A Machine Learning Approach to Portuguese Pronoun Resolution

Cuevas, Ramon Ré; Paraboni, Ivandré

doi:10.1007/978-3-540-88309-8_27

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“…A identificação de antecedentes anafóricos foi feita de forma manual. Para abordagens computacionais, ver por exemploParaboni & de Lima (1998);Cuevas & Paraboni (2008).…”

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Reescrita sentencial baseada em traços de personalidade

Neto¹,

Paraboni

2020

Linguamática

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Sistemas de Geração de Língua Natural (GLN) são centrais para o desenvolvimento de comunicação humano-computador realista e psicologicamente plausível que não recorra ao uso de texto fixo ou predefinido, fazendo uso de uma ampla gama de estratégias para modelar alguma forma de variação estilística. Entre estas estratégias, o uso de modelos computacionais da personalidade humana emergiu como uma alternativa popular na área. Neste contexto, o presente trabalho apresenta um modelo de GLN do tipo texto-para-texto (ou reescrita sentencial) para o português que leva em conta, além da sentença a ser reescrita, informações sobre a personalidade de um locutor-alvo de interesse. Mais especificamente, o modelo transforma a sentença de entrada em outra na qual certas formas lexicais são substituídas por termos mais adequados ao tipo de personalidade-alvo fornecido. Resultados sugerem que as sentenças geradas com base em personalidade são mais próximas das que seriam produzidas por um locutor humano com as características de personalidade fornecidas do que seria possível sem acesso a essa informação, e abrem assim caminho para futuros estudos de geração de língua natural personalizada em português.

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“…A identificação de antecedentes anafóricos foi feita de forma manual. Para abordagens computacionais, ver por exemploParaboni & de Lima (1998);Cuevas & Paraboni (2008).…”

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