Abstract Meaning Representation Parsing for the Brazilian Portuguese Language (2020)
- Authors:
- Autor USP: ANCHIêTA, RAFAEL TORRES - ICMC
- Unidade: ICMC
- Sigla do Departamento: SCC
- Subjects: LINGUÍSTICA COMPUTACIONAL; PROCESSAMENTO DE LINGUAGEM NATURAL; LINGUAGEM NATURAL; SEMÂNTICA DE PROGRAMAÇÃO; SEMÂNTICA
- Keywords: Abstract meaning representation; Analisador semântico; Anotação semântica; Representação abstrata de significado; Semantic annotation; Semantic parsnig
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Abstract: Semântica computacional é a área encarregada de estudar possíveis representações semânticas, ou seja, formalismos semânticos que são computacionalmente viáveis para representar expressões da língua humana. Esses formalismos desempenham um papel importante para o entendimento de uma língua natural, capturando o significado de expressões linguísticas. Além disso, eles são o principal ingrediente para desenvolver analisadores semânticos, que são responsáveis por mapear sentenças de uma língua natural em uma representação semântica computacionalmente tratável. Com o objetivo de representar e entender características semânticas de uma língua natural e, com isso, desenvolver ferramentas computacionais que produzam resultados mais próximos aos dos humanos, diversos formalismos semânticos foram propostos, como: Universal Networking Language (UNL), Universal Conceptual Cognitive Annotation, (UCCA), Abstract Meaning Representation (AMR), entre outros. Em especial, Abstract Meaning Representation (AMR) é um formalismo semântico baseado em grafo direcionado que possui única raiz com nós e arestas rotulados. Os nós representam conceitos (que podem ser as palavras de uma sentença), as arestas representam relações semânticas entre os conceitos e os nós não possuem alinhamento explícito com as palavras da sentença. AMR compreende algumas caractetísticas semânticas como: entidades nomeadas, correferência, papéis semânticos, desambiguação lexical, entre outras. Neste trabalho, focou-se narepresentação AMR para a língua portuguesa, pois ela possui uma estrutura mais fácil de produzir do que outras representações semânticas. Dessa forma, anotou-se o livro do Pequeno Príncipe, que é primeiro corpus anotado nesse formalismo para a língua portuguesa e desenvolveu-se o primeiro analisador semântico para essa representação. Além disso, adaptou-se alguns métodos de análise semântica da língua inglesa para a língua portuguesa. Mais do que isso, desenvolveu-se um novo método de alinhamento entre as palavras da sentença e os nós do grafo que melhora os resultados dos analisadores semânticos adaptados e um novo método de avaliação entre grafos AMRs que é mais robusto, rápido e justo do que a métrica tradicional de avaliação. Por fim, utilizou-se esses métodos em uma tarefa de detecção de paráfrase, combinando tanto características semânticas implícitas quanto explícitas para classificar se uma sentença é paráfrase de outra.
- Imprenta:
- Publisher place: São Carlos
- Date published: 2020
- Data da defesa: 22.05.2020
-
ABNT
ANCHIÊTA, Rafael Torres. Abstract Meaning Representation Parsing for the Brazilian Portuguese Language. 2020. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2020. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-29072020-120805/. Acesso em: 30 dez. 2025. -
APA
Anchiêta, R. T. (2020). Abstract Meaning Representation Parsing for the Brazilian Portuguese Language (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-29072020-120805/ -
NLM
Anchiêta RT. Abstract Meaning Representation Parsing for the Brazilian Portuguese Language [Internet]. 2020 ;[citado 2025 dez. 30 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-29072020-120805/ -
Vancouver
Anchiêta RT. Abstract Meaning Representation Parsing for the Brazilian Portuguese Language [Internet]. 2020 ;[citado 2025 dez. 30 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-29072020-120805/ - The evaluation of abstract meaning representation structures
- Exploring the potentiality of semantic features for paraphrase detection
- Semantically inspired AMR alignment for the portuguese language
- Abstract meaning representation parsing for the brazilian portuguese language
- Modeling the paraphrase detection task over a heterogeneous graph network with data augmentation
- A graph-based method for predicting the helpfulness of apps opinions
- Um método baseado em grafos para predição da utilidade de opiniões sobre produtos
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