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A violação de direitos autorais é passível de sanções civis e penais.
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Coleção Digital
Título: SEMANTIC ROLE-LABELING FOR PORTUGUESE Autor: ARTHUR BELTRAO CASTILHO NETO
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):
RUY LUIZ MILIDIU - ADVISOR
Nº do Conteudo: 30371
Catalogação: 23/06/2017 Liberação: 26/06/2017 Idioma(s): PORTUGUESE - BRAZIL
Tipo: TEXT Subtipo: THESIS
Natureza: SCHOLARLY PUBLICATION
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=30371&idi=1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=30371&idi=2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.30371
Resumo:
Título: SEMANTIC ROLE-LABELING FOR PORTUGUESE Autor: ARTHUR BELTRAO CASTILHO NETO
Nº do Conteudo: 30371
Catalogação: 23/06/2017 Liberação: 26/06/2017 Idioma(s): PORTUGUESE - BRAZIL
Tipo: TEXT Subtipo: THESIS
Natureza: SCHOLARLY PUBLICATION
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=30371&idi=1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=30371&idi=2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.30371
Resumo:
Semantic role-labeling (SRL) is an important task of natural language processing (NLP) which allows establishing meaningful relationships between events described in a given sentence and its participants. Therefore, it can potentially improve performance on a large number of NLP systems such as automatic translation, spell correction, information extraction and retrieval and question answering, as it decreases ambiguity in the input text. The vast majority of SRL systems reported so far employed supervised learning techniques to perform the task. For better results, large sized manually reviewed corpora are used. The Brazilian semantic role labeled lexical resource (Propbank.br) is much smaller. Hence, in recent years, attempts have been made to improve performance using semi supervised and unsupervised learning. Even making several direct and indirect contributions to NLP, those studies were not able to outperform exclusively supervised systems. This paper presents an approach to the SRL task in Portuguese language using supervised learning over a set of 114 categorical features. Over those, we apply a combination of two domain regularization methods to cut binary features down to 96 percent. We test a SVM model (L2-loss dual support vector classification) on PropBank.Br dataset achieving results slightly better than state-of-the-art. We empirically evaluate the system using official CoNLL 2005 Shared Task script pulling 82.17 percent precision, 82.88 percent coverage and 82.52 percent F1. The previous state-of-the-art Portuguese SRL system scores 83.0 percent precision, 81.7 percent coverage and 82.3 percent F1.
Descrição | Arquivo |
COMPLETE |