Made available in DSpace on 2016-06-02T19:06:08Z (GMT). No. of bitstreams: 1
5456.pdf: 1895896 bytes, checksum: 0a6d9c5bee84eaab067717a8c3e11b11 (MD5)
Previous issue date: 2013-07-11 / Universidade Federal de Minas Gerais / Information extraction (IE) is one of the many applications in Natural Language Processing (NLP); it focuses on processing texts in order to retrieve specific information about a certain entity or concept. One of its subtasks is the automatic extraction of semantic relations between terms, which is very useful in the construction and improvement of linguistic resources such as ontologies and lexical bases. Moreover, there s a rising demand for semantic knowledge, as many computational NLP systems need that information in their processing. Applications such as information retrieval from web documents and automatic translation to other languages could benefit from that kind of knowledge. However, there aren t sufficient human resources to produce that knowledge at the same rate of its demand. Aiming to solve that semantic data scarcity problem, this work investigates how binary semantic relations can be automatically extracted from Brazilian Portuguese texts. These relations are based on Minsky s (1986) theory and are used to represent common sense knowledge in the Open Mind Common Sense no Brasil (OMCS-Br) project developed at LIA (Laboratório de Interação Avanc¸ada), partner of LaLiC (Laborat´orio de Lingu´ıstica Computacional), where this research was conducted, both in Universidade Federal de São Carlos (UFSCar). The first strategies for this task were based on searching textual patterns in texts, where a certain textual expression indicates that there is a specific relation between two terms in a sentence. This approach has high precision but low recall, which led to the research of methods that use machine learning as their main model, encompassing techniques such as probabilistic and statistical classifiers and also kernel methods, which currently figure among the state of the art. Therefore, this work investigates, implements and evaluates some of these techniques in order to determine how and to which extent they can be applied to the automatic extraction of binary semantic relations in Portuguese texts. In that way, this work is an important step in the advancement of the state of the art in information extraction for the Portuguese language, which still lacks resources in the semantic area, and also advances the Portuguese language NLP scenario as a whole. / A extração de informação (EI) é uma das muitas aplicações do Processamento de Língua Natural (PLN); seu foco é o processamento de textos com o objetivo de recuperar informações específicas sobre uma determinada entidade ou conceito. Uma de suas subtarefas é a extração automática de relações semânticas entre termos, que é muito útil na construção e melhoramento de recursos linguísticos como ontologias e bases lexicais. A esse contexto soma-se o fato de que há uma demanda crescente por conhecimento semântico, visto que diversos sistemas computacionais de PLN necessitam dessas informações em seu processamento. Aplicações como recuperação de informação em documentos web e tradução automática para outros idiomas podem se beneficiar desse tipo de conhecimento. No entanto, não há recursos humanos suficientes para produzir esse conhecimento na mesma velocidade que sua demanda. Com o objetivo de remediar essa escassez de dados semânticos, esta dissertação apresenta a investigação da extração automática de relações semânticas binárias a partir de textos escritos no português do Brasil. Tais relações se baseiam na teoria de Minsky (1986) e são usadas para representar conhecimento de senso comum no projeto Open Mind Common Sense no Brasil (OMCS-Br) desenvolvido no LIA (Laboratório de Interação Avançada), laboratório parceiro do LaLiC (Laboratório de Linguística Computacional) no qual esta pesquisa se desenvolveu, ambos da Universidade Federal de São Carlos (UFSCar). As primeiras estratégias para essa tarefa se basearam na busca de padrões textuais em textos, onde uma determinada expressão textual indica que há uma relação específica entre dois termos em uma sentença. Essa abordagem tem alta precisão mas baixa cobertura, o que levou ao estudo de métodos que utilizam aprendizado de máquina como modelo principal, englobando o uso de técnicas como classificadores probabilísticos e estatísticos, além de métodos de kernel, que atualmente figuram no estado da arte. Esta dissertação apresenta a investigação, implementação e avaliação de algumas dessas técnicas com o objetivo de determinar como e em que medida elas podem ser aplicadas para a extração automática de relações semânticas binárias em textos escritos em português. Desse modo, este trabalho é um importante passo no avanço do estado da arte em extração de informação com foco no idioma português, que ainda carece de recursos na área semântica, além de um avanço no cenário de PLN do português como um todo.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufscar.br:ufscar/543 |
| Date | 11 July 2013 |
| Creators | Taba, Leonardo Sameshima |
| Contributors | Caseli, Helena de Medeiros |
| Publisher | Universidade Federal de São Carlos, Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação, UFSCar, BR |
| 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:Repositório Institucional da UFSCAR, instname:Universidade Federal de São Carlos, instacron:UFSCAR |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
Page generated in 0.0023 seconds