A Desambiguação Lexical de Sentido (DLS) consiste em determinar o sentido mais apropriado da palavra em um contexto determinado, utilizando-se um repositório de sentidos pré-especificado. Esta tarefa é importante para outras aplicações, por exemplo, a tradução automática. Para o inglês, a DLS tem sido amplamente explorada, utilizando diferentes abordagens e técnicas, contudo, esta tarefa ainda é um desafio para os pesquisadores em semântica. Analisando os resultados dos métodos por classes gramaticais, nota-se que todas as classes não apresentam os mesmos resultados, sendo que os verbos são os que apresentam os piores resultados. Estudos ressaltam que os métodos de DLS usam informações superficiais e os verbos precisam de informação mais profunda para sua desambiguação, como frames sintáticos ou restrições seletivas. Para o português, existem poucos trabalhos nesta área e só recentemente tem-se investigado métodos de uso geral. Além disso, salienta-se que, nos últimos anos, têm sido desenvolvidos recursos lexicais focados nos verbos. Nesse contexto, neste trabalho de mestrado, visou-se investigar métodos de DLS de verbos em textos escritos em português do Brasil. Em particular, foram explorados alguns métodos tradicionais da área e, posteriormente, foi incorporado conhecimento linguístico proveniente da Verbnet.Br. Para subsidiar esta investigação, o córpus CSTNews foi anotado com sentidos de verbos usando a WordNet-Pr como repositório de sentidos. Os resultados obtidos mostraram que os métodos de DLS investigados não conseguiram superar o baseline mais forte e que a incorporação de conhecimento da VerbNet.Br produziu melhorias nos métodos, porém, estas melhorias não foram estatisticamente significantes. Algumas contribuições deste trabalho de mestrado foram um córpus anotado com sentidos de verbos, a criação de uma ferramenta que auxilie a anotação de sentidos, a investigação de métodos de DLS e o uso de informações especificas de verbos (provenientes da VerbNet.Br) na DLS de verbos.

Word Sense Disambiguation (WSD) aims at identifying the appropriate sense of a word in a given context, using a pre-specified sense-repository. This task is important to other applications as Machine Translation. For English, WSD has been widely studied, using different approaches and techniques, however, this task is still a challenge for researchers in Semantics. Analyzing the performance of different methods by the morphosyntactic class, note that not all classes have the same results, and the worst results are obtained for Verbs. Studies highlight that WSD methods use shallow information and Verbs need deeper information for its disambiguation, like syntactic frames or selectional restrictions. For Portuguese, there are few works in WSD and, recently, some works for general purpose. In addition, it is noted that, recently, have been developed lexical resources focused on Verbs. In this context, this master work aimed at researching WSD methods for verbs in texts written in Brazilian Portuguese. In particular, traditional WSD methods were explored and, subsequently, linguistic knowledge of VerbNet.Br was incorporated in these methods. To support this research, CSTNews corpus was annotated with verb senses using the WordNet-Pr as a sense-repository. The results showed that explored WSD methods did not outperform the hard baseline and the incorporation of VerbNet.Br knowledge yielded improvements in the methods, however, these improvements were not statistically significant. Some contributions of this work were the sense-annotated corpus, the creation of a tool for support the sense-annotation, the research of WSD methods for verbs and the use of specific information of verbs (from VerbNet.Br) in the WSD of verbs.