Utilização de redes neuronais num problema de etiquetagem gramatical
| Main Author: | |
|---|---|
| Publication Date: | 2014 |
| Format: | Master thesis |
| Language: | por |
| Source: | Repositórios Científicos de Acesso Aberto de Portugal (RCAAP) |
| Download full: | http://hdl.handle.net/10362/14221 |
Summary: | As Redes Neuronais têm aplicações numa grande diversidade de problemas, tendo a flexibilidade de poderem ser adaptadas a cada realidade em estudo. Nesta tese utilizam-se as redes neuronais como classificadores. As redes neuronais são, neste trabalho, aplicadas a um problema de linguagem natural. Construiu-se uma rede neuronal com duas camadas intermédias onde as funções de activação são a logística e a softmax. A função softmax foi utilizada para gerar os dados de saída (atribuição da probabilidade de uma palavra pertencer a cada classe). O software usado para treinar a rede foi desenvolvido em Octave. Os dados processados basearam-se nos textos que constituem o Brown Corpus; estes textos foram decompostos em três grupos: treino,desenvolvimento e teste; por fim testou-se o desempenho da rede no conjunto de teste. Dos resultados obtidos podemos concluir que a rede aprende razoavelmente, registando-se uma percentagem de erro de 6.5% no conjunto de teste. No conjunto de treino obteve-se uma percentagem de erro inferior. |
| id |
RCAP_f2c63611884bfb4a33122f6e9070519d |
|---|---|
| oai_identifier_str |
oai:run.unl.pt:10362/14221 |
| network_acronym_str |
RCAP |
| network_name_str |
Repositórios Científicos de Acesso Aberto de Portugal (RCAAP) |
| repository_id_str |
https://opendoar.ac.uk/repository/7160 |
| spelling |
Utilização de redes neuronais num problema de etiquetagem gramaticalRedes neuronaisLinguagem naturalEtiqueta gramaticalFunções de activaçãoAs Redes Neuronais têm aplicações numa grande diversidade de problemas, tendo a flexibilidade de poderem ser adaptadas a cada realidade em estudo. Nesta tese utilizam-se as redes neuronais como classificadores. As redes neuronais são, neste trabalho, aplicadas a um problema de linguagem natural. Construiu-se uma rede neuronal com duas camadas intermédias onde as funções de activação são a logística e a softmax. A função softmax foi utilizada para gerar os dados de saída (atribuição da probabilidade de uma palavra pertencer a cada classe). O software usado para treinar a rede foi desenvolvido em Octave. Os dados processados basearam-se nos textos que constituem o Brown Corpus; estes textos foram decompostos em três grupos: treino,desenvolvimento e teste; por fim testou-se o desempenho da rede no conjunto de teste. Dos resultados obtidos podemos concluir que a rede aprende razoavelmente, registando-se uma percentagem de erro de 6.5% no conjunto de teste. No conjunto de treino obteve-se uma percentagem de erro inferior.Rodrigues, RuiRUNRibeiro, Maria Teresa Figueiredo Gomes2015-01-29T11:43:29Z2014-072015-012014-07-01T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10362/14221porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositórios Científicos de Acesso Aberto de Portugal (RCAAP)instname:FCCN, serviços digitais da FCT – Fundação para a Ciência e a Tecnologiainstacron:RCAAP2024-05-22T17:17:48Zoai:run.unl.pt:10362/14221Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireinfo@rcaap.ptopendoar:https://opendoar.ac.uk/repository/71602025-05-28T16:48:36.173359Repositórios Científicos de Acesso Aberto de Portugal (RCAAP) - FCCN, serviços digitais da FCT – Fundação para a Ciência e a Tecnologiafalse |
| dc.title.none.fl_str_mv |
Utilização de redes neuronais num problema de etiquetagem gramatical |
| title |
Utilização de redes neuronais num problema de etiquetagem gramatical |
| spellingShingle |
Utilização de redes neuronais num problema de etiquetagem gramatical Ribeiro, Maria Teresa Figueiredo Gomes Redes neuronais Linguagem natural Etiqueta gramatical Funções de activação |
| title_short |
Utilização de redes neuronais num problema de etiquetagem gramatical |
| title_full |
Utilização de redes neuronais num problema de etiquetagem gramatical |
| title_fullStr |
Utilização de redes neuronais num problema de etiquetagem gramatical |
| title_full_unstemmed |
Utilização de redes neuronais num problema de etiquetagem gramatical |
| title_sort |
Utilização de redes neuronais num problema de etiquetagem gramatical |
| author |
Ribeiro, Maria Teresa Figueiredo Gomes |
| author_facet |
Ribeiro, Maria Teresa Figueiredo Gomes |
| author_role |
author |
| dc.contributor.none.fl_str_mv |
Rodrigues, Rui RUN |
| dc.contributor.author.fl_str_mv |
Ribeiro, Maria Teresa Figueiredo Gomes |
| dc.subject.por.fl_str_mv |
Redes neuronais Linguagem natural Etiqueta gramatical Funções de activação |
| topic |
Redes neuronais Linguagem natural Etiqueta gramatical Funções de activação |
| description |
As Redes Neuronais têm aplicações numa grande diversidade de problemas, tendo a flexibilidade de poderem ser adaptadas a cada realidade em estudo. Nesta tese utilizam-se as redes neuronais como classificadores. As redes neuronais são, neste trabalho, aplicadas a um problema de linguagem natural. Construiu-se uma rede neuronal com duas camadas intermédias onde as funções de activação são a logística e a softmax. A função softmax foi utilizada para gerar os dados de saída (atribuição da probabilidade de uma palavra pertencer a cada classe). O software usado para treinar a rede foi desenvolvido em Octave. Os dados processados basearam-se nos textos que constituem o Brown Corpus; estes textos foram decompostos em três grupos: treino,desenvolvimento e teste; por fim testou-se o desempenho da rede no conjunto de teste. Dos resultados obtidos podemos concluir que a rede aprende razoavelmente, registando-se uma percentagem de erro de 6.5% no conjunto de teste. No conjunto de treino obteve-se uma percentagem de erro inferior. |
| publishDate |
2014 |
| dc.date.none.fl_str_mv |
2014-07 2014-07-01T00:00:00Z 2015-01-29T11:43:29Z 2015-01 |
| dc.type.status.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
| dc.type.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| format |
masterThesis |
| status_str |
publishedVersion |
| dc.identifier.uri.fl_str_mv |
http://hdl.handle.net/10362/14221 |
| url |
http://hdl.handle.net/10362/14221 |
| dc.language.iso.fl_str_mv |
por |
| language |
por |
| dc.rights.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess |
| eu_rights_str_mv |
openAccess |
| dc.format.none.fl_str_mv |
application/pdf |
| dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:Repositórios Científicos de Acesso Aberto de Portugal (RCAAP) instname:FCCN, serviços digitais da FCT – Fundação para a Ciência e a Tecnologia instacron:RCAAP |
| instname_str |
FCCN, serviços digitais da FCT – Fundação para a Ciência e a Tecnologia |
| instacron_str |
RCAAP |
| institution |
RCAAP |
| reponame_str |
Repositórios Científicos de Acesso Aberto de Portugal (RCAAP) |
| collection |
Repositórios Científicos de Acesso Aberto de Portugal (RCAAP) |
| repository.name.fl_str_mv |
Repositórios Científicos de Acesso Aberto de Portugal (RCAAP) - FCCN, serviços digitais da FCT – Fundação para a Ciência e a Tecnologia |
| repository.mail.fl_str_mv |
info@rcaap.pt |
| _version_ |
1833596208645406720 |