Banca de DEFESA: ANDERSON DA SILVA BRITO SACRAMENTO
Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : ANDERSON DA SILVA BRITO SACRAMENTO
DATA : 23/11/2021
HORA: 11:00
LOCAL: https://meet.google.com/jzq-igke-mdi
TÍTULO:
Um método computacional de extração automática de eventos em domínio fechado na língua portuguesa
PALAVRAS-CHAVES:
Extração de Eventos; Extração de Informação; Processamento de Linguagem Natural; Aprendizado de Máquina; Língua Portuguesa.
PÁGINAS: 184
RESUMO:
O registro e a publicação digital de textos em linguagem natural faz parte de diferentes domínios da atividade humana. Dentre as informações registradas, os eventos são parte significativa desse conteúdo, visto que, independente do domínio, novos eventos continuam a acontecer, e os que são considerados relevantes são registrados. Com a disseminação de tecnologias de informação, a facilidade de acesso a esses registros fez crescer a oferta de eventos e também a demanda por conhecimento para auxílio à tomada de decisões, derivado de novas aplicações de um grande volume de informação cada vez mais globalizada e instantâneo. A tarefa de extração de eventos tem o objetivo de automatizar a extração de eventos por meio da identificação do tipo de evento e dos seus participantes e atributos. Essa é uma tarefa de extração de informação, que faz parte da área de processamento de linguagem natural. Não se conhece uma solução com desempenho igual ou superior ao humano para essa tarefa em qualquer linguagem natural. No caso específico da língua portuguesa, não existe apenas solução, mas carece-se de propostas de métodos e recursos linguísticos anotados para o desenvolvimento e avaliação de métodos (via aprendizado com dados, aprendizado de máquina). Que saibamos, os poucos trabalhos que foram publicados não realizaram extração de eventos em domínio fechado, i.e. quando se conhece a estrutura dos eventos que busca-se extrair, para língua portuguesa. Neste trabalho é apresentado um método de extração automática de eventos em domínio fechado em sentenças da língua portuguesa, baseado em aprendizado de máquina profundo, utilizando word embeddings contextualizados. Além disso, para suportar o desenvolvimento e a avaliação do método proposto, foi construído um corpus em português com anotações de eventos em domínio fechado.
MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 2352062 - MARLO VIEIRA DOS SANTOS E SOUZA
Externo à Instituição - PAULO MIGUEL TORRES DUARTE QUARESMA - UE
Externa à Instituição - RENATA VIEIRA - UE