Assuntos: ANÁLISE SINTÁTICA, RECUPERAÇÃO DA INFORMAÇÃO, PROCESSAMENTO DE LINGUAGEM NATURAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL
ABNT
SOUZA, Aleksander Tomaz de. Text chunking: um método de shallow parsing para identificação de sintagmas nominais lexicais de textos em português do Brasil segundo o formalismo Universal Dependencies. 2023. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, Ribeirão Preto, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59143/tde-27072023-075811/. Acesso em: 10 nov. 2024.APA
Souza, A. T. de. (2023). Text chunking: um método de shallow parsing para identificação de sintagmas nominais lexicais de textos em português do Brasil segundo o formalismo Universal Dependencies (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, Ribeirão Preto. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59143/tde-27072023-075811/NLM
Souza AT de. Text chunking: um método de shallow parsing para identificação de sintagmas nominais lexicais de textos em português do Brasil segundo o formalismo Universal Dependencies [Internet]. 2023 ;[citado 2024 nov. 10 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59143/tde-27072023-075811/Vancouver
Souza AT de. Text chunking: um método de shallow parsing para identificação de sintagmas nominais lexicais de textos em português do Brasil segundo o formalismo Universal Dependencies [Internet]. 2023 ;[citado 2024 nov. 10 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59143/tde-27072023-075811/