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Modelos neurais modulares para aquisição de linguagem naturalBASSANI, Hansenclever de França 31 January 2014 (has links)
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Previous issue date: 2014 / CNPq / A produção e utilização de linguagem natural é uma das mais marcantes habilidades humanas.
Ela permite trocar ideias, conhecimento e emoções de maneira eficaz. Desvendar os mecanismos
que tornam seres humanos capazes de lidar com linguagem, pode trazer avanços em inúmeras
áreas do conhecimento, possibilitando ainda aplicações práticas que melhorem a interação
humano-computador. Porém, apesar dos esforços da comunidade científica, a maneira como os
seres humanos processam linguagem ainda é pouco compreendida.
A abordagem proposta pela robótica desenvolvimentista sugere que a linguagem natural
pode ser aprendida por agentes incorporados através de suas interações com o ambiente e com
seus instrutores. Estas interações poderiam proporcionar ao agente a possibilidade de aprender
continuamente sobre a linguagem, associando estímulos do ambiente com palavras.
Esta Tese apresenta uma arquitetura modular de aquisição de linguagem natural por agentes
incorporados. No centro desta arquitetura encontra-se um conjunto de módulos neurais com
aprendizagem não-supervisionada, que realiza funções essenciais para a aquisição de linguagem
natural, tais como a aprendizagem de conceitos, contextos, palavras e das associações entre
esses elementos. Estes módulos foram propostos consolidando evidências de três áreas do
conhecimento e validados através da reprodução de padrões de aprendizagem reportados em três
importantes estudos realizados com pessoas. O modelo proposto pode ser aplicado na proposição
e teste de novas hipóteses e paradigmas experimentais, contribuindo para compreensão dos
mecanismos envolvidos na aprendizagem, e pode servir como base para o desenvolvimento de
agentes incorporados que aprendem linguagem natural.
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