Investigação e desenvolvimento de modelos estatísticos para análise discursiva automática.
| dc.contributor | Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação – ICMC/USP | pt_BR |
| dc.contributor.author | Pardo, Thiago Alexandre Salgueiro | |
| dc.contributor.author | Nunes, Maria das Graças Volpe | |
| dc.date.accessioned | 2018-07-31T15:11:20Z | |
| dc.date.available | 2018-07-31T15:11:20Z | |
| dc.date.issued | 2005-01 | |
| dc.description.abstract | Neste relatório, são apresentados modelos estatísticos inéditos para a análise discursiva automática. Esses modelos são baseados no modelo Noisy-Channel (Shannon, 1948) e treinados com o método de Aprendizado de Máquina Expectation-Maximization (Dempster et al., 1977), produzindo resultados promissores. Apresenta-se, além disso, um modelo para aprendizado não supervisionado das estruturas argumentais dos verbos, sendo este um passo necessário para um dos modelos de análise discursiva anteriores. A avaliação deste novo modelo também é relatada, demonstrando resultados satisfatórios. O trabalho apresentado neste relatório faz parte do projeto de doutorado que visa à investigação e desenvolvimento de técnicas de análise discursiva automática e à produção de um analisador para o português do Brasil. | pt_BR |
| dc.description.notes | Relatórios Técnicos do ICMC; 251 | pt_BR |
| dc.format | 29 p. | pt_BR |
| dc.identifier.uri | http://repositorio.icmc.usp.br//handle/RIICMC/6785 | |
| 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 | Investigação e desenvolvimento de modelos estatísticos para análise discursiva automática. | pt_BR |
| dc.title.alternative | Research and development of statistical models for automatic discursive analysis. | pt_BR |
| dc.type.category | Relatórios técnicos | pt_BR |
| usp.description.abstracttranslated | In this report, unpublished statistical models are presented for the discourse. These models are based on the Noisy-Channel model (Shannon, 1948) and trained with the Machine Learning method Expectation-Maximization (Dempster et al., 1977), producing results promising. In addition, a model for non-formal learning is presented. supervised structures of the verbs, this being a step necessary for one of the previous discursive analysis models. The evaluation of this new model is also reported, demonstrating satisfactory results. The work presented in this report is part of the doctoral project aimed at research and development of automatic discursive analysis techniques and the production of a analyzer for Brazilian Portuguese. | pt_BR |