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Defesa de Dissertação de Mestrado do aluno Breno William Santos Rezende de Carvalho

13/12/2018, 14h, Sala de Videoconferência (310), Instituto de Computação

Augmenting Electronic Semi-Structured Data for Machine Learning

Resumo: Semantic Role Labeling (SRL) consiste em encontrar os papéis semânticos dos termos em uma frase de texto de maneira automática. Esta é uma tarefa essencial para a criação de uma representação estruturada do texto processado computacionalmente. Um recurso linguístico conhecido na literatura para essa tarefa é o conjunto de documentos manualmente anotados disponíveis no Projeto FrameNet. A FrameNet é um banco de dados léxico legível por seres humanos e máquinas, contendo um número considerável de sentenças anotadas que compõem a estrutura dos frames. No entanto, enquanto vários Bom são fornecidos com sentenças anotadas, um grande número deles não possui anotações. Neste trabalho apresentamos um método de aumento de dados (data augmentation) para os documentos da FrameNet. Esta técnica aumenta em mais de 13% o número total de anotações. Para tanto, nos apoiamos em aspectos léxicos, sintáticos e semânticos das sentenças. Avaliamos o método proposto através de uma comparação do desempenho de um método de SRL estado da arte, com e sem o aumento de dados.

Banca examinadora:
Prof.ª Aline Marins Paes Carvalho (Presidente), UFF
Prof. Bernardo Nunes Gonçalves, IBM Research
Prof.ª Flávia Cristina Bernardini, UFF
Prof.ª Bianca Zadrozny, IBM Research
Prof. Fabio Gagliardi Cozman, USP

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