Learning non-verbal relations under open information extraction paradigm

• Ano de defesa: 2014
• Autor(a) principal: Xavier, Clarissa Castellã
• Orientador(a): Lima, Vera Lúcia Strube de
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: eng
• Instituição de defesa: Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul
• Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação
• Departamento: Faculdade de Informáca
• País: BR
• Palavras-chave em Inglês: INFORMÁTICA; PROCESSAMENTO DA LINGUAGEM NATURAL
• Área do conhecimento CNPq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
• Link de acesso: http://tede2.pucrs.br/tede2/handle/tede/5275

O paradigma Open Information Extraction - Open IE (Extração Aberta de Informações) de extração de relações trabalha com a identificação de relações não definidas previamente, buscando superar as limitações impostas pelos métodos tradicionais de Extração de Informações como a dependência de domínio e a difícil escalabilidade. Visando estender o paradigma Open IE para que sejam extraídas relações não expressas por verbos a partir de textos em inglês, apresentamos CompIE, um componente que aprende relações expressas em compostos nominais (CNs), como (oil, extracted from, olive) - (óleo, extraído da, oliva) - do composto nominal olive oil - óleo de oliva, ou em pares do tipo adjetivo-substantivo (ASs), como (moon, that is, gorgeous) - (lua, que é, linda) - do AS gorgeous moon (linda lua). A entrada do CompIE é um arquivo texto, e sua saída é um conjunto de triplas descrevendo relações binárias. Sua arquitetura é composta por duas tarefas principais: Extrator de CNs e ASs (1) e Interpretador de CNs e ASs (2). A primeira tarefa gera uma lista de CNs e ASs a partir do corpus de entrada. A segunda tarefa realiza a interpretação dos CNs e ASs gerando as triplas que descrevem as relações extraídas do corpus. Para estudar a viabilidade da solução apresentada, realizamos uma avaliação baseada em hipóteses. Um protótipo foi construído com o intuito de validar cada uma das hipóteses. Os resultados obtidos mostram que nossa solução alcança 89% de Precisão e demonstram que o CompIE atinge sua meta de estender o paradigma Open IE extraindo relações expressas dentro dos CNs e ASs.