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Consultar: Programa de Ps-Graduao em Cincia da Computao

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Ttulo [PT]: Anlise automtica de coerncia semntica em recursos acadmicos escritos em portugus
Autor(es): Vincius Mouro Alves de Souza
Palavras-chave [PT]:

Resumo acadmico. Cincia da computao. Coerncia semntica. Anlise automtica. Anlise de semntica Latente. Latent Semantic Analysis. SciPo (Scientific Portuguese). Ambiente de auxlio escrita. Natural Language Processing.
Palavras-chave [EN]:
Academic abstract. Semantic coherece. Automatic analysis of coherence. Latent Semantic Analysis.
Titulao: Mestre em Cincia da Computao
Banca:
Valria Delisandra Feltrim [Orientador] - UEM
Srgio Roberto Pereira da Silva - UEM
Thiago Alexandre Salgueiro Pardo - UCMC/USP
Resumo:
Resumo: O resumo pode ser considerado uma das sees mais importantes de um trabalho acadmico, dado que, em conjunto com o ttulo, utilizado por pesquisadores na divulgao de suas pesquisas no meio cientfico. Nesse sentido, com o objetivo de auxiliar o processo de escrita das sees Resumo e Introduo de teses e dissertaes da rea de Cincia da Computao em portugus, Feltrim (2004) props um ambiente de auxlio escrita denominado SciPo. O auxlio fornecido pelo SciPo dado por meio de crticas e sugestes apresentadas ao usurio em relao ao uso da estrutura retrica (ou esquemtica) identificada no texto submetido a anlise. Embora o ambiente fornea feedback indicando quais pontos do texto devem ser melhorados, no analisa caractersticas relacionadas semntica do texto, como a coerncia, fundamental para a legibilidade e interpretabilidade do texto. Dessa maneira, o principal objetivo deste trabalho foi desenvolver recursos computacionais para a deteco automtica de aspectos semnticos da seo Resumo de trabalhos acadmicos escritos em portugus, de modo que eles possam ser utilizados pelo SciPo para o retorno de sugestes relacionadas coerncia. Mais especificamente, foram desenvolvidos classificadores que, com base em um certo conjunto de caractersticas extradas automaticamente da superfcie do texto e a partir da tcnica LSA - Latent Semantic Analysis e de algoritmos de aprendizagem de mquina supervisionados, apresentam indicaes sobre aspectos semnticos que contribuem para que o resumo seja considerado coerente. Tanto as avaliaes intrnsecas dos classificadores quanto a avaliao do prottipo em um contexto de uso com usurios reais demonstraram o potencial dos classificadores no auxlio escrita de resumos acadmicos com um nvel maior de coerncia por meio da apresentao das novas sugestes.

Abstract: The abstract can be considered one of the most important sections of an academic work. Along with the title, it is used by researchers to disseminate their research in scientic circles. In this context, Feltrim (2004) proposed an environment to support the writing of Abstract and Introduction sections called SciPo. This environment provides writing support by means of criticism and suggestions presented to the user with respect to the rhetorical (or schematic) structure identified in text submitted for analysis. Although the SciPo provides feedback indicating which parts of the text should be improved, it does not analyze features related to semantics, such as coherence, which is essential to the readability and interpretability of the text. Therefore, the main goal of this research was to develop computional resources to the automatic detection of semantic aspects of the Abstract section. We use these resources for the return of new suggestions related to coherence in the SciPo enviroment. In particular, we develop classifiers based on a set of features extracted automatically from the surface of the text and from the LSA technique - Latent Semantic Analysis and machine learning algorithms. Thus, the classifiers provide indications on the semantic aspects that contribute to the abstract is considered coherent. Both the intrinsic assessments of the classifiers as the evaluation of the prototype in a context of use with real users demonstrated the potential of classifiers to aid writing academics abstracts with higher lever of coherence through new suggestions.
Data da defesa: 27/07/2011
Cdigo: vtls000188287
Informaes adicionais:
Idioma: Portugus
Data de Publicao: 2011
Local de Publicao: Maring, PR
Orientador: Prof. Dr. Valria Delisandra Feltrim
Instituio: Universidade Estadual de Maring. Centro de Tecnologia. Programa de Ps-Graduao em Cincia da Computao
Nvel: Dissertao (Mestrado em Cincia da Computao)/
UEM: Departamento de Informtica

Responsavel: inez
Categoria: Aplicao
Formato: Documento PDF
Arquivo: DISSERTACAO.pdf
Tamanho: 7933 Kb (8123735 bytes)
Criado: 20-09-2011 08:57
Atualizado: 20-09-2011 09:15
Visitas: 1243
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