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Campo Dublin CoreValorIdioma
dc.contributor.advisorPereira Junior, Álvaro Rodriguespt_BR
dc.contributor.authorJanuario, Isaias Frederick-
dc.date.accessioned2021-02-11T17:13:11Z-
dc.date.available2021-02-11T17:13:11Z-
dc.date.issued2020pt_BR
dc.identifier.citationJANUARIO, Isaias Frederick. Um método de desambiguação de sentido e substituição lexical apoiado em dicionários e embeddings. 2020. 132 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Instituto de Ciências Exatas e Biológicas, Universidade Federal de Ouro Preto, Ouro Preto, 2020.pt_BR
dc.identifier.urihttp://www.repositorio.ufop.br/handle/123456789/13102-
dc.descriptionPrograma de Pós-Graduação em Ciência da Computação. Departamento de Ciência da Computação, Instituto de Ciências Exatas e Biológicas, Universidade Federal de Ouro Preto.pt_BR
dc.description.abstractA substituição lexical permeia diferentes atividades inerentes às áreas do Processamento de Linguagem Natural, como a simplificação de texto e expansão de consultas. A substituição tem sido explorada amplamente na literatura apresentando frequente evolução, principalmente quanto às fontes de dados utilizadas para a geração de potenciais substitutos que alimentam o processo. Naturalmente, dicionários têm sido constantemente usados por agruparem conjuntos de sinônimos em sua estrutura. Entretanto, o caráter polissêmico das palavras inviabiliza a troca direta de uma determinada palavra por qualquer sinônimo a ela associado no dicionário, já que a troca requer a análise completa do contexto. Em outro nicho de fontes, os modelos de espaço vetorial, tais como os embeddings, são utilizados para representar os termos a partir de seus contextos de aplicação. Em contrapartida, representar as palavras considerando fatores meramente contextuais, em muitos casos, dá margem para uma aproximação de termos no espaço mesmo não sendo sinônimos. Portanto, as deficiências mencionadas sugerem a junção de bases anotadas e embeddings como alternativa promissora para ganhos de resultados na tarefa de substituição. Assim, apresentamos um método de substituição utilizando informações contidas em dicionários combinados − como as relações linguísticas estruturadas em taxonomias − para coleta de potenciais sinônimos. Nosso método mensura a preservação do significado da sentença modificada focando um escopo restrito da sentença original. Consideramos também o contexto completo para apoiar o processo de desambiguação extraindo aspectos como coocorrência de termos para alimentar operações vetoriais nos modelos com a intenção de destacar os melhores sinônimos em um conjunto previamente selecionado. Nosso método superou uma ampla gama de trabalhos conhecidos na literatura na predição do melhor substituto de palavras contidas em frases de uma consolidada base de experimentação.pt_BR
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.rightsabertopt_BR
dc.subjectProcessamento de linguagem natural - computaçãopt_BR
dc.subjectBanco de dadospt_BR
dc.subjectEspaços vetoriaispt_BR
dc.titleUm método de desambiguação de sentido e substituição lexical apoiado em dicionários e embeddings.pt_BR
dc.typeDissertacaopt_BR
dc.rights.licenseAutorização concedida ao Repositório Institucional da UFOP pelo(a) autor(a) em 01/02/2021 com as seguintes condições: disponível sob Licença Creative Commons 4.0 que permite copiar, distribuir e transmitir o trabalho, desde que sejam citados o autor e o licenciante.pt_BR
dc.contributor.refereePereira Junior, Álvaro Rodriguespt_BR
dc.contributor.refereeBianchi, Andrea Gomes Campospt_BR
dc.contributor.refereeLopes, Lucelenept_BR
dc.description.abstractenLexical substitution is involved with different areas of Natural Language Processing, such as text simplification and query expansion. Substitution has been studied extensively in the literature, with frequent evolution, mainly in the sources of potential substitutes that are input to the process. Of course, dictionaries have been used for grouping synonyms in their structure. However, the polysemic aspect of words makes it difficult to directly exchange a word for any synonym linked to it in the dictionary, since the exchange requires detailed analysis of the context. In another category of sources, vector space models, such as embeddings, are used to represent terms from their application contexts. On the other hand, representing words considering purely contextual factors, in many cases, allows an approximation of terms in space even though they are not synonymous. Therefore, the mentioned problems suggest the joining of annotated bases and embeddings as a promising alternative for improving results. Thus, we present a substitution method using information contained in combined dictionaries − as the linguistic relations structured in taxonomies − to collect potential synonyms. Our method measures the preservation of the meaning of the modified sentence by focusing on a reduced scope of the original sentence. We also consider the entire context to help the disambiguation process by extracting aspects such as the co-occurrence of terms to feed vector operations in the models, aiming to highlight the best synonyms in a previously selected set. Our method surpassed an wide group of works in the literature in predicting the best substitute for words included in sentences from a well-known benchmark.pt_BR
Aparece nas coleções:PPGCC - Mestrado (Dissertações)

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