Modelagem de contextos para aprendizado automático aplicado à análise morfossintática - Kepler, Fábio Natanael (2010)
A etiquetagem morfossintática envolve atribuir às palavras de uma sentença suas classes morfossintáticas de acordo com os contextos em que elas aparecem. Cadeias de Markov de Tamanho Variável (VLMCs, do inglês \"Variable-Length Markov Chains\") oferecem uma forma de modelar contextos maiores que trigramas sem sofrer demais com a esparsidade de dados e a complexidade do espaço de estados. Mesmo assim, duas palavras do português apresentam um alto grau de ambiguidade: \'que\' e \'a\'. O número de erros na etiquetagem dessas palavras corresponde a um quarto do total de erros cometidos por um etiquetador baseado em VLMCs. Além disso, essas palavras parecem apresentar dois diferentes tipos de ambiguidade: um dependendo de contexto não local e outro de contexto direito. Exploramos maneiras de expandir o modelo baseado em VLMCs através do uso de diferentes modelos e métodos, a fim de atacar esses problemas. As abordagens mostraram variado grau de sucesso, com um método em particular (aprendizado guiado) se mostrando capaz de resolver boa parte da ambiguidade de \'a\'. Discutimos razões para isso acontecer. Com relação a \'que\', ao longo desta tese propusemos e testamos diversos métodos de aprendizado de informação contextual para tentar desambiguá-lo. Mostramos como, em todos eles, o nível de ambiguidade de \'que\' permanece praticamente constante.