• JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
 
  Bookmark and Share
 
 
Dissertação de Mestrado
DOI
Documento
Autor
Nome completo
Thales Sinelli Lima
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Carlos, 2019
Orientador
Banca examinadora
Amancio, Diego Raphael (Presidente)
Chalco, Jesús Pascual Mena
Liang, Zhao
Travieso, Gonzalo
Título em português
Segmentação em tópicos utilizando redes complexas
Palavras-chave em português
Processamento de língua natural
Redes complexas
Segmentação de tópicos
Resumo em português
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.
Título em inglês
Complex network approach to topic segmentation
Palavras-chave em inglês
Complex networks
Natural language processing
Topic segmentation
Resumo em inglês
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.
 
AVISO - A consulta a este documento fica condicionada na aceitação das seguintes condições de uso:
Este trabalho é somente para uso privado de atividades de pesquisa e ensino. Não é autorizada sua reprodução para quaisquer fins lucrativos. Esta reserva de direitos abrange a todos os dados do documento bem como seu conteúdo. Na utilização ou citação de partes do documento é obrigatório mencionar nome da pessoa autora do trabalho.
Data de Publicação
2019-11-01
 
AVISO: Saiba o que são os trabalhos decorrentes clicando aqui.
Todos os direitos da tese/dissertação são de seus autores
CeTI-SC/STI
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP. Copyright © 2001-2020. Todos os direitos reservados.