Redes complexas têm sido utilizadas para representar sistemas reais em várias áreas. Um dos sistemas estudados utilizando redes são as línguas naturais, com ênfase em estudos sobre as estruturas textuais. Nessa dissertação introduzimos modelos baseados em relações semânticas de palavras ou sentenças para a segmentação de tópicos. Aqui são abordados os principais conceitos utilizados no desenvolvimento dessa dissertação, assim como os resultados principais obtidos pelos métodos propostos. Vemos nos resultados obtidos que utilizando uma combinação de técnicas baseadas em redes previamente propostas juntamente com abordagens mais modernas de NLP obtemos resultados melhores que os modelos atuais baseados em redes.

Complex Networks have been used to represent real systems of several areas. One of such system is natural language, with enpahsis on text structure. In this thesis, we introduce models based on semantic relations between words or sentences for topic segmentation. Here, we discuss the main concepts used during the development of this dissertation, as well as the main results achieved by the models proposed. The results obtained by combining previous complexnetwork based models with modern NLP methods perform considerably better than the current complex network baseline.