XPTA: um parser AMR para o Português baseado em uma abordagem entre línguas

• Main Author: Seno, Eloize
• Publication Date: 2022
• Other Authors: Caseli, Helena, Inácio, Marcio, Anchiêta, Rafael, Ramisch, Renata
• Format: Article
• Language: por
• Source: Repositórios Científicos de Acesso Aberto de Portugal (RCAAP)
• Download full: https://doi.org/10.21814/lm.14.1.359
• topic: abstract meaning representation; semantic parser; cross-lingual approach; Portuguese; representación de significado abstracto; analizador semántico; enfoque multilingüe; Portugués; representação abstrata de significado; analisador semântico; abordagem entre línguas; Português

O crescente interesse pelo processamento semântico automático, especialmente por parte dos pesquisadores de Compreensão e de Geração de Língua Natural, tem levado a muitas pesquisas relacionadas ao desenvolvimento de parsers semânticos. E, nesse contexto, a AMR (Abstract Meaning Representation) é um dos formalismos de representação semântica que tem recebido mais atenção recentemente, devido à sua maneira relativamente simples de capturar o significado de uma sentença. A construção de parsers AMR é em grande parte baseada em córpus de referência anotados por humanos. Contudo, esse recurso é ainda bastante escasso para muitas línguas como o português. Por esse motivo, várias pesquisas têm explorado o uso de abordagens entre línguas (cross-lingual), que partem de córpus e parser existentes em uma língua fonte, para o desenvolvimento de recursos semânticos para outras línguas alvo. Dado esse contexto, este artigo descreve o XPTA, um parser AMR para o português (PT) que se baseia na abordagem entre línguas (cross-lingual, X). O XPTA parte de parser AMR existente para o inglês e de vários recursos linguísticos-computacionais bilíngues inglês--português e mapeia o conhecimento semântico disponível no inglês para a representação do significado equivalente em português. Uma avaliação automática do XPTA mostrou que a abordagem adotada é promissora e os valores obtidos para Smatch (66%, no melhor caso) apontaram que o modelo tem potencial para competir com os resultados apresentados na literatura para outros idiomas. Além da análise automática, uma análise qualitativa dos grafos gerados possibilitou identificar e categorizar os principais erros do modelo e suas possíveis causas.