Made available in DSpace on 2015-04-14T14:50:12Z (GMT). No. of bitstreams: 1
458767.pdf: 3173862 bytes, checksum: 0f4ea1ec0b9741e176522697d0d4dd1d (MD5)
Previous issue date: 2014-03-21 / Coreference resolution is a process that consists in identifying the several forms that a specific named entity may assume on certain text. In other words, this process consists in identifying certain terms and expressions that refer certain named entity. The automatic textual coreference resolution is in a very important context in the Natural Language Processing (NLP) area, because several systems need itstasks, such as the relation extraction between named entities. The linguistic processing level depends on the knowledgeabout the world, and this is a challenge for thisarea, mainly for the Portuguese language. The growing necessity of NLP tools and the lack of open source resources for Portuguese have inspired the research on this language, and they became the focus of this dissertation. The present work aims at building an open source tool for the Coreference resolution in Portuguese, focusing on the Person, Location and Organization domains. These three categories were chosen given their relevance for most NLP tasks, because they represent more specifically entities of common interest.Furthermore, they are the most explored categories in the related works. The choice for working only with open source resourcesis because most of related works forPortuguese usesprivate software, which limits his availability and his usability.The methodology is based on supervised machine learning. For this task, the use of features that help on the correct classification of noun phrase pairs as coreferent or non-coreferent are essential for grouping them later, thus building coreference chains.Although there are still many challenges to be overcome, the results of the system described in this dissertationare encouraging when compared indirectly, by using the same metric,to the current state of the art. / Resolu??o de correfer?ncias ? um processo que consiste em identificar as diversas formas que uma mesma entidade nomeada pode assumir em um determinado texto. Em outras palavras, esse processo consiste em identificar determinados termos e express?es que remetem a uma mesma entidade. A resolu??o autom?tica de correfer?ncia textual est? inserida num contexto muito importante na ?rea de Processamento da Linguagem Natural (PLN), pois v?rios sistemas necessitam dessa tarefa, como, por exemplo, a extra??o de rela??o entre entidades nomeadas. O n?vel de processamento lingu?stico depende do conhecimento de mundo, e isso ainda ? um desafio para a ?rea. A necessidade crescente por ferramentas de PLN e a escassez de recursos livres para a l?ngua portuguesa motivaram trabalhar com essa l?ngua nesta disserta??o de mestrado. O presente trabalho teve por objetivo desenvolver uma ferramenta open source para a resolu??o de correfer?ncias em l?ngua portuguesa, tendo como foco as categorias de entidades nomeadas Pessoa, Local e Organiza??o. Optou-se por essas tr?s categorias por essas serem as mais relevantes para a maioria das tarefas de PLN, pelo fato de tratarem entidades mais espec?ficas e de interesse comum. Al?m disso, s?o as categorias mais exploradas em trabalhos voltados ? resolu??o de correfer?ncia. Escolheu-se trabalhar apenas com recursos open source pelo fato de a maioria dos trabalhos para a l?ngua portuguesa utilizar recursos propriet?rios. Isso acaba limitando a disponibilidade da ferramenta e, consequentemente, o seu uso. A metodologia utilizada ? baseada em aprendizado de m?quina supervisionado. Para tal, o uso de features que auxiliem na correta classifica??o de pares de sintagmas como correferentes ou n?o-correferentes ? fundamental para,posteriormente,agrup?-los, gerando cadeias de correfer?ncia.Embora ainda existam muitos desafios a serem resolvidos, os resultados do sistema descrito nesta disserta??o s?o animadores, quando comparados indiretamente, por meio de uma mesma m?trica, ao atual estado da arte.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:tede2.pucrs.br:tede/5257 |
| Date | 21 March 2014 |
| Creators | Fonseca, Evandro Brasil |
| 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 |
Page generated in 0.0031 seconds