Pantheon Repositório Institucional da UFRJ
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http://hdl.handle.net/11422/8300| Tipo: | Trabalho de conclusão de graduação |
| Título: | Refinando a extração de grafos de relacionamento semântico para textos em português |
| Autor(es)/Inventor(es): | Sousa, Ananda Dandi de Freitas |
| Orientador: | Silva, João Carlos Pereira da |
| Resumo: | A tecnologia de interação homem-máquina evolui a cada dia. Atualmente, é cada vez mais comum termos acesso a aplicações às quais os comandos são dados em linguagem natural, e o software é capaz de processar as sentenças recebidas, gerando outras semanticamente coerentes ao que foi requisitado. Para ser capaz de usar linguagem natural como entrada e saída, os programas de computador precisam fazer uso de dados estruturados. É a navegação através de dados estruturados, como grafos de relacionamento semântico, que permite que conhecimento seja acessado rapidamente por computadores. Por razão do grande volume de dados não-estruturados sendo produzidos a cada segundo na Web, a geração de dados estruturados é inviável manualmente. Como conseguinte, é de vital importância a criação de ferramentas para a extração automática de dados estruturados. O trabalho apresentado tem como foco o problema de geração automática de dados estruturados. Ele é construído a partir do Graphia, propondo melhorias ao mesmo. Graphia é um extrator automático de grafos de relacionamento. Ele recebe como entrada sentenças em linguagem natural e produz dados ligados na forma de grafos de relacionamento. Este documento apresenta uma nova versão para o Graphia aplicado a sentenças em português. Também reporta uma avaliação que compara as duas saídas do Graphia: antes e depois da aplicação das modificações sugeridas. Os resultados revelam que de fato houve uma melhora significativa na extração das relações ao utilizar as alterações propostas. |
| Palavras-chave: | Mapas conceituais Processamento de linguagem natural Estrutura de dados Aprendizado computacional Semantic graphs Natural language processing Structured data Computational learning |
| Assunto CNPq: | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::TEORIA DA COMPUTACAO |
| Unidade produtora: | Instituto de Computação |
| Editora: | Universidade Federal do Rio de Janeiro |
| Data de publicação: | 29-Jun-2018 |
| País de publicação: | Brasil |
| Idioma da publicação: | por |
| Tipo de acesso: | Acesso Aberto |
| Aparece nas coleções: | Ciência da Computação |
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