Multi-scale analysis of languages and knowledge through complex networks (2019)
- Authors:
- Autor USP: ARRUDA, HENRIQUE FERRAZ DE - ICMC
- Unidade: ICMC
- Sigla do Departamento: SME
- DOI: 10.11606/T.55.2019.tde-26042019-105207
- Subjects: REDES COMPLEXAS; ANÁLISE DE TEXTO; VISÃO COMPUTACIONAL; LINGUAGEM NATURAL; TEORIA DOS GRAFOS; PROCESSAMENTO DE IMAGENS; PROCESSAMENTO DE LINGUAGEM NATURAL
- Keywords: Classificação de textos; Complex networks; Dinâmicas relacionadas ao conhecimento; Dynamics related to knowledge; Mineração de textos; Text classification; Text mining
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Abstract: Existem diversos aspectos das linguagens naturais e de dinâmicas relacionadas que estão sendo estudadas. No caso das línguas, algumas análises quantitativas foram feitas usando modelos estocásticos. Ademais, linguagens naturais podem ser entendidas como sistemas complexos. Para analisar linguagens naturais, existe a possibilidade de utilizar o conjunto de ferramentas que já foram desenvolvidas para analisar redes complexas, que são representadas computacionalmente. Além disso, tais ferramentas podem ser utilizadas para representar e analisar algumas dinâmicas relacionadas a redes complexas. Observe que o conhecimento está intrinsecamente relacionado à linguagem, pois a linguagem é o veículo usado para transmitir novas descobertas, sendo que a própria linguagem também é um tipo de conhecimento. Esta tese é dividida em dois tipos de análise : (i) textos e (ii) aspectos dinâmicos. Na primeira parte foram propostas representações de redes de texto em diferentes escalas de análise. A partir da análise do estilo de escrita, considerando redes de adjacência de palavras (co-ocorrência) para entender padrões locais de palavras, até uma representação mesoscópica, que é criada a partir de pedaços de texto e que representa informações do texto de acordo com o desenrolar da história. Na segunda parte, foram consideradas a estrutura e dinâmica relacionadas ao conhecimento e à linguagem. Neste caso, partiu-se da escala maior, com a qual estudamos a conectividade entre física aplicada efísica teórica. A seguir, simulou-se a aquisição de conhecimento por pesquisadores em uma dinâmica multi-agente e uma máquina inteligente que resolve problemas, que é representada por uma rede. Como a menor escala considerada, foi simulada a transmissão de redes. Essa transmissão considera os dados como uma série de símbolos organizados que são obtidos a partir de uma dinâmica. Para melhorar a velocidade de transmissão, a série pode ser compactada. Para tanto, foi utilizada a teoria da informação e o código de Huffman. As propostas de abordagens baseadas em rede foram consideradas adequadas para lidar com a análise empregada, em todas as escalas testadas.
- Imprenta:
- Publisher place: São Carlos
- Date published: 2019
- Data da defesa: 24.01.2019
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo é de acesso aberto
- URL de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: gold
- Licença: cc-by-nc-sa
-
ABNT
ARRUDA, Henrique Ferraz de. Multi-scale analysis of languages and knowledge through complex networks. 2019. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2019. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-26042019-105207/. Acesso em: 23 abr. 2024. -
APA
Arruda, H. F. de. (2019). Multi-scale analysis of languages and knowledge through complex networks (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-26042019-105207/ -
NLM
Arruda HF de. Multi-scale analysis of languages and knowledge through complex networks [Internet]. 2019 ;[citado 2024 abr. 23 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-26042019-105207/ -
Vancouver
Arruda HF de. Multi-scale analysis of languages and knowledge through complex networks [Internet]. 2019 ;[citado 2024 abr. 23 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-26042019-105207/ - Análise estrutural e dinâmica de redes biológicas
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Informações sobre o DOI: 10.11606/T.55.2019.tde-26042019-105207 (Fonte: oaDOI API)
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