Submitted by Irene Nascimento (irene.kessia@ufpe.br) on 2016-08-04T18:54:26Z
No. of bitstreams: 2
license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5)
DissertacaoFinalDominiqueDigital.pdf: 1809626 bytes, checksum: 0394869923ec4dde774f79a5ec5290de (MD5) / Made available in DSpace on 2016-08-04T18:54:26Z (GMT). No. of bitstreams: 2
license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5)
DissertacaoFinalDominiqueDigital.pdf: 1809626 bytes, checksum: 0394869923ec4dde774f79a5ec5290de (MD5)
Previous issue date: 2016-02-29 / Facepe / A presente pesquisa se desenvolveu no âmbito do Observatório Temático e Laboratório – Ensino,
Tecnologia, Ciência e Informação (OtletCI) com a intensão de avançar na questão de como
extrair informação relevante e de como representá-la para fins de recuperação semântica da
informação, em particular no caso de textos de publicações científicas em português. Para tanto,
como metodologia, investigou-se a tecnologia da busca semântica quanto aos fundamentos
teóricos, sua utilidade no contexto do OtletCI e requisitos para aplicação em textos científicos
em português. Como experimento, buscou-se explicitar os requisitos da busca semântica
para a aplicação em textos científicos, através da análise da extração de relacionamentos
semânticos do tipo “causa e efeito” em 60 resumos, em português, de artigos científicos da área
de Ciências Agrárias. O estudo apresentou, por meio de considerações de ordem qualitativa e
quantitativa, uma comparação entre o processo manual e automático de extração de sentenças
de causa e efeito. Esses documentos foram previamente analisados de forma manual, e as sentenças
de causa e efeito foram extraídas através da leitura dos resumos. Para o processo automático,
com os dados transferidos do software PALAVRAS para a planilha do Excel, foi possível
realizar uma programação para localizar sentenças de causa e efeito automaticamente. O objetivo
foi comparar as sentenças identificadas diretamente pelo pesquisador e as sentenças reconstruídas
automaticamente a partir do conjunto de células programadas. Conclui-se enfatizando
que a possibilidade de usar técnicas automáticas acelera o processo de criação e extração
de relações de causa e efeito e pode ser usada como alternativa ao processo custoso de identificação
manual de informações semânticas. Porém, mais importante que propor uma estrutura de
relações de causa e efeito para a construção de sistemas de busca, o que pode-se apontar como
o resultado mais expressivo da presente pesquisa é o estabelecimento preliminar de rotinas para
a versão automatizada. / This research is developed within the Thematic Observatory and Laboratory - Education, Technology,
Science and Information (OtletCI) with the intention to move forward on the question
of how to extract relevant information and how to represent it for purposes of semantic retrieval
of information, particularly in the case of texts of scientific publications in Portuguese. Therefore,
as a methodology, we investigated the semantic search technology based on the theoretical
foundations, its usefulness in the context of OtletCI and requirements for application in scientific
texts in Portuguese. As an experiment, we tried to clarify the semantic search requirements
for the application of scientific texts by analyzing the extraction of semantic relationships such
as "cause and effect" in 60 abstracts, in Portuguese, of scientific articles in the area of Agricultural
Sciences. The study shows, through qualitative and quantitative considerations, a comparison
between manual and automatic extraction process of cause and effect sentences. These
documents were previously analyzed manually, and the sentences of cause and effect were extracted
by reading the summaries. For automatic process, with data transferred from PALAVRAS
software to the Excel spreadsheet, it was possible to carry out a program to find cause
and effect sentences automatically. The goal was to buy the sentences identified directly by the
researcher and sentences automatically reconstructed from the set of programmed cells. The
research concludes emphasizing that the possibility of using automatic techniques accelerates
the process of creating and extracting of cause and effect relationship and may be used as an
alternative to costly manual process of identifying semantic information. However, more important
than to propose a structure of cause and effect relationships for building search engines,
we can point out as the most significant result of this research the preliminary establishment of
routines for automated version.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufpe.br:123456789/17620 |
| Date | 29 February 2016 |
| Creators | CORRÊA, Dominique de Lira Vieira |
| Contributors | http://lattes.cnpq.br/2595121603577953, SANTOS, Raimundo Nonato Macedo dos |
| Publisher | Universidade Federal de Pernambuco, Programa de Pos Graduacao em Ciencia da Informacao, UFPE, Brasil |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFPE, instname:Universidade Federal de Pernambuco, instacron:UFPE |
| Rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil, http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/, info:eu-repo/semantics/openAccess |
Page generated in 0.0022 seconds