Informações do Trabalho
Titulo
APORTE DA DESCOBERTA DE CONHECIMENTO EM BANCO DE DADOS EM APLICAÇÕES DE LINGUÍSTICA COMPUTACIONAL: ESTUDO DE CASO DE ROTULAÇÃO DE PAPÉIS SEMÂNTICOS
Subtítulo
Autor
Osmar Souza Sexto Alexandre
Orientador
Tarcísio de Souza Lima
Resumo
A evolução da linguística é crescente e acompanha, em ritmo mais acelerado ainda, a evolução da tecnologia e das técnicas computacionais. Neste cenário, busca-se a automatização de muitas das técnicas linguísticas, com o suporte inerente dos algoritmos computacionais e de todo poderio tecnológico. Há décadas, pesquisas sobre a análise e rotulação sintática vêm sendo feitas. Mais recentemente, o advento da rotulação de classes e papéis semânticos vem ganhando notoriedade e passa a ocupar uma grande fatia do estudo sobre linguística computacional. Várias bases de dados linguísticas vêm sendo criadas e mantidas, armazenando unidades lexicais e sentenças. Combinando essas bases de dados aos algoritmos, classificadores e técnicas de programação, chega-se ao processo de rotulação sintática e semântica sobre sentenças e/ou textos. Além de toda a parte teórica envolvida nesse cenário de rotulação semântica, este trabalho também apresenta um experimento computacional, onde são feitas as rotulações sintática e semântica sobre um conjunto de sentenças da base de dados da FrameNet. O resultado desse estudo de caso é demonstrado graficamente.
Ano:
2009
Palavras-Chave
Knowledge Discovery, Database, Semantic Role Labeling, Naïve Bayes, FrameNet, Shalmaneser
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