CoordenaÃÃo de AperfeiÃoamento de Pessoal de NÃvel Superior / Um dos desafios das pesquisas na Ãrea de Processamento de Linguagem Natural
(PLN) Ã prover recursos semÃntico-linguÃsticos que expressem conhecimento de mundo para
suportar tarefas como: extraÃÃo de informaÃÃo, recuperaÃÃo de informaÃÃo, sistemas de perguntas e respostas, sumarizaÃÃo de textos, anotaÃÃo semÃntica de textos, dentre outras. Para
esse desafio este trabalho propÃe estratÃgias para aquisiÃÃo de conhecimento de mundo. Propomos dois mÃtodos. O primeiro à um mÃtodo semiautomÃtico que tem como ideia principal
utilizar um processo de raciocÃnio semÃntico sobre o conhecimento prÃ-existente em uma base
semÃntica. O segundo à um mÃtodo de aquisiÃÃo automÃtica que utiliza a WikipÃdia para a
geraÃÃo de conteÃdo semÃntico. A WikipÃdia foi utilizada como fonte de conhecimento devido
à confiabilidade, dinamicidade e abrangÃncia de seu conteÃdo. Neste trabalho propomos um
mÃtodo para aquisiÃÃo de relaÃÃes semÃnticas entre conceitos a partir de textos de artigos da
WikipÃdia que faz uso de um conhecimento implÃcito existente na WikipÃdia e em sistemas
hipermÃdia: os links entre artigos. Ao longo do texto descritivo de um artigo da WikipÃdia aparecem links para outros artigos que sÃo evidÃncias de que hà uma relaÃÃo entre o artigo corrente
e o outro artigo referenciado pelo link. O mÃtodo proposto objetiva capturar a relaÃÃo semÃntica
expressa no texto entre eles (artigo corrente e link para outro artigo), sem expressÃes regulares
identificando relaÃÃes similares atravÃs de uma medida de similaridade semÃntica. / One of the challenges of research in Natural Language Processing(NLP) is to provide
semantic and linguistic resources to express knowledge of the world to support tasks such
as Information Extraction, Information Retrieval systems, Questions & Answering, Text Summarization,
Annotation Semantics of texts, etc. For this challenge this work proposes strategies
for acquiring knowledge of the world. We propose two methods. The first is a semi-automatic
method that has main idea of using a semantic reasoning process on pre-existing knowledge
base semantics. The second is an acquisition method that utilizes automatic Wikipedia for
generating semantical content. Wikipedia was used as a source of knowledge because of the
reliability, dynamism and scope of its content. In this work we propose a method for acquiring
semantic relations between concepts from the texts of Wikipedia articles that makes use of an
implicit knowledge that exists in Wikipedia and in hypermedia systems: links between articles.
Throughout the descriptive text of a Wikipedia article appear links to other articles that are evidence
that there is a relationship between the current article and another article referenced by
the link. The proposed method aims to capture the semantic relationship expressed in the text
between them (current article and link to another article), no regular expressions identifying
similar relationships through a semantic similarity measure.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:www.teses.ufc.br:7808 |
| Date | 30 August 2013 |
| Creators | Josà Wellington Franco da Silva |
| Contributors | Marcelino Cavalcante Pequeno, VlÃdia CÃlia Monteiro Pinheiro, Carlos Eduardo Fisch de Brito |
| Publisher | Universidade Federal do CearÃ, Programa de PÃs-GraduaÃÃo em CiÃncia da ComputaÃÃo, UFC, BR |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFC, instname:Universidade Federal do Ceará, instacron:UFC |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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