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Dissertação de Mestrado
DOI
10.11606/D.55.2018.tde-19032018-145656
Documento
Autor
Nome completo
Andreia Gentil Bonfante
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Carlos, 1997
Orientador
Banca examinadora
Nunes, Maria das Graças Volpe (Presidente)
Rino, Lucia Helena Machado
Silva, Bento Carlos Dias da
Título em português
Uso de Redes Neurais para Correção Gramatical do Português: Um Estudo de Caso
Palavras-chave em português
Não disponível
Resumo em português
A construção de ferramentas para a correção automática de textos tem ganhado destaque, seguindo a evolução e eficiência dos processadores de textos ao qual elas são incorporadas. E, junto às técnicas tradicionais simbolistas de implementação de tais ferramentas, através do uso de regras de produção, surgem aplicações com técnicas até então não usuais na. área de lingüística computacional, como o uso de Redes Neurais Artificiais. O trabalho proposto tem por objetivo fazer um estudo comparativo do uso das técnicas conexionista e simbolista na revisão automática de erros gramaticais da língua portuguesa. Usando como estudo de caso as regras gramaticais da crase, tomamos como exemplo de modelo tradicional de implementação o revisor gramatical ReGra, e de outro lado, implementamos dois modelos de redes neurais (um modelo backpropagation e um modelo Elman), para detectar erros com relação ao uso da crase, tanto em casos de presença incorreta, quanto de ausência. A meta deste estudo não é apontar qual método é o mais eficiente em termos gerais, mesmo porque acreditamos que isto não seja possível. Queremos, sim, observar o desempenho de ambos os métodos quanto ao problema determinado, visando assim uma maior integração entre eles, aproveitando suas melhores potencialidades.
Título em inglês
Not available
Palavras-chave em inglês
Not available
Resumo em inglês
The wide availability of personal computers and word processors have greatly contributed for the popularization of tools for automatic text correction, While the use of traditional symbolist techniques of implementation of spelling and grammar checkers are now well established, the introduction of alternative technology does not stop of growing. The use of neural nehryorks is a good example of these alternatives. This work makes a comparative study between symbolist and connectionist paradigms in the task of automatic detection of a particular kind of error in Brazilian Portuguese texts: the use of 'crase' - contraction of the preposition 'a' and the article 'a'. The grammar checker ReGra was used as the symbolist tool and two models of neural networks were built @ackpropagation and Elman) through the use of the Sttutgart Simulator. The goal of the work is not to determine the better paradigm for this task, but to analyze the performance of the involved models in order to integrate them in an architecture which can capture the best of them.
 
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Data de Publicação
2018-03-19
 
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