Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, Florianópolis, 2020.A extração de informação contida em textos na web tem o potencial de alavancar uma série de aplicações, mas muitas delas requerem a captura automática da semântica exata de elementos textuais relevantes. O Twitter, por exemplo, gera diariamente centenas de milhões de pequenos textos (tweets), muitos dos quais com rica informação sobre usuários, fatos, produtos, serviços, desejos, opiniões, etc. A anotação semântica de palavras relevantes em tweets é um grande desafio, pois eles impõem dificuldades adicionais (e.g., pouca informação de contexto, agramaticalidade) para métodos automáticos realizarem uma desambiguação de qualidade, o que leva a resultados com baixa precisão e cobertura. Inclusive, porque a língua é um sistema simbólico polissêmico, que não tem uma semântica pronta, o que se manifesta acentuadamente em linguagem coloquial e particularmente em mídias sociais. As soluções atuais de anotação geralmente não conseguem encontrar o sentido correto de palavras em construções envolvendo a semântica implícita que, às vezes, é colocada intencionalmente, por exemplo, para fazer humor, ironia, jogo de palavras ou trocadilhos. Este trabalho propõe o desenvolvimento de uma abordagem para minerar padrões léxico-semânticos, com a finalidade de captar a semântica em texto para utilizar em tarefas que processam a linguagem. Estes padrões foram denominados de padrões MSC+, pois são definidos por sequências de Componentes Morfo-semânticos (MSC). Um algoritmo não-supervisionado foi desenvolvido para minerar tais padrões, que suportam a identificação de um novo tipo de característica semântica em documentos, assim como métodos para desambiguar o sentido de palavras. Os resultados de experimentos com a tarefa de Word Sense Disambiguation (WSD), em texto de mídia social, mostraram que instâncias de alguns padrões MSC+ aparecem em vários tweets, mas às vezes usando palavras diferentes para transmitir o sentido. Os testes realizados nos resultados do experimento em WSD demonstraram que a exploração dos padrões MSC+ permite mecanismos eficazes na desambiguação do sentido de palavras, levando a melhorias no estado da arte, segundo medidas de precisão, cobertura e medida-F. Os padrões MSC+ também foram explorados em experimentos com Análise do Discurso (AD) do conteúdo de diferentes obras do escritor Machado de Assis. Os experimentos revelaram a incidência de padrões morfo-semânticos que evidenciam características de obras literárias e que podem auxiliar na classificação de discurso das obras analisadas, tais como a preponderância de verbos específicos nos contos, de substantivos femininos nos romances e adjetivos nos poemas.Abstract: Information extraction from social media texts has the potential to boost a number of applications, but many of them require the automatic capture of accurate semantics of relevant textual elements. Twitter, for example, generates hundreds of millions of short texts (tweets) daily, many of which containing rich information about users, facts, products, services, desires, opinions, etc. The semantic annotation of relevant words in tweets is a challenge because social media impose additional difficulties (e.g., little context information, poor grammatical rules conformity) for automatic methods to carry out quality disambiguation. It leads to results with low accuracy and coverage. In addition, a language is a polysemic symbolic system without ready semantics for some constructs. Sometimes words have implicit semantics (e.g., to make humor, irony, wordplay). It is common in colloquial language, and particularly in social media. In this work, we propose the development of an approach to mine lexical-semantic patterns and capture the semantics of texts for use in language processing tasks. We learn these patterns, that we call MSC+ patterns, from text data defined by Morpho-semantic Components (MSC). An unsupervised algorithm was developed to mine such patterns, which support the identification of a new kind of semantic feature in documents, as well as methods for disambiguating the meaning of words. Experimental results on Word Sense Disambiguation (WSD) task, from tweets, show that instances of some MSC+ patterns arise in many tweets, but sometimes using different words to convey the sense of the respective MSC in some tweets where pattern instances appear. The exploitation of MSC+ patterns when they induce semantics on target words enables effective word sense disambiguation mechanisms leading to improvements in the state of the art (e.g., metrics such as accuracy, coverage, and F-measure). We also explored the MSC+ patterns on the Discourse Analysis (DA) with literary content. Experimental results on selected works of a Brazilian writer submitted to our algorithm reveal the incidence of distinct morpho-semantic patterns in different types of works, such as the preponderance of specific verbs in tales, feminine nouns in romances, and adjectives in poems
