Resolução de anáforas pronominais em documentos em língua portuguesa

• Main Author: Aires, Ana Margarida Pereira dos santos
• Publication Date: 2006
• Format: Master thesis
• Language: por
• Source: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
• Download full: http://hdl.handle.net/10174/15860

O processo de resolução de anáforas é fundamental para compreender um texto, enquanto o ser o humano o faz com facilidade, simulá-lo computacionalmente não é tarefa fácil. O grande objetivo deste trabalho, está em construir um sistema que dê ao computador a capacidade de inferir para anáforas pronominais, quais os seus antecedentes. O sistema desenvolvido é baseado na metodologia do centering, não só pelos seus princípios, mas também pela possível adequação à língua portuguesa. A avaliação dos resultados obtidos, refletiu algumas limitações, comuns a este tipo de sistemas, pelo que foi proposta e implementada, uma alteração ao algoritmo inicial, com acréscimo de três extensões que permitem preferir uma solução às restantes, em caso de empate. Pela nova avaliação, conclui-se uma melhoria de eficiência na segunda versão do algoritmo que tem em média uma taxa de sucesso crítica de 54% que se entende bastante positiva, uma vez que não se dispunham de corpora isentos de erros de pré-processamento. ***/Abstract - Pronominal Anaphora Resolution in Portuguese Language Documents The process of anaphora resolution is fundamental for the understanding of a text and although a human can do it easily, simulate it on the computer isn't a trivial task. The main goal of this work is to develop a system capable of mining the computer with the capacity to associate pronoun anaphor with the expression they refer to. The developed system is based on the methodology known as centering, not only due to its core ideas, but also because of its adaptability to the Portuguese language. The evaluation of the results obtained showed some limitations, common to these types of systems which lead to a proposal and implementation of improvements, over the first approach, with three extensions that overcome draw situations. The new evaluation shows an improvement over the second version of the algorithm, and has a critical success rate of 54% on average, which is believed to be quite positive considering that no corpora free of pre-processing errors, was available.