das refatorações melhoram ou não afetam os atributos internos. Desenvolvedores parecem refatorar até melhorar os atributos mais relevantes, ignorando outros atributos internos possivelmente críticos. Baixa coesão e alta complexidade são percebidos como relevantes e tornam mais difícil evoluir funcionalidades. Alto acoplamento, herança larga e tamanho largo são percebidos como irrelevantes ao implementar funcionalidades especialmente complexas, por exemplo. Ao cruzar dados entre estudos, discutimos como refatorações podem melhorar atributos internos, inclusive atributos críticos. Conclusões: Os achados dos nossos estudos podem apoiar a gestão de atributos críticos relevantes aos desenvolvedores, mas também preservar outros atributos que podem se tornar críticos. / [en] Context: Several software changes applied while evolving software features aim at improving internal quality attributes, e.g. cohesion. These changes are the refactorings. Non-assisted refactorings might worsen, rather than improve, internal attributes. However, current knowledge is insufficient for managing internal attributes during software evolution. Objective: Our first objective is assessing how refactorings affect internal attributes during software evolution by filling gaps of past work on study scope. Our second objective is filling gaps of qualitative evidence on how to manage critical internal attributes via refactorings while evolving features. An internal attribute is critical when its measurement has anomalous values. Low cohesion is an example of critical attribute. Method: Our first study extends a large quantitative assessment of the relationship between refactorings and five internal attributes: cohesion, complexity, coupling, inheritance, and size. We include a more detailed statistical analysis and address major threats to validity of past work. Our second study is a qualitative case study based on focus group. We selected two industry cases to promote discussions on how much (and why) critical attributes are relevant while evolving features. Finally, we crossed the findings from both conducted studies aimed at discussing how critical attributes can be addressed via refactoring when evolving features. Results: About 64 per cent of refactorings either improve or keep the internal attributes unaffected. Developers seem to perform refactorings until the most relevant internal attributes are improved, thereby neglecting other internal attributes that may be critical. Low cohesion and high complexity are perceived as relevant because they often make evolving features harder than usual. High coupling, large inheritance, and large size are perceived as irrelevant when developers implement especially complex features. By crossing the findings from both studies, we discuss how refactorings can improve internal attributes, especially the critical ones. Conclusions: The findings of our studies can support managing critical attributes that developers typically find relevant, while preserving other attributes that may become critical.

A adoção de medidas afinadas à conservação do solo não é apenas uma necessidade, há muito passou a ser estratégico desenvolver técnicas que preencham as lacunas de informação e maximizem o uso adequado do solo. A diferenciação textural entre horizontes de solos é um dos principais aspectos a ser considerado quando do planejamento do uso do solo, pois se relaciona estreitamente com fatores como o enraizamento, a percolação e disponibilidade de água e a susceptibilidade dos solos à erosão. Diante disso, objetivou-se desenvolver Índices Espectroscópicos de Relação Textural (IERT) que estabeleçam quantitativamente o grau de diferenciação textural em perfis de solos via espectroscopia VisNIR-SWIR (350-2.500 nm) e MidIR (4000 - 400 cm-1). Foram utilizados dados espectrais de 150 perfis de solos descritos morfologicamente pertencentes a nove municípios das regiões Sudeste e Centro-Oeste do Brasil. Três modelos espectrais, VisNIR-SWIR, MidIR e VisNIR-SWIR-MidIR foram associados aos teores analíticos de matéria orgânica dos horizontes A e B, totalizando nove modelos, afim de se verificar o potencial daqueles puramente espectrais. Todos os modelos foram estudados por análises de funções discriminantes (CP-AFD) e regressão por mínimos quadrados (PLSR). A construção dos IERT\'s, num total de 15, cinco para cada modelo espectral, considerou a diferença de reflectância em bandas específicas ou associações entre elas, as quais foram selecionadas com base no estudo qualitativo e quantitativo das curvas espectrais. De modo geral, a diferenciação entre horizontes é ditada pelas regiões espectrais associadas principalmente aos óxidos de Fe, minerais de argila e quartzo. É possível determinar o grau de diferenciação textural entre horizontes de perfis de solos com excelente acurácia através de dados espectrais com taxa de acerto global de até 100 %, R2 de 0,76 a 0,82 e RPD de 2,02 a 2,35 nos modelos puramente espectrais, com destaque à região MidIR. O uso de IERT\'s produz bons a excelentes resultados, com R2 de 0,71 a 0,80 e RDP de 1,84 a 2,21 para os melhores índices de cada região espectral. O uso de índices espectrais reduz a dependência de métodos estatísticos avançados e dá suporte ao desenvolvimento de equipamentos óticos que trabalhem em regiões espectrais específicas, reduzindo custos e maximizando a aplicabilidade da técnica. Estudos abrangentes e exaustivos são indispensáveis antes que novos métodos como este se estabeleçam, particularmente em ciência do solo, na qual o objeto de estudo é, por natureza, complexo e intrigante. / The adoption of measures related to soil conservation is not only a necessity, long it has become strategic to develop techniques that meet the information deficits and maximize the appropriate use of land. The textural differentiation between soil horizons is one of the main aspects to be considered dealing with land use planning as it closely relates to factors such as rooting, percolation and water availability and the susceptibility of soils to erosion. Therefore, it was aimed to develop Spectral Textural Ratio Indices (STRI) that quantitatively establish the degree of textural differentiation in soil profiles through VisNIR-SWIR (350-2500 nm) and MidIR (4000- 400 cm-1) spectroscopy. Spectral data of 150 soil profiles morphologically described belonging to nine municipalities in the Southeast and Midwest of Brazil were used. Three spectral models, VisNIR-SWIR, MidIR and VisNIR-SWIR-MidIR were associated with analytical organic matter content of the A and B horizons, comprising nine models in order to verify the potential of those purely spectral. All models were studied by discriminant functions analysis (CP-DFA) and Partial Least Square Regression (PLSR). The construction of the STRIs, a total of 15, five for each spectral model, considered the reflectance difference in specific bands or associations between them, which were selected based on the qualitative and quantitative study of spectral curves. In general, the differentiation between horizons is dictated primarily by spectral regions associated with iron oxides, clay minerals and quartz. It is possible to determine the degree of textural differentiation between soil profile horizons with great accuracy through spectral data with overall accuracy rate of up to 100%, R2 from 0.76 to 0.82 and RPD from 2.02 to 2.35 in the purely spectral models, with emphasis on MidIR region. The use of STRIs produces good to excellent results, with R2 ranging from 0.71 to 0.80 and RPD ranging from 1.84 to 2.21 for the best rates of each spectral region. The use of spectral indices reduces reliance on advanced statistical methods and supports the development of optical devices that work in specific spectral regions, reducing costs and maximizing the applicability of the technique. Large and exhaustive studies are imperatives before new methods like this are established, particularly in soil science, in which the object of study is by nature complex and intriguing.

Este trabalho pretende mostrar como é possível e frutífero ler o capítulo 4 do livro Γ da Metafísica de Aristóteles como um argumento progressivo cujo objetivo é o de estabelecer o princípio mais firme do pensamento. O fio condutor de tal percurso é fornecido pela noção de significação e envolve os seguintes passos intermediários: (I) a necessária atribuição de um significado a um nome; (II) a impossibilidade de predicar contraditórios de um sujeito e, por fim, (III) a impossibilidade de crer em contradições. / This study intends to show how it is possible and fruiful to read Metaphysics Γ4 as a single an progressive argument whose aim is to establish the most certain principle of thought. The guiding concept of such route is supplied by the notion of signification and enclose the following intermediary steps: (I) the necessary atribution of a meaning to a name; (II) the impossibility of predicating contradictories of a subject and finally (III) the impossibility of believing contradictions.

A adoção de medidas afinadas à conservação do solo não é apenas uma necessidade, há muito passou a ser estratégico desenvolver técnicas que preencham as lacunas de informação e maximizem o uso adequado do solo. A diferenciação textural entre horizontes de solos é um dos principais aspectos a ser considerado quando do planejamento do uso do solo, pois se relaciona estreitamente com fatores como o enraizamento, a percolação e disponibilidade de água e a susceptibilidade dos solos à erosão. Diante disso, objetivou-se desenvolver Índices Espectroscópicos de Relação Textural (IERT) que estabeleçam quantitativamente o grau de diferenciação textural em perfis de solos via espectroscopia VisNIR-SWIR (350-2.500 nm) e MidIR (4000 - 400 cm-1). Foram utilizados dados espectrais de 150 perfis de solos descritos morfologicamente pertencentes a nove municípios das regiões Sudeste e Centro-Oeste do Brasil. Três modelos espectrais, VisNIR-SWIR, MidIR e VisNIR-SWIR-MidIR foram associados aos teores analíticos de matéria orgânica dos horizontes A e B, totalizando nove modelos, afim de se verificar o potencial daqueles puramente espectrais. Todos os modelos foram estudados por análises de funções discriminantes (CP-AFD) e regressão por mínimos quadrados (PLSR). A construção dos IERT\'s, num total de 15, cinco para cada modelo espectral, considerou a diferença de reflectância em bandas específicas ou associações entre elas, as quais foram selecionadas com base no estudo qualitativo e quantitativo das curvas espectrais. De modo geral, a diferenciação entre horizontes é ditada pelas regiões espectrais associadas principalmente aos óxidos de Fe, minerais de argila e quartzo. É possível determinar o grau de diferenciação textural entre horizontes de perfis de solos com excelente acurácia através de dados espectrais com taxa de acerto global de até 100 %, R2 de 0,76 a 0,82 e RPD de 2,02 a 2,35 nos modelos puramente espectrais, com destaque à região MidIR. O uso de IERT\'s produz bons a excelentes resultados, com R2 de 0,71 a 0,80 e RDP de 1,84 a 2,21 para os melhores índices de cada região espectral. O uso de índices espectrais reduz a dependência de métodos estatísticos avançados e dá suporte ao desenvolvimento de equipamentos óticos que trabalhem em regiões espectrais específicas, reduzindo custos e maximizando a aplicabilidade da técnica. Estudos abrangentes e exaustivos são indispensáveis antes que novos métodos como este se estabeleçam, particularmente em ciência do solo, na qual o objeto de estudo é, por natureza, complexo e intrigante. / The adoption of measures related to soil conservation is not only a necessity, long it has become strategic to develop techniques that meet the information deficits and maximize the appropriate use of land. The textural differentiation between soil horizons is one of the main aspects to be considered dealing with land use planning as it closely relates to factors such as rooting, percolation and water availability and the susceptibility of soils to erosion. Therefore, it was aimed to develop Spectral Textural Ratio Indices (STRI) that quantitatively establish the degree of textural differentiation in soil profiles through VisNIR-SWIR (350-2500 nm) and MidIR (4000- 400 cm-1) spectroscopy. Spectral data of 150 soil profiles morphologically described belonging to nine municipalities in the Southeast and Midwest of Brazil were used. Three spectral models, VisNIR-SWIR, MidIR and VisNIR-SWIR-MidIR were associated with analytical organic matter content of the A and B horizons, comprising nine models in order to verify the potential of those purely spectral. All models were studied by discriminant functions analysis (CP-DFA) and Partial Least Square Regression (PLSR). The construction of the STRIs, a total of 15, five for each spectral model, considered the reflectance difference in specific bands or associations between them, which were selected based on the qualitative and quantitative study of spectral curves. In general, the differentiation between horizons is dictated primarily by spectral regions associated with iron oxides, clay minerals and quartz. It is possible to determine the degree of textural differentiation between soil profile horizons with great accuracy through spectral data with overall accuracy rate of up to 100%, R2 from 0.76 to 0.82 and RPD from 2.02 to 2.35 in the purely spectral models, with emphasis on MidIR region. The use of STRIs produces good to excellent results, with R2 ranging from 0.71 to 0.80 and RPD ranging from 1.84 to 2.21 for the best rates of each spectral region. The use of spectral indices reduces reliance on advanced statistical methods and supports the development of optical devices that work in specific spectral regions, reducing costs and maximizing the applicability of the technique. Large and exhaustive studies are imperatives before new methods like this are established, particularly in soil science, in which the object of study is by nature complex and intriguing.

[pt] Um dos problemas encontrados nos sistemas de processamento de linguagem natural é a dificuldade em identificar elementos textuais que se referem à mesma entidade. Este fenômeno é chamado de correferência. Resolver esse problema é parte integrante da compreensão do discurso, permitindo que os usuários da linguagem conectem as partes da informação de fala relativas à mesma entidade. Por conseguinte, a resolução de correferência é um importante foco de atenção no processamento da linguagem natural.Apesar da riqueza das pesquisas existentes, o desempenho atual dos sistemas de resolução de correferência ainda não atingiu um nível satisfatório. Neste trabalho, descrevemos um sistema de aprendizado estruturado para resolução de correferências em restrições que explora duas técnicas: árvores de correferência latente e indução automática de atributos guiadas por entropia. A modelagem de árvore latente torna o problema de aprendizagem computacionalmente viável porque incorpora uma estrutura escondida relevante. Além disso, utilizando um método automático de indução de recursos, podemos construir eficientemente modelos não-lineares, usando algoritmos de aprendizado de modelo linear como, por exemplo, o algoritmo de perceptron estruturado e esparso.Nós avaliamos o sistema para textos em inglês, utilizando o conjunto de dados da CoNLL-2012 Shared Task. Para a língua inglesa, nosso sistema obteve um valor de 62.24 por cento no score oficial dessa competição. Este resultado está abaixo do desempenho no estado da arte para esta tarefa que é de 65.73 por cento. No entanto, nossa solução reduz significativamente o tempo de obtenção dos clusters dos documentos, pois, nosso sistema leva 0.35 segundos por documento no conjunto de testes, enquanto no estado da arte, leva 5 segundos para cada um. / [en] One of the problems found in natural language processing systems, is the difficulty to identify textual elements referring to the same entity, this task is called coreference. Solving this problem is an integral part of discourse comprehension since it allows language users to connect the pieces of speech information concerning to the same entity. Consequently, coreference resolution is a key task in natural language processing.Despite the large efforts of existing research, the current performance of coreference resolution systems has not reached a satisfactory level yet. In this work, we describe a structure learning system for unrestricted coreferencere solution that explores two techniques: latent coreference trees and automatic entropy-guided feature induction. The latent tree modeling makes the learning problem computationally feasible,since it incorporates are levant hidden structure. Additionally,using an automatic feature induction method, we can efciently build enhanced non-linear models using linear model learning algorithms, namely, the structure dandsparse perceptron algorithm. We evaluate the system on the CoNLL-2012 Shared Task closed track data set, for the English portion. The proposed system obtains a 62.24 per cent value on the competition s official score. This result is be low the 65.73 per cent, the state-of-the-art performance for this task. Nevertheless, our solution significantly reduces the time to obtain the clusters of adocument, since, our system takes 0.35 seconds per document in the testing set, while in the state-of-the-art, it takes 5 seconds for each one.

Este trabalho pretende mostrar como é possível e frutífero ler o capítulo 4 do livro Γ da Metafísica de Aristóteles como um argumento progressivo cujo objetivo é o de estabelecer o princípio mais firme do pensamento. O fio condutor de tal percurso é fornecido pela noção de significação e envolve os seguintes passos intermediários: (I) a necessária atribuição de um significado a um nome; (II) a impossibilidade de predicar contraditórios de um sujeito e, por fim, (III) a impossibilidade de crer em contradições. / This study intends to show how it is possible and fruiful to read Metaphysics Γ4 as a single an progressive argument whose aim is to establish the most certain principle of thought. The guiding concept of such route is supplied by the notion of signification and enclose the following intermediary steps: (I) the necessary atribution of a meaning to a name; (II) the impossibility of predicating contradictories of a subject and finally (III) the impossibility of believing contradictions.

Este trabalho pretende mostrar como é possível e frutífero ler o capítulo 4 do livro Γ da Metafísica de Aristóteles como um argumento progressivo cujo objetivo é o de estabelecer o princípio mais firme do pensamento. O fio condutor de tal percurso é fornecido pela noção de significação e envolve os seguintes passos intermediários: (I) a necessária atribuição de um significado a um nome; (II) a impossibilidade de predicar contraditórios de um sujeito e, por fim, (III) a impossibilidade de crer em contradições. / This study intends to show how it is possible and fruiful to read Metaphysics Γ4 as a single an progressive argument whose aim is to establish the most certain principle of thought. The guiding concept of such route is supplied by the notion of signification and enclose the following intermediary steps: (I) the necessary atribution of a meaning to a name; (II) the impossibility of predicating contradictories of a subject and finally (III) the impossibility of believing contradictions.

[pt] O processamento de linguagem natural busca resolver várias tarefas de complexidade crescente que envolvem o aprendizado de estruturas complexas, como grafos e sequências, para um determinado texto. Por exemplo, a análise de dependência envolve o aprendizado de uma árvore que descreve a estrutura sintática de uma sentença dada. Um método amplamente utilizado para melhorar a representação do conhecimento de domínio em esta tarefa é considerar combinações de atributos usando conjunções lógicas que codificam informação útil com um padrão não-linear. O número total de todas as combinações possíveis para uma conjunção dada cresce exponencialmente no número de atributos e pode resultar em intratabilidade computacional. Também, pode levar a overfitting. Neste cenário, uma técnica para evitar o superajuste e reduzir o conjunto de atributos faz-se necessário. Uma abordagem comum para esta tarefa baseia-se em atribuir uma pontuação a uma árvore de dependência, usando uma função linear do conjunto de atributos. Sabe-se que os modelos lineares esparsos resolvem simultaneamente o problema de seleção de atributos e a estimativa de um modelo linear, através da combinação de um pequeno conjunto de atributos. Neste caso, promover a esparsidade ajuda no controle do superajuste e na compactação do conjunto de atributos. Devido a sua exibilidade, robustez e simplicidade, o algoritmo de perceptron é um método linear discriminante amplamente usado que pode ser modificado para produzir modelos esparsos e para lidar com atributos não-lineares. Propomos a aprendizagem incremental da combinação de um modelo linear esparso com um procedimento de indução de variáveis não-lineares, num cénario de predição estruturada. O modelo linear esparso é obtido através de uma modificação do algoritmo perceptron. O método de indução é Entropy-Guided Feature Generation. A avaliação empírica é realizada usando o conjunto de dados para português da CoNLL 2006 Shared Task. O analisador resultante alcança 92,98 por cento de precisão, que é um desempenho competitivo quando comparado com os sistemas de estado- da-arte. Em sua versão regularizada, o analizador alcança uma precisão de 92,83 por cento , também mostra uma redução notável de 96,17 por cento do número de atributos binários e, reduz o tempo de aprendizagem em quase 90 por cento, quando comparado com a sua versão não regularizada. / [en] Natural language processing requires solving several tasks of increasing complexity, which involve learning to associate structures like graphs and sequences to a given text. For instance, dependency parsing involves learning of a tree that describes the dependency-based syntactic structure of a given sentence. A widely used method to improve domain knowledge representation in this task is to consider combinations of features, called templates, which are used to encode useful information with nonlinear pattern. The total number of all possible feature combinations for a given template grows exponentialy in the number of features and can result in computational intractability. Also, from an statistical point of view, it can lead to overfitting. In this scenario, it is required a technique that avoids overfitting and that reduces the feature set. A very common approach to solve this task is based on scoring a parse tree, using a linear function of a defined set of features. It is well known that sparse linear models simultaneously address the feature selection problem and the estimation of a linear model, by combining a small subset of available features. In this case, sparseness helps control overfitting and performs the selection of the most informative features, which reduces the feature set. Due to its exibility, robustness and simplicity, the perceptron algorithm is one of the most popular linear discriminant methods used to learn such complex representations. This algorithm can be modified to produce sparse models and to handle nonlinear features. We propose the incremental learning of the combination of a sparse linear model with an induction procedure of non-linear variables in a structured prediction scenario. The sparse linear model is obtained through a modifications of the perceptron algorithm. The induction method is the Entropy-Guided Feature Generation. The empirical evaluation is performed using the Portuguese Dependency Parsing data set from the CoNLL 2006 Shared Task. The resulting parser attains 92.98 per cent of accuracy, which is a competitive performance when compared against the state-of-art systems. On its regularized version, it accomplishes an accuracy of 92.83 per cent, shows a striking reduction of 96.17 per cent in the number of binary features and reduces the learning time in almost 90 per cent, when compared to its non regularized version.