Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2014 |
| Autor(a) principal: |
Ferreira, Thiago Castro |
| Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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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/100/100131/tde-04112014-214145/
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Resumo: |
Este documento apresenta um estudo em nível de mestrado na área de Geração de Língua Natural (GLN), enfocando a questão da variação humana na tarefa de Geração de Expressões de Referência (GER). O trabalho apresenta um levantamento bibliográfico sobre o tema, a criação de dois algoritmos de GER e a construção de um novo córpus de expressões de referência. Modelos computacionais de GER baseados nos algoritmos criados foram implementados em versões que incorporam e não incorporam a variação humana e empregados em uma série de experimentos de GER em sete córpus de expressões de referência. Resultados comprovam a hipótese inicial de que algoritmos de GER que levam em conta a variação humana podem gerar expressões de referência mais próximas a descrições de seres humanos do que algoritmos que não levam esta questão em conta. Além disso, confirmou-se que algoritmos de GER baseados em técnicas de aprendizado de máquina mostram-se superiores a algoritmos de GER consagrados e amplamente utilizados na literatura, como o algoritmo Incremental. |
