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Mémoire de Maîtrise
DOI
10.11606/D.55.2018.tde-19032018-145656
Document
Auteur
Nom complet
Andreia Gentil Bonfante
Unité de l'USP
Domain de Connaissance
Date de Soutenance
Editeur
São Carlos, 1997
Directeur
Jury
Nunes, Maria das Graças Volpe (Président)
Rino, Lucia Helena Machado
Silva, Bento Carlos Dias da
Titre en portugais
Uso de Redes Neurais para Correção Gramatical do Português: Um Estudo de Caso
Mots-clés en portugais
Não disponível
Resumé en portugais
A construção de ferramentas para a correção automática de textos tem ganhado destaque, seguindo a evolução e eficiência dos processadores de textos ao qual elas são incorporadas. E, junto às técnicas tradicionais simbolistas de implementação de tais ferramentas, através do uso de regras de produção, surgem aplicações com técnicas até então não usuais na. área de lingüística computacional, como o uso de Redes Neurais Artificiais. O trabalho proposto tem por objetivo fazer um estudo comparativo do uso das técnicas conexionista e simbolista na revisão automática de erros gramaticais da língua portuguesa. Usando como estudo de caso as regras gramaticais da crase, tomamos como exemplo de modelo tradicional de implementação o revisor gramatical ReGra, e de outro lado, implementamos dois modelos de redes neurais (um modelo backpropagation e um modelo Elman), para detectar erros com relação ao uso da crase, tanto em casos de presença incorreta, quanto de ausência. A meta deste estudo não é apontar qual método é o mais eficiente em termos gerais, mesmo porque acreditamos que isto não seja possível. Queremos, sim, observar o desempenho de ambos os métodos quanto ao problema determinado, visando assim uma maior integração entre eles, aproveitando suas melhores potencialidades.
Titre en anglais
Not available
Mots-clés en anglais
Not available
Resumé en anglais
The wide availability of personal computers and word processors have greatly contributed for the popularization of tools for automatic text correction, While the use of traditional symbolist techniques of implementation of spelling and grammar checkers are now well established, the introduction of alternative technology does not stop of growing. The use of neural nehryorks is a good example of these alternatives. This work makes a comparative study between symbolist and connectionist paradigms in the task of automatic detection of a particular kind of error in Brazilian Portuguese texts: the use of 'crase' - contraction of the preposition 'a' and the article 'a'. The grammar checker ReGra was used as the symbolist tool and two models of neural networks were built @ackpropagation and Elman) through the use of the Sttutgart Simulator. The goal of the work is not to determine the better paradigm for this task, but to analyze the performance of the involved models in order to integrate them in an architecture which can capture the best of them.
 
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Date de Publication
2018-03-19
 
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