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A violação de direitos autorais é passível de sanções civis e penais.
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Coleção Digital
Título: ARQUITETURA PROFUNDA PARA EXTRAÇÃO DE CITAÇÕES Autor: LUIS FELIPE MULLER DE OLIVEIRA HENRIQUES
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):
RUY LUIZ MILIDIU - ORIENTADOR
Nº do Conteudo: 30734
Catalogação: 28/07/2017 Liberação: 08/08/2017 Idioma(s): INGLÊS - ESTADOS UNIDOS
Tipo: TEXTO Subtipo: TESE
Natureza: PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=30734&idi=1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=30734&idi=2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.30734
Resumo:
Título: ARQUITETURA PROFUNDA PARA EXTRAÇÃO DE CITAÇÕES Autor: LUIS FELIPE MULLER DE OLIVEIRA HENRIQUES
Nº do Conteudo: 30734
Catalogação: 28/07/2017 Liberação: 08/08/2017 Idioma(s): INGLÊS - ESTADOS UNIDOS
Tipo: TEXTO Subtipo: TESE
Natureza: PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=30734&idi=1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=30734&idi=2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.30734
Resumo:
A Extração e Atribuição de Citações é a tarefa de identificar citações de um texto e associá-las a seus autores. Neste trabalho, apresentamos um sistema de Extração e Atribuição de Citações para a língua portuguesa. A tarefa de Extração e Atribuição de Citações foi abordada anteriormente utilizando diversas técnicas e para uma variedade de linguagens e datasets. Os modelos tradicionais para a tarefa consistem em extrair manualmente um rico conjunto de atributos e usá-los para alimentar um classificador
raso. Neste trabalho, ao contrário da abordagem tradicional, evitamos usar atributos projetados à mão, usando técnicas de aprendizagem não supervisionadas e redes neurais profundas para automaticamente aprender atributos relevantes para resolver a tarefa. Ao evitar a criação manual de atributos, nosso modelo de aprendizagem de máquina tornou-se facilmente adaptável a outros domínios e linguagens. Nosso modelo foi treinado e avaliado no corpus GloboQuotes e sua métrica de desempenho F1 é igual a 89.43 por cento.
Descrição | Arquivo |
NA ÍNTEGRA |