Identificação automática de segmentos discursivos: o uso do parser PALAVRAS.
| dc.contributor | Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação – ICMC/USP | pt_BR |
| dc.contributor.author | Maziero, Erick G. | |
| dc.contributor.author | Pardo, Thiago Alexandre Salgueiro | |
| dc.contributor.author | Nunes, Maria das Graças Volpe | |
| dc.date.accessioned | 2018-06-08T14:08:15Z | |
| dc.date.available | 2018-06-08T14:08:15Z | |
| dc.date.issued | 2007-08 | |
| dc.description.abstract | O processo de segmentação textual é uma tarefa prévia para a maior parte das aplicações de Processamento de Língua Natural (PLN), sendo que tarefas diferentes exigem segmentos com granularidades diferentes. Este trabalho visa à produção de segmentos que encerrem em si uma idéia ou conceito básico do texto, os quais são ideais a uma análise retórica/discursiva do texto. Mais especificamente, aborda-se a RST (Rhetorical Structure Theory), uma das teorias discursivas mais utilizadas atualmente. O método de segmentação aqui exposto será incorporado ao sistema DiZer (DIscourse analyZER for BRazilian Portuguese), substituindo sua etapa de segmentação textual, objetivando melhor desempenho deste analisador retórico automático pioneiro para o português do Brasil. O método apresentado baseia-se em informações morfossintáticas produzidas pelo parser PALAVRAS, um dos melhores analisadores para o português do Brasil. | pt_BR |
| dc.description.notes | Relatórios Técnicos do ICMC; 305 | pt_BR |
| dc.format | 23 p. | pt_BR |
| dc.identifier.uri | http://repositorio.icmc.usp.br//handle/RIICMC/6726 | |
| dc.language.iso | por | pt_BR |
| dc.publisher.city | São Carlos, SP, Brasil. | pt_BR |
| dc.subject | Inteligência artificial | pt_BR |
| dc.subject | Linguistica computacional | pt_BR |
| dc.title | Identificação automática de segmentos discursivos: o uso do parser PALAVRAS. | pt_BR |
| dc.title.alternative | Automatic identification of discursive segments: the use of the parser PALAVRAS. | pt_BR |
| dc.type.category | Relatórios técnicos | pt_BR |
| usp.description.abstracttranslated | The process of textual segmentation is a prior task for most Natural Language Processing (PLN) applications, with different tasks segments with different granularities. This work aims at the production of segments that in themselves a basic idea or concept of the text, which are ideal for an analysis of the rhetoric / discourse of the text. More specifically, RST (Rhetorical Structure Theory), one of the most widely used discursive theories today. The targeting method presented here will be incorporated into the DiZer system (DIscourse analyzer for BRazilian Portuguese), replacing its stage of textual segmentation, aiming at better performance of this pioneering automatic rhetorical analyzer for Brazilian Portuguese. The method presented is based on morphosyntactic information produced by the parser PALAVRAS, one of the best analyzers for Brazilian Portuguese. | pt_BR |