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dc.creatorDOMINGUES, Miriam Lúcia Campos Serra-
dc.date.accessioned2012-06-01T13:28:30Z-
dc.date.available2012-06-01T13:28:30Z-
dc.date.issued2011-10-21-
dc.identifier.citationDOMINGUES, Miriam Lúcia Campos Serra. Abordagem para o desenvolvimento de um etiquetador de alta acurácia para o Português do Brasil. 2011. 140 f. Orientador: Eloi Luiz Favero. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) –Instituto de Tecnologia, Universidade Federal do Pará, Belém, 2011. Disponível em: http://repositorio.ufpa.br/jspui/handle/2011/2828. Acesso em:.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufpa.br/jspui/handle/2011/2828-
dc.description.abstractPart-of-speech tagging is a basic task required by many applications of natural language processing, such as parsing and machine translation, and by applications of speech processing, for example, speech synthesis. This task consists of tagging words in a sentence with their grammatical categories. Although these applications require taggers with greater precision, the state of the art taggers still achieved accuracy of 96 to 97%. In this thesis, corpus and software resources are investigated for the development of a tagger with accuracy above of that of the state of the art for the Brazilian Portuguese language. Based on a hybrid solution that combines probabilistic tagging with rule-based tagging, the proposed thesis focuses on an exploratory study on the tagging method, size, quality, tag set, and the textual genre of the corpora available for training and testing, and evaluates the disambiguation of new or out-of-vocabulary words found in texts to be tagged. Four corpora were used in experiments: CETENFolha, Bosque CF 7.4, Mac-Morpho, and Selva Científica. The proposed tagging model was based on the use of the method of transformation-based learning (TBL) to which were added three strategies combined in a architecture that integrates the outputs (tagged texts) of two free tools, Treetagger and -TBL, with the modules that were added to the model. In the tagger model trained with Mac-Morpho corpus of journalistic genre, tagging accuracy rates of 98.05% on Mac-Morpho test set and 98.27% on Bosque CF 7.4 were achieved, both of journalistic genres. The performance of the proposed hybrid model tagger was also evaluated in the texts of Selva Científica Corpus, of the scientific genre. Needs of adjustments in the tagger and in corpora were identified and, as result, accuracy rates of 98.07% in Selva Científica, 98.06% in the text set of Mac-Morpho, and 98.30% in the texts of the Bosque CF 7.4 have been achieved. These results are significant because the accuracy rates achieved are higher than those of the state of the art, thus validating the proposed model to obtain a more reliable part-of-speech tagger.pt_BR
dc.language.isoporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal do Pará-
dc.rightsAcesso Aberto-
dc.subjectEtiquetagem morfossintáticapt_BR
dc.subjectProcessamento de linguagem natural (Computação)pt_BR
dc.subjectLinguística computacionalpt_BR
dc.subjectLinguística de corpuspt_BR
dc.subjectPart-of-speech taggingen
dc.subjectNatural language processingen
dc.subjectComputational linguisticsen
dc.subjectCorpus linguisticsen
dc.titleAbordagem para o desenvolvimento de um etiquetador de alta acurácia para o Português do Brasilpt_BR
dc.typeTesept_BR
dc.publisher.countryBrasil-
dc.publisher.departmentInstituto de Tecnologia-
dc.publisher.initialsUFPA-
dc.subject.cnpqCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA::TELECOMUNICACOES::TEORIA ELETROMAGNETICA, MICROONDAS, PROPAGACAO DE ONDAS, ANTENAS-
dc.contributor.advisor1FAVERO, Eloi Luiz-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/1497269209026542-
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/3537804199856734-
dc.description.resumoA etiquetagem morfossintática é uma tarefa básica requerida por muitas aplicações de processamento de linguagem natural, tais como análise gramatical e tradução automática, e por aplicações de processamento de fala, por exemplo, síntese de fala. Essa tarefa consiste em etiquetar palavras em uma sentença com as suas categorias gramaticais. Apesar dessas aplicações requererem etiquetadores que demandem maior precisão, os etiquetadores do estado da arte ainda alcançam acurácia de 96 a 97%. Nesta tese, são investigados recursos de corpus e de software para o desenvolvimento de um etiquetador com acurácia superior à do estado da arte para o português brasileiro. Centrada em uma solução híbrida que combina etiquetagem probabilística com etiquetagem baseada em regras, a proposta de tese se concentra em um estudo exploratório sobre o método de etiquetagem, o tamanho, a qualidade, o conjunto de etiquetas e o gênero dos corpora de treinamento e teste, além de avaliar a desambiguização de palavras novas ou desconhecidas presentes nos textos a serem etiquetados. Quatro corpora foram usados nos experimentos: CETENFolha, Bosque CF 7.4, Mac-Morpho e Selva Científica. O modelo de etiquetagem proposto partiu do uso do método de aprendizado baseado em transformação(TBL) ao qual foram adicionadas três estratégias, combinadas em uma arquitetura que integra as saídas (textos etiquetados) de duas ferramentas de uso livre, o TreeTagger e o -TBL, com os módulos adicionados ao modelo. No modelo de etiquetador treinado com o corpus Mac-Morpho, de gênero jornalístico, foram obtidas taxas de acurácia de 98,05% na etiquetagem de textos do Mac-Morpho e 98,27% em textos do Bosque CF 7.4, ambos de gênero jornalístico. Avaliou-se também o desempenho do modelo de etiquetador híbrido proposto na etiquetagem de textos do corpus Selva Científica, de gênero científico. Foram identificadas necessidades de ajustes no etiquetador e nos corpora e, como resultado, foram alcançadas taxas de acurácia de 98,07% no Selva Científica, 98,06% no conjunto de teste do Mac-Morpho e 98,30% em textos do Bosque CF 7.4. Esses resultados são significativos, pois as taxas de acurácia alcançadas são superiores às do estado da arte, validando o modelo proposto em busca de um etiquetador morfossintático mais confiável.pt_BR
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica-
Appears in Collections:Teses em Engenharia Elétrica (Doutorado) - PPGEE/ITEC

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