Repositório PUCRS: Extração de relações hiponímicas em corpora de língua portuguesa
Utilize este identificador para citar ou criar um atalho para este documento: http://hdl.handle.net/10923/7359
Título: Extração de relações hiponímicas em corpora de língua portuguesa
Autor(es): Machado, Pablo Neves
Resumo: O Processamento da Linguagem Natural (PLN) é uma área da Ciência da Computação destacada por sua relevância para o desenvolvimento de aplicações em processamento de grandes quantidades de documentos textuais ou orais. Neste trabalho focamos nos textos em língua portuguesa, deles extraindo relações hiponímicas entre entidades, usando uma abordagem baseada em regras adaptadas dos trabalhos de Hearst para o inglês, Freitas e Quental e Taba e Caseli para o português, aqui complementadas. Para validar a proposta foi desenvolvido um protótipo que extrai relações hiponímicas de corpora em língua portuguesa. O protótipo foi executado sobre corpus de textos e os resultados obtidos foram analisados tanto por fonte de referência como por grupos de regras. O processo avaliativo seguiu o proposto por Freitas e Quental com avaliação humana, e as medidas obtidas são comparadas com as relatadas nas principais fontes de referência. A dissertação ainda estuda em detalhe os erros mais frequentes identificados.
Natural Language Processing (NLP) is a Computer Science area featured by its relevance to the development of applications that process large amounts of text or speech. In this paper we focus on texts in Portuguese, extracting from them hyponymic relations between entities, using a rules-based approach adapted from Hearst to English, and Freitas and Quental and Taba and Caseli to Portuguese. The prototype was executed over a corpus of Portuguese texts and the output was analyzed according to the reference author and rule sets. The evaluation process followed the one proposed by Freitas and Quental with human judgment, and the results are compared to those reported in the main references. The dissertation also studies in detail the most common errors identified.