• 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
 
 
Tesis Doctoral
DOI
10.11606/T.55.2005.tde-29082005-172336
Documento
Autor
Nombre completo
Thiago Alexandre Salgueiro Pardo
Instituto/Escuela/Facultad
Área de Conocimiento
Fecha de Defensa
Publicación
São Carlos, 2005
Director
Tribunal
Nunes, Maria das Graças Volpe (Presidente)
Aluisio, Sandra Maria
Carvalho, Ariadne Maria Brito Rizzoni
Julia, Rita Maria da Silva
Kaestner, Celso Antônio Alves
Título en portugués
"Métodos para análise discursiva automática"
Palabras clave en portugués
análise discursiva
inteligência artificial
lingüística computacional
processamento de línguas naturais
Resumen en portugués
Pesquisas em Lingüística e Lingüística Computacional têm comprovado há tempos que um texto é mais do que uma simples seqüência de sentenças justapostas. Um texto possui uma estrutura subjacente altamente elaborada que relaciona todo o seu conteúdo, atribuindo-lhe coerência. A essa estrutura dá-se o nome de estrutura discursiva, sendo ela objeto de estudo da área de pesquisa conhecida como Análise de Discurso. Diante da grande utilidade desse conhecimento para diversas aplicações de Processamento de Línguas Naturais, por exemplo, sumarização automática de textos e resolução de anáforas, a análise discursiva automática tem recebido muita atenção. Para o português do Brasil, em particular, há poucos recursos e pesquisas nessa área de pesquisa. Neste cenário, esta tese de doutorado visa a investigar, desenvolver e implementar métodos para análise discursiva automática, adotando como principal teoria discursiva a Rhetorical Structure Theory, uma das teorias mais difundidas atualmente. A partir da anotação retórica e da análise de um corpus de textos científicos da Computação, produziu-se o primeiro analisador retórico automático para a língua portuguesa do Brasil, chamado DiZer (DIscourse analyZER), além de uma grande quantidade de conhecimento discursivo. Apresentam-se modelos estatísticos inéditos para o reconhecimento de relações discursivas baseados em unidades de conteúdo de crescente complexidade, abordando palavras, conceitos e estruturas argumentais. Em relação a este último item, é apresentado um modelo para o aprendizado não supervisionado das estruturas argumentais dos verbos, o qual foi aplicado para os 1.500 verbos mais freqüentes do inglês, resultando em um repositório chamado ArgBank. O DiZer e os modelos propostos são avaliados, produzindo resultados satisfatórios.
Título en inglés
Methods for Automatic Discourse Analysis
Palabras clave en inglés
artificial intelligence
computational linguistics
discourse analysis
natural language processing
Resumen en inglés
Researches in Linguistics and Computational Linguistics have shown that a text is more than a simple sequence of juxtaposed sentences. Every text contains a highly elaborated underlying structure that relates its content, attributing coherence to the text. This structure is called discourse structure and is the object of study in the research area known as Discourse Analysis. Given the usefulness of this kind of knowledge for several Natural Language Processing tasks, e.g., automatic text summarization and anaphora resolution, automatic discourse analysis became a very important research topic. For Brazilian Portuguese, in particular, there are few resources and researches about it. In this scenario, this thesis aims at investigating, developing and implementing methods for automatic discourse analysis, following the Rhetorical Structure Theory mainly, one of the most used discourse theories nowadays. Based on the rhetorical annotation and analysis of a corpus of scientific texts from Computers domain, the first rhetorical analyzer for Brazilian Portuguese, called DiZer (DIscourse analyZER), was produced, together with a big amount of discourse knowledge. Novel statistical models for detecting discourse relations are presented, based on content units of increasing complexity, namely, words, concepts and argument structures. About the latter, a model for unsupervised learning of verb argument structures is presented, being applied to the 1.500 most frequent English verbs, resulting in a repository called ArgBank. DiZer and the proposed models are evaluated, producing satisfactory results.
 
ADVERTENCIA - La consulta de este documento queda condicionada a la aceptación de las siguientes condiciones de uso:
Este documento es únicamente para usos privados enmarcados en actividades de investigación y docencia. No se autoriza su reproducción con finalidades de lucro. Esta reserva de derechos afecta tanto los datos del documento como a sus contenidos. En la utilización o cita de partes del documento es obligado indicar el nombre de la persona autora.
Tese.pdf (763.16 Kbytes)
Fecha de Publicación
2005-08-31
 
ADVERTENCIA: Aprenda que son los trabajos derivados haciendo clic aquí.
Todos los derechos de la tesis/disertación pertenecen a los autores
Centro de Informática de São Carlos
Biblioteca Digital de Tesis y Disertaciones de la USP. Copyright © 2001-2019. Todos los derechos reservados.