Etiquetagem morfossintática multigênero para o português do Brasil segundo o modelo Universal Dependencies

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2023
Autor(a) principal: Silva, Emanuel Huber da
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-04092023-145651/
Resumo: A etiquetagem morfossintática é um dos primeiros níveis de estruturação linguística. Encontrandose entre a morfologia e a sintaxe, busca-se identificar as classes gramaticais de cada palavra ou token. A tarefa é necessária para desambiguação morfossintática e, consequentemente, para a criação de ferramentas e métodos de Processamento de Língua Natural mais robustos. Nessa linha, existe uma variedade de trabalhos para o português do Brasil utilizando córpus de gênero jornalístico com diferentes conjuntos de etiquetas. O formalismo Universal Dependencies (UD) é a teoria linguística que tem sido mais adotada por córpus na área, o que permite a padronização entre diferentes línguas e gêneros textuais, inclusive, do conjunto de etiquetas morfossintáticas. Apesar de existirem trabalhos de etiquetadores para o português do Brasil baseados em diversos formalismos, existem poucos trabalhos que se baseiam na UD. Além disso, há escassez de trabalhos que abordam córpus com variedade de gêneros textuais. Cada gênero textual possui diferentes características linguísticas e, consequentemente, apresenta desafios para os métodos de etiquetagem. Nesse projeto, foi realizada a investigação de métodos de etiquetagem morfossintática para o português do Brasil adotando o formalismo UD. Destaca-se a análise no contexto multigênero com textos jornalísticos, acadêmicos e Conteúdo Gerado por Usuário (CGU).