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Mémoire de Maîtrise
DOI
10.11606/D.100.2014.tde-04112014-214145
Document
Auteur
Nom complet
Thiago Castro Ferreira
Adresse Mail
Unité de l'USP
Domain de Connaissance
Date de Soutenance
Editeur
São Paulo, 2014
Directeur
Jury
Paraboni, Ivandré (Président)
Pardo, Thiago Alexandre Salgueiro
Peres, Sarajane Marques
Titre en portugais
A variação humana na geração de expressões de referência
Mots-clés en portugais
Geração de expressões de referência
Geração de língua natural
Variação humana
Resumé en portugais
Este documento apresenta um estudo em nível de mestrado na área de Geração de Língua Natural (GLN), enfocando a questão da variação humana na tarefa de Geração de Expressões de Referência (GER). O trabalho apresenta um levantamento bibliográfico sobre o tema, a criação de dois algoritmos de GER e a construção de um novo córpus de expressões de referência. Modelos computacionais de GER baseados nos algoritmos criados foram implementados em versões que incorporam e não incorporam a variação humana e empregados em uma série de experimentos de GER em sete córpus de expressões de referência. Resultados comprovam a hipótese inicial de que algoritmos de GER que levam em conta a variação humana podem gerar expressões de referência mais próximas a descrições de seres humanos do que algoritmos que não levam esta questão em conta. Além disso, confirmou-se que algoritmos de GER baseados em técnicas de aprendizado de máquina mostram-se superiores a algoritmos de GER consagrados e amplamente utilizados na literatura, como o algoritmo Incremental.
Titre en anglais
The human variation in the referring expression generation task
Mots-clés en anglais
Human variation
Natural language generation
Referring expression generation
Resumé en anglais
This work concerns a MSc Project in the field of Natural Language Generation (NLG), focusing on the issue of human variation in the Referring Expression Generation task (REG). The study presents a literature review on the topic, the proposal of two REG algorithms and the construction of a new corpus of referring expressions. Based on these algorithms, two REG models are implemented: with and without taking human variation. These models are employed in a series of REG experiments using seven referring expression corpora. Results confirm the initial hypothesis that REG algorithms that take speaker variation into account outperform existing algorithms that generate speaker-independent descriptions. Moreover, the present study confirms that algorithms based on machine learning techniques overperform existing algorithms, as the Dale and Reiter's Incremental algorithm.
 
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Documento_Final.pdf (2.02 Mbytes)
Date de Publication
2014-12-15
 
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