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Previous issue date: 2010-03-10 / Define-se correfer?ncia como a rela??o entre diversos componentes lingu?sticos com uma mesma entidade de mundo. A resolu??o autom?tica de correfer?ncia textual est? inserida num contexto muito importante na ?rea de Processamento da Linguagem Natural, pois v?rios sistemas necessitam dessa tarefa. O n?vel de processamento lingu?stico depende do conhecimento de mundo, e isso ainda ? um desafio para a ?rea. Esse desafio estimulou e tornou-se o objeto de estudo desta disserta??o. Nesse sentido, analisamos o papel das categorias de entidades nomeadas e, atrav?s de aprendizado de m?quina, verificamos as condi??es de resolu??o em diferentes categorias. Os resultados dos experimentos demonstraram que o conhecimento de mundo, representado nas categorias de entidades nomeadas, auxilia nessa tarefa, pois o percentual de retorno do sistema com base nas categorias teve uma melhora de 17% em compara??o com a vers?o sem as categorias.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:tede2.pucrs.br:tede/5113 |
| Date | 10 March 2010 |
| Creators | Moraes, Tatiane Coreixas |
| Contributors | Vieira, Renata |
| Publisher | Pontif?cia Universidade Cat?lica do Rio Grande do Sul, Programa de P?s-Gradua??o em Ci?ncia da Computa??o, PUCRS, BR, Faculdade de Inform?ca |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da PUC_RS, instname:Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, instacron:PUC_RS |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | 1974996533081274470, 500, 600, 1946639708616176246 |
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