Automatic Identification of Whole-Part Relations in Portuguese

In this paper, we improve the extraction of semantic relations between textual elements as it is currently performed by STRING, a hybrid statistical and rule-based Natural Language Processing chain for Portuguese, by targeting whole-part relations (meronymy), that is, a semantic relation between an entity that is perceived as a constituent part of another entity, or a member of a set. In this case, we focus on the type of meronymy involving human entities and body-part nouns

Automatic identification of whole-part relations in Portuguese

Dissertação de Mestrado, Ciências da Linguagem, Faculdade de Ciências Humanas e Sociais, Universidade do Algarve, 2014Neste trabalho, procurou-se melhorar a extração de relações semânticas entre elementos textuais tal como é atualmente realizada pela STRING, um sistema híbrido de Processamento de Linguagem Natural (PLN), baseado em métodos estatísticos e regras híbrido, e desenvolvido para o Português. Visaram-se as relações todo-parte (meronímia), que pode ser definida como uma relação semântica entre uma entidade que é percebido como parte integrante de outra entidade, ou a relação entre um membro e um conjunto de elementos. Neste caso, vamos-nos concentrar num tipo de meronímia envolvendo entidades humanas e nomes parte-do-corpo (Npc); e.g., O Pedro partiu uma perna: WHOLE-PART(Pedro,perna). Para extrair este tipo de relações parte-todo, foi construído um módulo de extração de relações meronímicas baseado em regras e que foi integrado na gramática do sistema de STRING. Cerca de 17.000 instâncias de Npc foram extraídas do primeiro fragmento do corpus CETEMPúblico para a avaliação deste trabalho. Foram também recolhidos 79 casos de nomes de doença (Nd), derivados a partir de um Npc subjacente (e.g., gastrite-estômago). A fim de produzir um corpus de referência (golden standard) para a avaliação, foi selecionada uma amostra aleatória estratificada de 1.000 frases, mantendo a proporção da frequência total de Npc no corpus. Esta amostra também inclui um pequeno número de Nd (6 lemas, 17 frases). Essas instâncias foram repartidas e anotadas por quatro falantes nativos de português. 100 frases foram dadas a todos os anotadores a fim de calcular o acordo inter-anotadores, que foi considerado entre “razoável” (fair) e “bom” (good). Comparando a saída do sistema com o corpus de referência, os resultados mostram, para as relações parte-todo envolvendo Npc, 0,57 de precisão, 0,38 de cobertura (recall), 0,46 de medida-F e 0,81 de acurácia. A cobertura foi relativamente pequena (0,38), o que pode ser explicada por vários fatores, tais como o facto de, em muitas frases, o todo e a parte não estarem relacionadas sintaticamente e até se encontrarem por vezes bastante distantes. A precisão é um pouco melhor (0,57). A acurácia é relativamente elevada (0,81), uma vez que existe um grande número de casos verdadeiro-negativos. Os resultados para os nomes de doença, embora o número de casos seja pequeno, mostram uma 0,50 de precisão, 0,11 de cobertura, 0,17 de medida-F e 0,76 de acurácia. A cuidadosa análise de erros realizada permitiu detetar as principais causas para este desempenho, tendo sido possível, em alguns casos, encontrar soluções para diversos problemas. Foi então realizada uma segunda avaliação do desempenho do sistema, verificando-se uma melhoria geral dos resultados: a precisão melhorou +0,13 (de 0,57 para 0,70), a cobertura +0,11 (de 0,38 para 0,49), a medida-F +0,12 (de 0,46 para 0,58) e a acurácia +0,04 (de 0,81 para 0,85). Os resultados para os Nd permaneceram idênticos. Em suma, este trabalho pode ser considerado como uma primeira tentativa de extrair relações partetodo, envolvendo entidades humanas e Npc em Português. Um módulo baseado em regras foi construído e integrado no sistema STRING, tendo sido avaliado com resultados promissores.In this work, we improve the extraction of semantic relations between textual elements as it is currently performed by STRING, a hybrid statistical and rule-based Natural Language Processing (NLP) chain for Portuguese, by targeting whole-part relations (meronymy), that is, a semantic relation between an entity that is perceived as a constituent part of another entity, or a member of a set. In this case, we focus on the type of meronymy involving human entities and body-part nouns (Nbp); e.g., O Pedro partiu uma perna ’Pedro broke a leg’: WHOLE-PART(Pedro,perna). In order to extract this type of whole-part relations, a rule-based meronymy extraction module has been built and integrated in the grammar of the STRING system. Around 17,000 Nbp instances were extracted from the first fragment of the CETEMPúblico corpus for the evaluation of this work. We also retrieved 79 instances of disease nouns (Nsick), which are derived from an underlying Nbp (e.g., gastrite-estômago ’gastritis-stomach’). In order to produce a golden standard for the evaluation, a random stratified sample of 1,000 sentences was selected, keeping the proportion of the total frequency of Nbp in the source corpus. This sample also includes a small number of Nsick (6 lemmas, 17 sentences). These instances were annotated by four native Portuguese speakers, and for 100 of them the inter-annotator agreement was calculated and was deemed from “fair” to “good”. After confronting the produced golden standard against the system’s output, the results for Nbp show 0.57 precision, 0.38 recall, 0.46 F-measure, and 0.81 accuracy. The recall is relatively small (0.38), which can be explained by many factors such as the fact that in many sentences, the whole and the part are not syntactically related. The precision is somewhat better (0.57). The accuracy is relatively high (0.81) since there is a large number of true-negative cases. The results for Nsick, though the number of instances is small, show 0.50 precision, 0.11 recall, 0.17 F-measure, and 0.76 accuracy. A detailed error analysis was performed, some improvements have been made, and a second evaluation of the system’s performance was carried out. It showed that the precision improved by 0.13 (from 0.57 to 0.70), the recall by 0.11 (from 0.38 to 0.49), the F-measure by 0.12 (from 0.46 to 0.58), and the accuracy by 0.04 (from 0.81 to 0.85). The results for Nsick remained the same. In short, this work may be considered as a first attempt to extract whole-part relations, involving human entities and Nbp in Portuguese. A rule-based module was built and integrated in the STRING system, and it was evaluated with promising results.Erasmus Mundus Action 2 2011-2574 Triple I - Integration, Interaction and Institutions scholarship

Transportation in Social Media: an automatic classifier for travel-related tweets

In the last years researchers in the field of intelligent transportation systems have made several efforts to extract valuable information from social media streams. However, collecting domain-specific data from any social media is a challenging task demanding appropriate and robust classification methods. In this work we focus on exploring geo-located tweets in order to create a travel-related tweet classifier using a combination of bag-of-words and word embeddings. The resulting classification makes possible the identification of interesting spatio-temporal relations in S\~ao Paulo and Rio de Janeiro

Web 2.0, language resources and standards to automatically build a multilingual named entity lexicon

This paper proposes to advance in the current state-of-the-art of automatic Language Resource (LR) building by taking into consideration three elements: (i) the knowledge available in existing LRs, (ii) the vast amount of information available from the collaborative paradigm that has emerged from the Web 2.0 and (iii) the use of standards to improve interoperability. We present a case study in which a set of LRs for different languages (WordNet for English and Spanish and Parole-Simple-Clips for Italian) are extended with Named Entities (NE) by exploiting Wikipedia and the aforementioned LRs. The practical result is a multilingual NE lexicon connected to these LRs and to two ontologies: SUMO and SIMPLE. Furthermore, the paper addresses an important problem which affects the Computational Linguistics area in the present, interoperability, by making use of the ISO LMF standard to encode this lexicon. The different steps of the procedure (mapping, disambiguation, extraction, NE identification and postprocessing) are comprehensively explained and evaluated. The resulting resource contains 974,567, 137,583 and 125,806 NEs for English, Spanish and Italian respectively. Finally, in order to check the usefulness of the constructed resource, we apply it into a state-of-the-art Question Answering system and evaluate its impact; the NE lexicon improves the system’s accuracy by 28.1%. Compared to previous approaches to build NE repositories, the current proposal represents a step forward in terms of automation, language independence, amount of NEs acquired and richness of the information represented

Cross-lingual RST Discourse Parsing

Discourse parsing is an integral part of understanding information flow and argumentative structure in documents. Most previous research has focused on inducing and evaluating models from the English RST Discourse Treebank. However, discourse treebanks for other languages exist, including Spanish, German, Basque, Dutch and Brazilian Portuguese. The treebanks share the same underlying linguistic theory, but differ slightly in the way documents are annotated. In this paper, we present (a) a new discourse parser which is simpler, yet competitive (significantly better on 2/3 metrics) to state of the art for English, (b) a harmonization of discourse treebanks across languages, enabling us to present (c) what to the best of our knowledge are the first experiments on cross-lingual discourse parsing.Comment: To be published in EACL 2017, 13 page

The process of emergency, evolution, and sustainability of University-Firm relations in a context of open innovation

Existing studies on University-Firm (U-F) relations do not highlight, at least in an explicit way, the issue of open innovation. Such studies are still too centred on the advantages which the Firms are able to obtain from the relation with the Universities, failing taking into account the value that potentially goes to Universities from such links. The present paper intends to fill in this gap by empirically studying the process of emergency, evolution, and sustainability of the U-F relations in an open innovation context. Resorting to the case study methodology, we empirically demonstrate how the relations of a firm (Brisa) with the Universities (namely, ISEL) emerged, how they evolved and became sustained through time, giving special emphasis to the issue of mutual benefits derived from these relationships. Face-to-face interviews with the key-players at Brisa and ISEL, complemented with an extensive analysis of secondary sources, allowed us to conclude that the establishment of a connection between the two entities is a more complex and time consuming process (requiring a large relational and resources investment on both parts) than what the existing literature assumes. Besides the recognized gains for firms from adopting a more open-led perspective of innovation, namely based on U-F relations, our work (also) highlights the benefit deriving to the Universities from the link to companies. It is mainly due to the existence of mutual benefits that U-F relations are preserved in the long term; in other words, are sustainable.Open Innovation; University-Firm relations; Emergency; Sustainability; Benefits

Work restructuring and changing craft identity: the Tale of the Disaffected Weavers (or what happens when the rug is pulled from under your feet)

This article explores the changes in worker identity that can occur during manufacturing restructuring – specifically those linked to the declining status of craft work – through an in-depth case study of Weaveco, a UK carpet manufacturer. An analysis of changes in the labour process is followed by employee reactions centred on the demise of the traditional craft identity of male carpet weavers. The voices of the weavers dramatize the tensions involved in reconstructing their masculine identity, and we consider the implications this has for understanding gendered work relations

A design proposal of an online corpus-driven dictionary of Portuguese for University Students

University students are expected to read and write academic texts as part of typical literacy practices in higher education settings. Hyland (2009, p. viii-ix) states that meeting these literacy demands involves “learning to use language in new ways”. In order to support the mastery of written academic Portuguese, the primary aim of this PhD research was to propose a design of an online corpus-driven dictionary of Portuguese for university students (DOPU) attending Portuguese-medium institutions, speakers of Brazilian Portuguese (BP) and European Portuguese (EP), either as a mother tongue or as an additional language. The semi-automated approach to dictionary-making (Gantar et al., 2016), which is the latest method for dictionary compilation and had never been employed for Portuguese, was tested as a means of provision of lexical content that would serve as a basis for compiling entries of DOPU. It consists of automatic extraction of data from the corpus and import into dictionary writing system, where lexicographers then analyse, validate and edit the information. Thus, evaluation of this method for designing DOPU was a secondary goal of this research. The procedure was performed on the Sketch Engine (Kilgarriff et al., 2004) corpus tool and the dictionary writing system used was iLex (Erlandsen, 2010). A number of new resources and tools were created especially for the extraction, given the unsuitability of the existing ones. These were: a 40 million-word corpus of academic texts (CoPEP), balanced between BP and EP and covering six areas of knowledge, a sketch grammar, and GDEX configurations for academic Portuguese. Evaluation of the adoption of the semi-automated approach in the context of the DOPU design indicated that although further development of these brand-new resources and tools, as well as the procedure itself, would greatly contribute to increasing the quality of DOPU’s lexical content, the extracted data can already be used as a basis for entry writing. The positive results of the experiment also suggest that this approach should be highly beneficial to other lexicographic projects of Portuguese as well.No ensino superior, espera-se que estudantes participem, em maior ou menor extensão, em atividades de leitura e escrita de textos que tipicamente circulam no contexto universitário, como artigos, livros, exames, ensaios, monografias, projetos, trabalhos de conclusão de curso, dissertações, teses, entre outros. Contudo, essas práticas costumam se apresentar como verdadeiros desafios aos alunos, que não estão familiarizados com esses novos gêneros discursivos. Conforme Hyland (2009, p. viii-ix), a condição para se ter sucesso nessas práticas é “aprender a usar a língua de novas maneiras”. A linguagem acadêmica é objeto de pesquisa há muitos anos, sendo especialmente desenvolvida no âmbito da língua inglesa. Se por um lado, durante um longo período todas as atenções estavam voltadas para o English for Academic Purposes (EAP) (inglês para fins acadêmicos), tendo em vista o incomparável apelo comercial dessa área, mais recentemente tem-se entendido que falantes de inglês como língua materna também precisam aprender inglês acadêmico, pois, como dito acima, trata-se de uma nova maneira de usar a língua, que os estudantes universitários desconhecem. Nesse sentido, é natural que a grande maioria de matérias pedagógicos como livros, manuais, gramáticas, listas de palavras e dicionários, por exemplo, sejam produzidos para o contexto de uso da língua inglesa. Assim como o inglês e tantas outras línguas, o português também é usado em universidades como língua na e pela qual se constrói conhecimento. Aliás, nos últimos 15 anos, temos vivenciado um fenômeno de expansão do acesso ao ensino universitário no Brasil, paralelamente a um grande aumento da presença de alunos estrangeiros fazendo ensino superior no Brasil e em Portugal, o que reforça a natureza do português como língua de construção e difusão científica. É de se saudar os esforços e as medidas de política linguística da Comunidade dos Países de Língua Portuguesa (CPLP) para apoiar e fomentar o português como língua da ciência. Apesar dessa clara importância do português acadêmico, sabemos que sua presença como objeto de estudo de uma área específica ainda é bastante restrita. Tem-se observado algum crescimento no que diz respeito à abordagem discursiva da linguagem acadêmica; contudo, descrições ao nível léxico-gramatical ainda são bastante escassas. Em especial, no que concerne recursos lexicográficos como auxiliares pedagógicos, a existência de um dicionário de português acadêmico especialmente criado para atender as necessidades de estudantes universitários é desconhecida. Nesse sentido, tendo em vista a demanda apresentada acima e a lacuna nos estudos atuais, a presente pesquisa de doutorado buscou colaborar tanto com o campo dos recursos ao ensino de português acadêmico quanto com o de elaboração de recursos lexicográficos através da proposta de desenho de um dicionário online corpus-driven de português para estudantes universitários (DOPU). Baseando-se em uma perspectiva de português como língua pluricêntrica, este dicionário contempla as variedades português brasileiro (PB) e europeu (PE). Além disso, o público-alvo se constitui por falantes de português como língua materna e como língua adicional. Para a construção do desenho, adotou-se a mais moderna abordagem de compilação de dicionários atualmente existente, qual seja, a semi-automated approach to dictionary-making (Gantar et al., 2016). Esse método consiste na extração automática de dados de um corpus e importação para um sistema de escrita de dicionários, no qual lexicógrafos analisam, editam e validam as informações que foram automaticamente pré-organizadas nos campos da entrada conforme definições previamente estabelecidas. Esta abordagem é revolucionária no sentido em que o ponto de partida da análise lexical do corpus não mais se dá na ferramenta de análise de corpus, mas sim diretamente no sistema de escrita de dicionários. Experimentar essa abordagem no desenvolvimento do desenho do DOPU constitui-se em um objetivo secundário desta pesquisa de doutorado, uma vez que tal método nunca foi aplicado para a construção de dicionários de português. Os programas utilizados para a aplicação do procedimento de extração foram o Sketch Engine (SkE) (Kilgarriff et al., 2004), provavelmente a mais sofisticada ferramenta de criação, análise e manutenção de corpus da atualidade, e o iLex (Erlandsen, 2010), um sistema de escrita de dicionários bastante flexível e com alta capacidade de processamento de dados. Para a implementação da abordagem, são necessários: um corpus anotado com classes de palavra; uma sketch grammar (trata-se de um arquivo com relações gramaticais e diretivas de processamento para o sistema do SkE computar diferentes tipos de relações através de cálculos estáticos); uma configuração de GDEX, isto é, Good Dictionary Examples – bons exemplos para dicionários (trata-se de uma configuração com classificadores para avaliar frases e atribuir pontuações conforme os critérios estabelecidos); e definições de parâmetros (frequência mínima dos colocados e das relações gramaticais). Tendo em vista a inadequação de corpora de português, bem como da sketch grammar e do GDEX existentes para o português, em função do propósito dessa extração de dados, qual seja, a compilação de entradas para o DOPU, foi necessário elaborar novos recursos. Foi compilado o Corpus de Português Escrito em Periódicos (CoPEP), com 40 milhões de palavras, equilibrado entre as variedades PB e PE, e que cobre seis áreas de conhecimento. Os metadados do corpus foram detalhadamente anotados, permitindo fazer pesquisas avançadas. É o primeiro corpus internacional de português acadêmico de que temos notícia. De forma a padronizar a análise lexical e diminuir desequilíbrios na contagem estatística, o CoPEP foi pós-processado com o conversor Lince de forma a atualizar as ortografias de cada variedade conforme a determinação do Acordo Ortográfico da Língua Portuguesa, de 1990. Uma sketch grammar foi especialmente elaborada para o CoPEP, e, nesse sentido, pode ser aplicada a outros corpora de português anotados pelo mesmo anotador. Optou-se por usar o anotador oferecido por padrão no SkE, qual seja, o Freeling v3. Criou-se uma sketch grammar com mais e mais precisas relações gramaticais do que aquela oferecida por padrão pelo SkE. Assim, usuários trabalhando com corpora de português anotados com Freeling no SkE poderão usar a minha versão, que já está disponível no Sketch Engine. Uma configuração de GDEX havia sido produzida para fornecer exemplos para a compilação do Oxford Portuguese Dicionary (2015). No entanto, por ser bastante geral, elaborada para um corpus Web e por buscar selecionar exemplos para um dicionário bilíngue português-inglês/inglês-português, julgou-se mais apropriado criar uma configuração completamente nova. Assim, desenvolvi tal recurso, tendo em vista as características de uso da língua como apresentadas no CoPEP e o perfil do usuário do DOPU. O procedimento de extração automática de dados do CoPEP e importação para o iLex tomou como base o procedimento usado para a criação de dicionários de esloveno (criadores desse método), fazendo-se adaptações. Acrescentaram-se dois elementos ao processo de extração: o longest-commonest match (LCM), que mostra a realização mais comum do par keyword e colocado, ajudando a entender o uso mais típico das colocações; e sugestões para atribuição de etiquetas com variedade típica, tanto para a keyword quanto para o colocado. A avaliação do processo de escrita de entradas-piloto indicou que o método de extração de dados do CoPEP e importação para o iLex foi extremamente positivo, dado que a análise lexical pôde ser bastante sofisticada sem demandar o tempo rotineiro necessário quando se parte das linhas de concordância para elaboração de entradas. Alguns dados que nesta pesquisa não foram extraídos automaticamente e que tiveram que ser analisados manualmente na ferramenta de corpus poderão ser incluídos numa próxima versão do procedimento. Análise do processo de criação dos recursos necessários indicou que aprimoramentos podem ser feitos, assim aumentando a acurácia da extração. Espera-se que o desenho de dicionário online corpus-driven de português para estudantes universitários proposto por esta pesquisa de doutorado sirva como base para o desenvolvimento de outras pesquisas relacionadas de forma que a sustentar a elaboração do DOPU