A criação de recursos linguístico-computacionais de base, como é o caso dos léxicos computacionais, é um dos focos da área de Processamento de Línguas Naturais (PLN). Porém, a maioria dos recursos léxicos computacionais existentes é específica da língua inglesa. Dentre os recursos já desenvolvidos para a língua inglesa, tem-se a VerbNet, que é um léxico com informações semânticas e sintáticas dos verbos do inglês, independente de domínio, construído com base nas classes verbais de Levin, além de possuir mapeamentos para a WordNet de Princeton (WordNet). Considerando que há poucos estudos computacionais sobre as classes de Levin, que é a base da VerbNet, para línguas diferentes do inglês, e dada a carência de um léxico para o português nos moldes da VerbNet do inglês, este trabalho teve como objetivo a criação de um recurso léxico para o português do Brasil (chamado VerbNet.Br), semelhante à VerbNet. A construção manual destes recursos geralmente é inviável devido ao tempo gasto e aos erros inseridos pelo autor humano. Portanto, há um grande esforço na área para a criação destes recursos apoiada por técnicas computacionais. Uma técnica reconhecida e bastante usada é o uso de aprendizado de máquina em córpus para extrair informação linguística. A outra é o uso de recursos já existentes para outras línguas, em geral o inglês, visando à construção de um novo recurso alinhado, aproveitando-se de atributos multilíngues/cross-linguísticos (cross-linguistic) (como é o caso da classificação verbal de Levin). O método proposto neste mestrado para a construção da VerbNet.Br é genérico, porque pode ser utilizado para a construção de recursos semelhantes para outras línguas, além do português do Brasil. Além disso, futuramente, será possível estender este recurso via criação de subclasses de conceitos. O método para criação da VerbNet.Br é fundamentado em quatro etapas: três automáticas e uma manual. Porém, também foram realizados experimentos sem o uso da etapa manual, constatando-se, com isso, que ela pode ser descartada sem afetar a precisão e abrangência dos resultados. A avaliação do recurso criado foi realizada de forma intrínseca qualitativa e quantitativa. A avaliação qualitativa consistiu: (a) da análise manual de algumas classes da VerbNet, criando um gold standard para o português do Brasil; (b) da comparação do gold standard criado com os resultados da VerbNet.Br, obtendo resultados promissores, por volta de 60% de f-measure; e (c) da comparação dos resultados da VerbNet.Br com resultados de agrupamento de verbos, concluindo que ambos os métodos apresentam resultados similares. A avaliação quantitativa considerou a taxa de aceitação dos membros das classes da VerbNet.Br, apresentando resultados na faixa de 90% de aceitação dos membros em cada classe. Uma das contribuições deste mestrado é a primeira versão da VerbNet.Br, que precisa de validação linguística, mas que já contém informação para ser utilizada em tarefas de PLN, com precisão e abrangência de 44% e 92,89%, respectivamente

Building computational-linguistic base resources, like computational lexical resources (CLR), is one of the goals of Natural Language Processing (NLP). However, most computational lexicons are specific to English. One of the resources already developed for English is the VerbNet, a lexicon with domain-independent semantic and syntactic information of English verbs. It is based on Levin's verb classification, with mappings to Princeton's WordNet (WordNet). Since only a few computational studies for languages other than English have been made about Levin's classification, and given the lack of a Portuguese CLR similar to VerbNet, the goal of this research was to create a CLR for Brazilian Portuguese (called VerbNet.Br). The manual building of these resources is usually unfeasible because it is time consuming and it can include many human-made errors. Therefore, great efforts have been made to build such resources with the aid of computational techniques. One of these techniques is machine learning, a widely known and used method for extracting linguistic information from corpora. Another one is the use of pre-existing resources for other languages, most commonly English, to support the building of new aligned resources, taking advantage of some multilingual/cross-linguistic features (like the ones in Levin's verb classification). The method proposed here for the creation of VerbNet.Br is generic, therefore it may be used to build similar resources for languages other than Brazilian Portuguese. Moreover, the proposed method also allows for a future extension of the resource via subclasses of concepts. The VerbNet.Br has a four-step method: three automatic and one manual. However, experiments were also carried out without the manual step, which can be discarded without affecting precision and recall. The evaluation of the resource was intrinsic, both qualitative and quantitative. The qualitative evaluation consisted in: (a) manual analysis of some VerbNet classes, resulting in a Brazilian Portuguese gold standard; (b) comparison of this gold standard with the VerbNet.Br results, presenting promising results (almost 60% of f-measure); and (c), comparison of the VerbNet.Br results to verb clustering results, showing that both methods achieved similar results. The quantitative evaluation considered the acceptance rate of candidate members of VerbNet.Br, showing results around 90% of acceptance. One of the contributions of this research is to present the first version of VerbNet.Br. Although it still requires linguistic validation, it already provides information to be used in NLP tasks, with precision and recall of 44% and 92.89%, respectively