[pt] APRENDIZADO ESTRUTURADO COM INDUÇÃO E SELEÇÃO INCREMENTAIS DE ATRIBUTOS PARA ANÁLISE DE DEPENDÊNCIA EM PORTUGUÊS

• Autor(a) principal: YANELY MILANES BARROSO
• Data de Publicação: 2016
• Tipo de documento: Outros
• Idioma: eng
• Título da fonte: Repositório Institucional da PUC-RIO (Projeto Maxwell)
• Texto Completo: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=27915@1; https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=27915@2; http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.27915
• topic: [pt] PROCESSAMENTO DE LINGUAGEM NATURAL; [pt] INDUCAO DE ATRIBUTO; [pt] MODELO LINEAR ESPARSO; [pt] ANALISE DE DEPENDENCIA DE PORTUGUES; [pt] APRENDIZADO DE MAQUINA SUPERVISIONADO; [en] NATURAL LANGUAGE PROCESSING; [en] FEATURE INDUCTION; [en] SPARSE LINEAR MODEL; [en] PORTUGUESE DEPENDENCY PARSING; [en] SUPERVISED MACHINE LEARNING

[pt] O processamento de linguagem natural busca resolver várias tarefas de complexidade crescente que envolvem o aprendizado de estruturas complexas, como grafos e sequências, para um determinado texto. Por exemplo, a análise de dependência envolve o aprendizado de uma árvore que descreve a estrutura sintática de uma sentença dada. Um método amplamente utilizado para melhorar a representação do conhecimento de domínio em esta tarefa é considerar combinações de atributos usando conjunções lógicas que codificam informação útil com um padrão não-linear. O número total de todas as combinações possíveis para uma conjunção dada cresce exponencialmente no número de atributos e pode resultar em intratabilidade computacional. Também, pode levar a overfitting. Neste cenário, uma técnica para evitar o superajuste e reduzir o conjunto de atributos faz-se necessário. Uma abordagem comum para esta tarefa baseia-se em atribuir uma pontuação a uma árvore de dependência, usando uma função linear do conjunto de atributos. Sabe-se que os modelos lineares esparsos resolvem simultaneamente o problema de seleção de atributos e a estimativa de um modelo linear, através da combinação de um pequeno conjunto de atributos. Neste caso, promover a esparsidade ajuda no controle do superajuste e na compactação do conjunto de atributos. Devido a sua exibilidade, robustez e simplicidade, o algoritmo de perceptron é um método linear discriminante amplamente usado que pode ser modificado para produzir modelos esparsos e para lidar com atributos não-lineares. Propomos a aprendizagem incremental da combinação de um modelo linear esparso com um procedimento de indução de variáveis não-lineares, num cénario de predição estruturada. O modelo linear esparso é obtido através de uma modificação do algoritmo perceptron. O método de indução é Entropy-Guided Feature Generation. A avaliação empírica é realizada usando o conjunto de dados para português da CoNLL 2006 Shared Task. O analisador resultante alcança 92,98 por cento de precisão, que é um desempenho competitivo quando comparado com os sistemas de estado- da-arte. Em sua versão regularizada, o analizador alcança uma precisão de 92,83 por cento , também mostra uma redução notável de 96,17 por cento do número de atributos binários e, reduz o tempo de aprendizagem em quase 90 por cento, quando comparado com a sua versão não regularizada.