Identificação automática de relações multidocumento

• Autor(a) principal: Maziero, Erick Galani
• Data de Publicação: 2012
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
• Texto Completo: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-29032012-111155/
• topic: Análise multidocumento; Aprendizado automático; Cross-document structure theory; Cross-document strucure theory; Machine learning; Multidocument analysis; Multidocument parsing; Multidocument relationship; Relações multidocumento; Rules

O tratamento multidocumento mostra-se indispensável no cenário atual das mídias eletrônicas, em que são produzidos diversos documentos sobre um mesmo tópico, principalmente quando se considera a explosão de informação permitida pela web. Tanto leitores quanto aplicações computacionais se beneficiam da análise discursiva multidocumento por meio da qual são explicitadas relações entre as porções dos documentos, por exemplo, relações de equivalência, contradição ou de contextualização de alguma informação. A fim de realizar o tratamento automático multidocumento, adota-se neste trabalho a teoria linguístico-computacional CST (Cross-document Structure Theory, Radev, 2000). Esse tipo de conhecimento multidocumento permite que (i) se tratem mais apropriadamente fenômenos como redundância, complementariedade e contradição de informações e, consequentemente, (ii) produzam-se sistemas melhores de processamento textual, como buscadores web mais inteligentes e sumarizadores automáticos. Neste trabalho é apresentada uma metodologia de identificação dessas relações explorando-se técnicas de aprendizado automático do paradigma tradicional e hierárquico. Para relações que não são passíveis de identificação por aprendizado automático foram desenvolvidas regras para sua identificação. Por fim, um parser é gerado contendo classificadores e regras