Reconhecimento de padrões lexicais por meio de redes neurais - Babini, Maurizio [UNESP] (2006)
A compreensão da linguagem humana é uma das tarefas mais difíceis do Processamento da Linguagem Natural (PLN) e de modo mais geral da Automação e da Inteligência Artificial (IA). O objetivo desta pesquisa é estudar os mecanismos que permitem utilizar uma rede neural artificial para poder interpretar textos. Este trabalho deveria ser utilizado, futuramente, para criar uma interface em um ambiente de co-projeto, capaz de agrupar/classificar termos/conceitos, reconhecendo padrões textuais. Para alcançar nossos objetivos de pesquisa em nível de Mestrado, utilizamos o modelo semântico de Bernard Pottier, e uma Rede Neural Artificial de Kohonen. A escolha do modelo de Bernard Pottier deve-se ao fato de que este autor é um dos mais conceituados lingüistas da atualidade e que seu modelo é largamente utilizado por pesquisadores de vários paises, tendo sido, assim, comprovada a sua validade. No que diz respeito à rede de Kohonen, acreditamos que seja a mais indicada para este tipo de aplicação, tendo em vista o fato de que essa rede tenta imitar o funcionamento do cérebro humano, em particular, reproduzindo o mapeamento de suas áreas especializadas, e tendo como hipótese de partida que, no córtex humano, conceitos similares ou de áreas afins distribuem-se em áreas limítrofes. A escolha desse tipo de rede para o nosso trabalho deve-se, outrossim, ao fato de que ela utiliza um tipo de treinamento competitivo e não-supervisionado que permite organizar os vetores (dados) de entrada em agrupamentos (clusters).