Tese de doutoramento, Informática (Engenharia Informática), Universidade de Lisboa, Faculdade de Ciências, 2014This doctoral research work provides a set of methods and heuristics for
building a definition extractor or for fine-tuning an existing one. In order
to develop and test the architecture, a generic definitions extractor for the
Portuguese language is built. Furthermore, the methods were tested in the
construction of an extractor for two languages different from Portuguese,
which are English and, less extensively, Dutch. The approach presented
in this work makes the proposed extractor completely different in nature
in comparison to the other works in the field. It is a matter of fact that
most systems that automatically extract definitions have been constructed
taking into account a specific corpus on a specific topic, and are based on
the manual construction of a set of rules or patterns capable of identifyinf
a definition in a text.
This research focused on three types of definitions, characterized by the connector
between the defined term and its description. The strategy adopted
can be seen as a "divide and conquer"approach. Differently from the other
works representing the state of the art, specific heuristics were developed in
order to deal with different types of definitions, namely copula, verbal and
punctuation definitions.
We used different methodology for each type of definition, namely we propose
to use rule-based methods to extract punctuation definitions, machine
learning with sampling algorithms for copula definitions, and machine learning
with a method to increase the number of positive examples for verbal
definitions. This architecture is justified by the increasing linguistic complexity
that characterizes the different types of definitions. Numerous experiments
have led to the conclusion that the punctuation definitions are
easily described using a set of rules. These rules can be easily adapted to
the relevant context and translated into other languages. However, in order
to deal with the other two definitions types, the exclusive use of rules is not
enough to get good performance and it asks for more advanced methods, in
particular a machine learning based approach.
Unlike other similar systems, which were built having in mind a specific
corpus or a specific domain, the one reported here is meant to obtain good
results regardless the domain or context. All the decisions made in the
construction of the definition extractor take into consideration this central
objective.Este trabalho de doutoramento visa proporcionar um conjunto de métodos
e heurísticas para a construção de um extractor de definição ou para melhorar
o desempenho de um sistema já existente, quando usado com um corpus
específico. A fim de desenvolver e testar a arquitectura, um extractor de
definic˛ões genérico para a língua Portuguesa foi construído. Além disso,
os métodos foram testados na construção de um extractor para um idioma
diferente do Português, nomeadamente Inglês, algumas heurísticas também
foram testadas com uma terceira língua, ou seja o Holandês. A abordagem
apresentada neste trabalho torna o extractor proposto neste trabalho completamente
diferente em comparação com os outros trabalhos na área. É
um fato que a maioria dos sistemas de extracção automática de definicões
foram construídos tendo em conta um corpus específico com um tema bem
determinado e são baseados na construc˛ão manual de um conjunto de regras
ou padrões capazes de identificar uma definição num texto dum domínio
específico.
Esta pesquisa centrou-se em três tipos de definições, caracterizadas pela
ligacão entre o termo definido e a sua descrição. A estratégia adoptada pode
ser vista como uma abordagem "dividir para conquistar". Diferentemente
de outras pesquisa nesta área, foram desenvolvidas heurísticas específicas
a fim de lidar com as diferentes tipologias de definições, ou seja, cópula,
verbais e definicões de pontuação.
No presente trabalho propõe-se utilizar uma metodologia diferente para cada
tipo de definição, ou seja, propomos a utilização de métodos baseados em
regras para extrair as definições de pontuação, aprendizagem automática,
com algoritmos de amostragem para definições cópula e aprendizagem automática
com um método para aumentar automáticamente o número de
exemplos positivos para a definição verbal. Esta arquitetura é justificada
pela complexidade linguística crescente que caracteriza os diferentes tipos de
definições. Numerosas experiências levaram à conclusão de que as definições
de pontuação são facilmente descritas utilizando um conjunto de regras. Essas
regras podem ser facilmente adaptadas ao contexto relevante e traduzido
para outras línguas. No entanto, a fim de lidar com os outros dois tipos de
definições, o uso exclusivo de regras não é suficiente para obter um bom
desempenho e é preciso usar métodos mais avançados, em particular aqueles
baseados em aprendizado de máquina.
Ao contrário de outros sistemas semelhantes, que foram construídos tendo
em mente um corpus ou um domínio específico, o sistema aqui apresentado
foi desenvolvido de maneira a obter bons resultados, independentemente do
domínio ou da língua. Todas as decisões tomadas na construção do extractor
de definição tiveram em consideração este objectivo central.Fundação para a Ciência e a Tecnologia (FCT, SFRH/ BD/36732/2007
