Neste trabalho, mostramos a importância da pragmática em Sistemas de Processamento de Linguagem Natural. Estamos interessados, principalmente, em utilizá-la na eliminação da ambigüidade inerente à ordem dos quantificadores na representação do significado de sentenças. Desse modo, analisamos dois algoritmos geradores de escopos - um deles, baseado na geração de todos os escopos combinatoriamente possíveis; e, um segundo que suprime leituras falsas baseando-se na formação das fórmulas lógicas. Para os dois algoritmos acima, realizamos medidas para análise de eficiência e apresentamos as implementaçôes Prolog dos mesmos. O problema da eficácia dos algoritmos não pode ser ignorado desde que o problema de encontrar a representação correta de uma sentença não termina com a geração de escopos alternativos. O conhecimento pragmático deve ser acionado após a geração dos escopos para encontrarmos a interpretação mais pláusivel para uma data sentença.

Pragmatics is important to handle ambiguity in Natutal Language Processing. In particular, pragmatics can be used for quantifier scoping's correct interpretation in natural language sentences. In this work we treat the problem of handling quantifier scoping in natural language sentences that are assigned a logic meaning representation. In particular, we concentrate in two algorithms that generate quantifier scopings for portuguese. sentences. We address the scoping algorithm where all potential alternative scoping are generated obtaining the logical form that would correspond to each permutation as well as the scoping algorithm to generate logical forms where exceptions are taken into account to further constraint the number of possibilities. The two algorithms are presented together with its implementation in Prolog and measures of their efficiency. Although these measures show that the first algorithm is much more efficient than the second algorithm, the problem of efficacy - since after generating the scoping for some sentences, pragmatic information specific to the domain may be essencial for deriving the correct reading - can not be ignored.