Uma metodologia para o desenvolvimento de Wordnets terminológicas em português do Brasil

The development of computational systems capable of understanding and producing natural languages (e.g.: machine translation systems) requires some linguistic resources (lingwares), e.g. lexical knowledge databases. These resources are a crucial component of a wide variety of natural language processing (NLP) applications. Due to the increasing need to process specialized texts, domain-specific (or terminological) lexical databases have been built in many languages, especially in wordnet format. Despite the existence of a reasonable number of terminological wordnets in many languages, there is no clear and generic methodology to build them. For Brazilian Portuguese (BP), by the way, there is no domain-specific lexical database in the wordnet model. In this scenario, the TermiNet project has been developed. This project aims (i) to instantiate the generic NLP methodology proposed by Dias-da-Silva (2006) to develop terminological wordnets and (ii) to apply it to build a terminological wordnet in BP. In addition to the benefits to the NLP field, terminological wordnets may also contribute to the development of terminological/terminographic products as the organization of lexical-conceptual knowledge is an essential step in building such products. In this paper, we offer an introduction to the TermiNet project focusing on the instantiation of the generic NLP methodology.Para o desenvolvimento de vários sistemas computacionais que processam língua natural (p.ex., sistemas de sumarização, sistemas de tradução automática etc.), os pesquisadores da área do Processamento Automático das Línguas Naturais (PLN) necessitam de certos recursos linguísticos (os lingwares), os quais desempenham papel central na arquitetura desses sistemas, p.ex.: as “bases de conhecimento lexical”. Dada a necessidade crescente de se processar textos especializados, bases de conhecimento lexical especializado (ou terminológico) passaram a ser desenvolvidas para várias línguas, principalmente no formato wordnet. Ocorre que, embora exista um número razoável de wordnets terminológicas em diversas línguas, observa-se a carência de uma metodologia suficientemente clara que facilite e, sobretudo, estimule a criação dessas bases. Para o português do Brasil (PB), aliás, não há bases de conhecimento especializado no formato wordnet. Nesse cenário, está sendo desenvolvido o projeto TermiNet (do inglês, terminological wordnet), que objetiva: (i) a instanciação (ou seja, versão mais definida), para o desenvolvimento específico de wordnets terminológicas, da metodologia genérica de pesquisa no PLN proposta por Dias-da-Silva (2006) e (ii) a sua aplicação na construção de uma base desse tipo em PB. Acredita-se que o TermiNet pode beneficiar não só o PLN, mas também a Terminologia/ Terminografia em PB, pois o formato wordnet é um modelo robusto e eficaz para a sistematização do conhecimento léxico-conceitual, fundamental também para o desenvolvimento de produtos terminográficos tradicionais. Neste artigo, em especial, apresenta-se o referido projeto, focalizando a primeira etapa das atividades, que é a instanciação da metodologia trifásica de Dias-da-Silva (2006)

Building and exploring semantic equivalences resources

Language resources that include semantic equivalences at word level are common, and its usefulness is well established in text processing applications, as in the case of search. Named entities also play an important role for text based applications, but are not usually covered by the previously mentioned resources. The present work describes the WES base, Wikipedia Entity Synonym base, a freely available resource based on the Wikipedia. The WES base was built for the Portuguese Language, with the same format of another freely available thesaurus for the same language, the TeP base, which allows integration of equivalences both at word level and entity level. The resource has been built in a language independent way, so that it can be extended to different languages. The WES base was used in a Question Answering system, enhancing significantly its performance.info:eu-repo/semantics/publishedVersio

Annotation, exploitation and evaluation of parallel corpora

Exchange between the translation studies and the computational linguistics communities has traditionally not been very intense. Among other things, this is reflected by the different views on parallel corpora. While computational linguistics does not always strictly pay attention to the translation direction (e.g. when translation rules are extracted from (sub)corpora which actually only consist of translations), translation studies are amongst other things concerned with exactly comparing source and target texts (e.g. to draw conclusions on interference and standardization effects). However, there has recently been more exchange between the two fields – especially when it comes to the annotation of parallel corpora. This special issue brings together the different research perspectives. Its contributions show – from both perspectives – how the communities have come to interact in recent years

Predicate Matrix: an interoperable lexical knowledge base for predicates

183 p.La Matriz de Predicados (Predicate Matrix en inglés) es un nuevo recurso léxico-semántico resultado de la integración de múltiples fuentes de conocimiento, entre las cuales se encuentran FrameNet, VerbNet, PropBank y WordNet. La Matriz de Predicados proporciona un léxico extenso y robusto que permite mejorar la interoperabilidad entre los recursos semánticos mencionados anteriormente. La creación de la Matriz de Predicados se basa en la integración de Semlink y nuevos mappings obtenidos utilizando métodos automáticos que enlazan el conocimiento semántico a nivel léxico y de roles. Asimismo, hemos ampliado la Predicate Matrix para cubrir los predicados nominales (inglés, español) y predicados en otros idiomas (castellano, catalán y vasco). Como resultado, la Matriz de predicados proporciona un léxico multilingüe que permite el análisis semántico interoperable en múltiples idiomas

Annotation, exploitation and evaluation of parallel corpora: TC3 I

Exchange between the translation studies and the computational linguistics communities has traditionally not been very intense. Among other things, this is reflected by the different views on parallel corpora. While computational linguistics does not always strictly pay attention to the translation direction (e.g. when translation rules are extracted from (sub)corpora which actually only consist of translations), translation studies are amongst other things concerned with exactly comparing source and target texts (e.g. to draw conclusions on interference and standardization effects). However, there has recently been more exchange between the two fields – especially when it comes to the annotation of parallel corpora. This special issue brings together the different research perspectives. Its contributions show – from both perspectives – how the communities have come to interact in recent years

Normalisation of imprecise temporal expressions extracted from text

Orientador : Prof. Dr. Marcos Didonet Del FabroCo-Orientador : Prof. Dr. Angus RobertsTese (doutorado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Exatas, Programa de Pós-Graduação em Informática. Defesa: Curitiba, 05/04/2016Inclui referências : f. 95-105Resumo: Técnicas e sistemas de extração de informações são capazes de lidar com a crescente quantidade de dados não estruturados disponíveis hoje em dia. A informação temporal está entre os diferentes tipos de informações que podem ser extraídos a partir de tais fontes de dados não estruturados, como documentos de texto. Informações temporais descrevem as mudanças que acontecem através da ocorrência de eventos, e fornecem uma maneira de gravar, ordenar e medir a duração de tais ocorrências. A impossibilidade de identificar e extrair informação temporal a partir de documentos textuais faz com que seja difícil entender como os eventos são organizados em ordem cronológica. Além disso, em muitas situações, o significado das expressões temporais é impreciso, e não pode ser descrito com precisão, o que leva a erros de interpretação. As soluções existentes proporcionam formas alternativas de representar expressões temporais imprecisas. Elas são, entretanto, específicas e difíceis de generalizar. Além disso, a análise de dados temporais pode ser particularmente ineficiente na presença de erros ortográficos. As abordagens existentes usam métodos de similaridade para procurar palavras válidas dentro de um texto. No entanto, elas não são suficientes para processos erros de ortografia de uma forma eficiente. Nesta tese é apresentada uma metodologia para analisar e normalizar das expressões temporais imprecisas, em que, após a coleta e pré-processamento de dados sobre a forma como as pessoas interpretam descrições vagas de tempo no texto, diferentes técnicas são comparadas a fim de criar e selecionar o modelo de normalização mais apropriada para diferentes tipos de expressões imprecisas. Também são comparados um sistema baseado em regras e uma abordagem de aprendizagem de máquina na tentativa de identificar expressões temporais em texto, e é analisado o processo de produção de padrões de anotação, identificando possíveis fontes de problemas, dando algumas recomendações para serem consideradas no futuro esforços de anotação manual. Finalmente, é proposto um mapa fonético e é avaliado como a codificação de informação fonética poderia ser usado a fim de auxiliar os métodos de busca de similaridade e melhorar a qualidade da informação extraída.Abstract: Information Extraction systems and techniques are able to deal with the increasing amount of unstructured data available nowadays. Time is amongst the different kinds of information that may be extracted from such unstructured data sources, including text documents. Time describes changes which happen through the occurrence of events, and provides a way to record, order, and measure the duration of such occurrences. The inability to identify and extract temporal information from text makes it difficult to understand how the events are organized in a chronological order. Moreover, in many situations, the meaning of temporal expressions is imprecise, and cannot be accurately described, leading to interpretation errors. Existing solutions provide alternative ways of representing imprecise temporal expressions, though they are specific and hard to generalise. Furthermore, the analysis of temporal data may be particularly inefficient in the presence of spelling errors. Existing approaches use string similarity methods to search for valid words within a text. However, they are not rich enough to processes misspellings in an efficient way. In this thesis, we present a methodology to analyse and normalise of imprecise temporal expressions, in which, after collecting and pre-processing data on how people interpret vague descriptions of time in text, we compare different techniques in order to create and select the most appropriate normalisation model for different kinds of imprecise expressions. We also compare how a rule-based system and a machine learning approach perform on trying to identify temporal expression from text, and we analyse the process of producing gold standards, identifying possible sources of issues, giving some recommendations to be considered in future manual annotation efforts. Finally, we propose a phonetic map and evaluate how encoding phonetic information could be used in order to assist similarity search methods and improve information extraction quality