[pt] ANÁLISE DE DEPENDÊNCIA BASEADA EM TRANSIÇÃO APLICADA A UNIVERSAL DEPENDENCIES

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2019
Autor(a) principal: CESAR DE SOUZA BOUCAS
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: MAXWELL
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
[pt] APRENDIZADO DE MAQUINA
[pt] NLP PROGRAMACAO NEUROLINGUISTICA
[pt] ANALISE DE DEPENDENCIA
[en] MACHINE LEARNING
[en] NLP NEURO LINGUISTIC PROCESSING
[en] DEPENDENCY PARSING
Link de acesso: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=36740&idi=1
https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=36740&idi=2
http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.36740
Resumo: [pt] Análise de dependência consiste em obter uma estrutura sintática correspondente a determinado texto da linguagem natural. Tal estrutura, usualmente uma árvore de dependência, representa relações hierárquicas entre palavras. Representação computacionalmente eficiente que vem sendo utilizada para lidar com desafios que surgem com o crescente volume de informação textual online. Podendo ser utilizada, por exemplo, para inferir computacionalmente o significado de palavras das mais diversas línguas. Este trabalho apresenta a análise de dependência com enfoque em uma de suas modelagens mais populares em aprendizado de máquina: o método baseado em transição. Desenvolvemos uma implementação gulosa deste modelo com um classificador neural simples para executar experimentos. Datasets da iniciativa Universal Dependencies são utilizados para treinar e posteriormente testar o sistema com a validação disponibilizada na tarefa compartilhada da CoNLL-2017. Os resultados mostram empiricamente que se pode obter ganho de performance inicializando a camada de entrada da rede neural com uma representação de palavras obtida com pré-treino. Chegando a uma performance de 84,51 LAS no conjunto de teste da língua portuguesa do Brasil e 75,19 LAS no conjunto da língua inglesa. Ficando cerca de 4 pontos atrás da performance do melhor resultado para analisadores de dependência baseados em sistemas de transição.
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