Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2007 |
| Autor(a) principal: |
Specia, Lucia |
| Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Tese
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: |
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| Link de acesso: |
http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-05122007-205308/
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Resumo: |
A comunicação multilíngue é uma tarefa cada vez mais imperativa no cenário atual de grande disseminação de informações em diversas línguas. Nesse contexto, são de grande relevância os sistemas de tradução automática, que auxiliam tal comunicação, automatizando-a. Apesar de ser uma área de pesquisa bastante antiga, a Tradução Automática ainda apresenta muitos problemas. Um dos principais problemas é a ambigüidade lexical, ou seja, a necessidade de escolha de uma palavra, na língua alvo, para traduzir uma palavra da língua fonte quando há várias opções de tradução. Esse problema se mostra ainda mais complexo quando são identificadas apenas variações de sentido nas opções de tradução. Ele é denominado, nesse caso, \"ambigüidade lexical de sentido\". Várias abordagens têm sido propostas para a desambiguação lexical de sentido, mas elas são, em geral, monolíngues (para o inglês) e independentes de aplicação. Além disso, apresentam limitações no que diz respeito às fontes de conhecimento que podem ser exploradas. Em se tratando da língua portuguesa, em especial, não há pesquisas significativas voltadas para a resolução desse problema. O objetivo deste trabalho é a proposta e desenvolvimento de uma nova abordagem de desambiguação lexical de sentido, voltada especificamente para a tradução automática, que segue uma metodologia híbrida (baseada em conhecimento e em córpus) e utiliza um formalismo relacional para a representação de vários tipos de conhecimentos e de exemplos de desambiguação, por meio da técnica de Programação Lógica Indutiva. Experimentos diversos mostraram que a abordagem proposta supera abordagens alternativas para a desambiguação multilíngue e apresenta desempenho superior ou comparável ao do estado da arte em desambiguação monolíngue. Adicionalmente, tal abordagem se mostrou efetiva como mecanismo auxiliar para a escolha lexical na tradução automática estatística |
