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Tese de Doutorado
DOI
10.11606/T.55.2018.tde-18102018-144020
Documento
Autor
Nome completo
Erick Rocha Fonseca
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Carlos, 2018
Orientador
Banca examinadora
Aluisio, Sandra Maria (Presidente)
Kepler, Fábio Natanael
Nunes, Maria das Graças Volpe
Ponti, Moacir Antonelli
Quaresma Neto, Paulo
Título em português
Reconhecimento de implicação textual em português
Palavras-chave em português
Processamento de Línguas Naturais
Reconhecimento de Implicação Textual
Redes Neurais
Resumo em português
O reconhecimento de implicação textual (RIT) consiste em identificar automaticamente se um trecho de texto em língua natural é verdadeiro baseado no conteúdo de outro. Este problema vem sendo estudado por pesquisadores da área de Processamento de Línguas Naturais (PLN) há alguns anos, e ganhou certo destaque mais recentemente, com a maior disponibilidade de dados anotados e desenvolvimento de métodos baseados em deep learning. Esta pesquisa de doutorado teve como objetivo o desenvolvimento de recursos e métodos computacionais para o RIT, com especial foco em língua portuguesa. Durante sua realização, foi compilado o corpus ASSIN, o primeiro a fornecer dados para treinamento e avaliação de sistemas de RIT em português, e foi organizado o workshop de mesmo nome, que reuniu pesquisadores interessados no tema. Além disso, foram feitos experimentos computacionais com diferentes tipos de estratégias para o RIT, com dados em inglês e em português. Foi desenvolvido um novo modelo para o RIT, o TEDIN (Tree Edit Distance Network). O modelo é baseado no conceito de distância de edição entre árvores sintáticas, já explorado em outros trabalhos de RIT. Seu diferencial é combinar a representação de conhecimento linguístico explícito com a flexibilidade e capacidade representativa de redes neurais. Foi também desenvolvido o Infernal, um modelo para RIT que usa técnicas clássicas de aprendizado de máquina com engenharia de atributos. Os resultados experimentais do TEDIN ficaram abaixo de outros modelos da literatura, e uma análise cuidadosa de seu comportamento indica a dificuldade de se modelar as diferenças entre árvores sintáticas. Por outro lado, o Infernal teve resultados positivos no ASSIN, definindo o novo estado-da-arte para o RIT em português.
Título em inglês
Recognizing textual entailment in Portuguese
Palavras-chave em inglês
Natural language processing
Neural networks
Recognizing textual entailment
Resumo em inglês
Recognizing Textual Entailment (RTE) consists in automatically identifying whether a text passage in natural language is true based on the content of another one. This problem has been studied in Natural Language Processing (NLP) for some years, and gained some prominence recently, with the availability of annotated data in larger quantities and the development of deep learning methods. This doctoral research had the goal of developing resources and methods for RTE, especially for Portuguese. During its execution, the ASSIN corpus was compiled, which is the first to provide data for training and evaluating RTE systems in Portuguese, and the workshop with the same name was organized, gathering researchers interested in this theme. Moreover, computational experiments were carried out with different techniques for RTE, with English and Portuguese data. A new RTE model, TEDIN (Tree Edit Distance Network), was developed. This model is based on the concept of syntactic tree edit distance, already explored in other RTE works. Its differential is to combine explicit linguistic knowledge representation with the flexibility and representative capacity of neural networks. An RTE model based on classical machine learning and feature engineering, Infernal, was also developed. TEDIN had experimental results below other models from the literature, and a careful analysis of its behavior shows the difficulty of modelling differences between syntactic trees. On the other hand, Infernal had positive results on ASSIN, setting the new stateof- the-art for RTE in Portuguese.
 
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Data de Publicação
2018-10-18
 
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