Refinando a extração de grafos de relacionamento semântico para textos em português
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2018 |
Tipo de documento: | Trabalho de conclusão de curso |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFRJ |
Texto Completo: | http://hdl.handle.net/11422/8300 |
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. |
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Refinando a extração de grafos de relacionamento semântico para textos em portuguêsMapas conceituaisProcessamento de linguagem naturalEstrutura de dadosAprendizado computacionalSemantic graphsNatural language processingStructured dataComputational learningCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::TEORIA DA COMPUTACAOA 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.Universidade Federal do Rio de JaneiroBrasilInstituto de ComputaçãoUFRJSilva, João Carlos Pereira dahttp://lattes.cnpq.br/9413102524215939http://lattes.cnpq.br/8978959501269486Carvalho, Danilo SilvaFaria, Fabrício Firmino deSousa, Ananda Dandi de Freitas2019-06-05T12:13:31Z2023-12-21T03:05:57Z2018-06-29info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://hdl.handle.net/11422/8300porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFRJinstname:Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ)instacron:UFRJ2023-12-21T03:05:57Zoai:pantheon.ufrj.br:11422/8300Repositório InstitucionalPUBhttp://www.pantheon.ufrj.br/oai/requestpantheon@sibi.ufrj.bropendoar:2023-12-21T03:05:57Repositório Institucional da UFRJ - Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ)false |
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