LUDI: um framework para desambiguação lexical com base no enriquecimento da semântica de frames

Enquanto no âmbito da Sintaxe as aplicações em Processamento da Língua Natural estão relativamente bem estabelecidas, no âmbito da Semântica não se observa ainda a mesma maturidade. Este trabalho é uma contribuição para os estudos em Semântica Computacional, com base na Linguística Cognitiva, reunindo ferramentas computacionais e recursos linguísticos. O objeto de estudo é a desambiguação de Unidades Lexicais. O resultado é uma aplicação computacional, chamada Framework LUDI (Lexical Unit Discovery through Inference). O framework pode ser integrado em ferramentas para recuperação de informação, sumarização, parsers semânticos e em processos de Etiquetagem de Papéis Semânticos

Representação computacional das construções de sujeito-predicado do português do Brasil

Este trabalho apresenta uma proposta para representar computacionalmente construções do Português Brasileiro, no âmbito do Constructicon da FrameNet Brasil. Dessa forma, demonstra de que maneira as teorias irmãs da Semântica de Frames e da Gramática das Construções podem ser implementadas computacionalmente com vias a sustentar aplicações em Compreensão de Língua Natural. </p

LUDI: um framework para desambiguação lexical com base no enriquecimento da semântica de frames

While in the field of Syntax techniques, algorithms and applications in Natural Language Processing are well known and relatively well established, the same situation does not hold for the field of Semantics. Aiming at contributing to the studies in Computational Semantics, this work implements ideas and insights offered by Cognitive Linguistics, which is itself an alternative to Generative Linguistics. We attempt to bring together contributions from the computational domain (Databases, Graph Theory, Ontologies, inference mechanisms, Connectionists Models), the linguistic domain (Frame Semantics and the Generative Lexicon), and the application domain (FrameNet and SIMPLE Ontology) in order to address the semantic issues more flexibly. The object of study is the process of disambiguation of Lexical Units. The results of the research are embodied in the form of a computer application, called Framework LUDI (Lexical Unit Discovery through Inference), and composed of algorithms and data structures used for Lexical Unit disambiguation. The framework is an application of Natural Language Understanding, which can be integrated into information retrieval and summarization tools, as well as into processes of Semantic Role Labeling (SRL).Enquanto no âmbito da Sintaxe, as técnicas, os algoritmos e as aplicações em Processamento da Língua Natural são bem estudados e já estão relativamente bem estabelecidos, no âmbito da Semântica não é possível observar ainda a mesma maturidade. Visando, então, contribuir para os estudos em Semântica Computacional, este trabalho busca maneiras de implementar algumas das ideias e dos insights propostos pela Linguística Cognitiva, que é, por si, uma alternativa à Linguística Gerativa. A tentativa é reunir algumas das ferramentas disponíveis, seja no viés computacional (Bancos de Dados, Teoria dos Grafos, Ontologias, Mecanismos de inferências, Modelos Conexionistas), seja no viés linguístico (Semântica de Frames e Teoria do Léxico Gerativo), seja no viés de aplicações (FrameNet e ontologia SIMPLE), a fim de abordar as questões semânticas de forma mais flexível. O objeto de estudo é o processo de desambiguação de Unidades Lexicais. O resultado da pesquisa realizada é corporificado na forma de uma aplicação computacional, chamada Framework LUDI (Lexical Unit Discovery through Inference), composta por algoritmos e estruturas de dados usados na desambiguação. O framework é uma aplicação de Compreensão da Língua Natural, que pode ser integrada em ferramentas para recuperação de informação e sumarização, bem como em processos de Etiquetagem de Papéis Semânticos (SRL - Semantic Role Labeling)

CelOWS: an ontology-driven framework using web services for conceptual modeling in systems biology

The intensive research at biological science has generated large amounts of data. Experimental tools, methods and technologies made possible a better understanding of various functions, structures and processes related to biophysics and physiology. The increase in the computational power and the application of numerical methods lead to development and use of more complex physiological models. The need of understanding of biological systems, at systemic level, lead to recent definition of Systems Biology, that adopts a systems-driven approach to describe dynamic process inside the cells. One can consider three levels of models in Systems Biology: biological, mathematical and computational. The challenge is how to represent the details of these levels in a way that can be used to explore, at several levels, the ideas and observations. The description of a model with a higher level of abstraction is fundamental. The conceptual modeling allows an abstract data representation, closer to user world, reducing the semantic gap between the domain and its representation. This work proposes a conceptual description of biological models, using ontologies, description logics and semantic rules. A service-oriented framework named CelOWS is introduced. Its architecture is based on an ontology named CelO (Cell Component Ontology). The models, described using an ontology language, are computationally represented as web services and can be used with scientific-workflows tools to compose more complex models.O advento das tecnologias de alta-performance ocasionou um crescimento exponencial do volume de dados gerado pelas pesquisas em Ciências Biológicas. O desenvolvimento contínuo de ferramentas, métodos e técnicas têm ampliado o entendimento das várias funções, estruturas e processos relacionados à biofísica e fisiologia. O aumento do poder computacional e a utilização de métodos numéricos direcionam o desenvolvimento e uso de modelos mais complexos. A necessidade de entendimento em nível sistêmico dos sistemas biológicos levou à recente definição da chamada Biologia Sistêmica, que adota uma abordagem orientada a sistemas para descrever os processos dinâmicos dentro e entre as células biológicas. Três níveis de representação de modelos em Biologia Sistêmica podem ser considerados: biológico, matemático e computacional. O desafio apresentado é como representar os detalhes desses níveis de uma forma que possa ser usada para explorar o significado de idéias e observações nos vários níveis. A descrição do modelo em um nível de maior abstração é fundamental neste contexto. A modelagem conceitual permite uma representação abstrata dos dados, a qual se assemelha com a forma que os usuários percebem realmente o mundo real, reduzindo a distância semântica entre o domínio e sua representação. O presente trabalho propõe a descrição conceitual de modelos biológicos, com o uso de ontologia, lógica descritiva e regras semânticas. É apresentado um framework orientado a serviços, chamado CelOWS, para uso em um ambiente de Modelagem e Simulação, cuja arquitetura é apoiada na ontologia CelO (Cell Component Ontology). Os modelos, descritos em uma linguagem de ontologia, são representados computacionalmente como serviços web, podendo ser utilizados em ferramentas de workflow científico para composição de modelos mais complexos

The Case for Perspective in Multimodal Datasets

This paper argues in favor of the adoption of annotation practices for multimodal datasets that recognize and represent the inherently perspectivized nature of multimodal communication. To support our claim, we present a set of annotation experiments in which FrameNet annotation is applied to the Multi30k and the Flickr 30k Entities datasets. We assess the cosine similarity between the semantic representations derived from the annotation of both pictures and captions for frames. Our findings indicate that: (i) frame semantic similarity between captions of the same picture produced in different languages is sensitive to whether the caption is a translation of another caption or not, and (ii) picture annotation for semantic frames is sensitive to whether the image is annotated in presence of a caption or not.Comment: Accepted submission for the 1st Workshop on Perspectivist Approaches to NLP (NLPerspectives