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A violação de direitos autorais é passível de sanções civis e penais.
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Coleção Digital
Título: ANOTAÇÃO MORFOSSINTÁTICA A PARTIR DO CONTEXTO MORFOLÓGICO Autor: EDUARDO DE JESUS COELHO REIS
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):
RUY LUIZ MILIDIU - ORIENTADOR
Nº do Conteudo: 28461
Catalogação: 20/12/2016 Idioma(s): PORTUGUÊS - BRASIL
Tipo: TEXTO Subtipo: TESE
Natureza: PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=28461@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=28461@2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.28461
Resumo:
Título: ANOTAÇÃO MORFOSSINTÁTICA A PARTIR DO CONTEXTO MORFOLÓGICO Autor: EDUARDO DE JESUS COELHO REIS
Nº do Conteudo: 28461
Catalogação: 20/12/2016 Idioma(s): PORTUGUÊS - BRASIL
Tipo: TEXTO Subtipo: TESE
Natureza: PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=28461@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=28461@2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.28461
Resumo:
Rotular as classes gramaticais ao longo de uma sentença - part-ofspeech
tagging - é uma das primeiras tarefas de processamento de linguagem
natural, fornecendo atributos importantes para realizar tarefas de alta complexidade.
A representação de texto a nível de palavra tem sido amplamente
adotada, tanto através de uma codificação esparsa convencional, e.g. bagofwords; quanto por uma representação distribuída, como os sofisticados
modelos de word-embedding usados para descrever informações sintáticas e
semânticas. Um problema importante desse tipo de codificação é a carência
de aspectos morfológicos. Além disso, os sistemas atuais apresentam uma
precisão por token em torno de 97 por cento. Contudo, quando avaliados por sentença,
apresentam um resultado mais modesto com uma taxa de acerto em
torno de 55−57 por cento. Neste trabalho, nós demonstramos como utilizar n-grams
para derivar automaticamente atributos esparsos e morfológicos para processamento
de texto. Essa representação permite que redes neurais realizem
a tarefa de POS-Tagging a partir de uma representação a nível de caractere.
Além disso, introduzimos uma estratégia de regularização capaz de
selecionar atributos específicos para cada neurônio. A utilização de regularização
embutida em nossos modelos produz duas variantes. A primeira
compartilha os n-grams selecionados globalmente entre todos os neurônios
de uma camada; enquanto que a segunda opera uma seleção individual para
cada neurônio, de forma que cada neurônio é sensível apenas aos n-grams
que mais o estimulam. Utilizando a abordagem apresentada, nós geramos
uma alta quantidade de características que representam afeições morfossintáticas
relevantes baseadas a nível de caractere. Nosso POS tagger atinge a
acurácia de 96, 67 por cento no corpus Mac-Morpho para o Português.
Descrição | Arquivo |
NA ÍNTEGRA |