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Doctoral Thesis
DOI
Document
Author
Full name
Newton Kiyotaka Miura
E-mail
Institute/School/College
Knowledge Area
Date of Defense
Published
São Paulo, 2018
Supervisor
Committee
José Neto, João (President)
Castro Junior, Amaury Antônio de
Freitas, Aparecido Valdemir de
Rocha, Ricardo Luis de Azevedo da
Vega, Ítalo Santiago
Title in Portuguese
Geração incremental de parsers dependentes de contexto para o português brasileiro.
Keywords in Portuguese
Automação das línguas naturais
Dependência contextual
Gramática (Processamento)
Síntese estrutural
Abstract in Portuguese
Uma sentença em linguagem natural em formato textual é uma representação sucinta de um conjunto maior de informações contida numa mensagem que um ser humano deseja transmitir a outro. O entendimento de uma sentença pressupõe a obtenção dessas informações a partir da cadeia de caracteres que forma a sentença. Um dos objetivos do processamento computacional de linguagem natural é organizar e armazenar informações para utilizá-las na recuperação das informações subjacentes codificadas em texto. Esta tese apresenta um método para realizar este processo de decodificação de uma sentença, levantando um grafo que simultaneamente descreve a sua estrutura sintática dada por uma gramática e as relações de dependência entre seus elementos constituintes. A decodificação é realizada por um parser gerado automaticamente a partir da especificação de suas regras, permitindo a sua alteração de forma incremental. São apresentados técnicas de projeto e aspectos de implementação.
Title in English
Incremental generation of context dependent parsers for brazilian portuguese.
Keywords in English
Automated natural language processing
Context dependency
Grammar
Structural syntax
Abstract in English
A sentence in natural language in text format is a reduced representation of a larger set of information contained in a message that a human wishes to transmit to another. The understanding of a sentence assumes that this information is obtained from the characters that form the sentence. One of the goals of natural language computational processing is to organize and store information for use in retrieving the underlying information encoded in text. This thesis presents a method to decode a sentence, obtaining a graph that simultaneously describes its grammatical phrase structure and the dependency relations between its constituents. The parser is automatically generated from the specification of its rules, allowing it to be incrementally modified. Project techniques and implementation aspects are presented.
 
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Publishing Date
2019-04-16
 
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