Skip navigation
Use este identificador para citar ou linkar para este item: http://repositorio.unb.br/handle/10482/924
Arquivos associados a este item:
Arquivo Descrição TamanhoFormato 
ARTIGO_AmbiguidadeRecuperacaoInformacao.pdf95,58 kBAdobe PDFVisualizar/Abrir
Registro completo de metadados
Campo DCValorIdioma
dc.contributor.authorMedeiros, Marisa Bräscher Basíliopt
dc.date.accessioned2008-09-30T13:35:24Zpt
dc.date.accessioned2010-09-09T14:37:39Z-
dc.date.available2008-09-30T13:35:24Zpt
dc.date.available2010-09-09T14:37:39Z-
dc.date.issued2002-02pt
dc.identifier.citationBRÄSCHER, Marisa. A ambigüidade na recuperação da informação. DataGramaZero: Revista de Ciência da Informação, v. 3, n. 1, fev. 2002.pt
dc.identifier.urihttp://repositorio.unb.br/handle/10482/924pt
dc.identifier.urihttp://repositorio.unb.br/handle/10482/924-
dc.description.abstractDiscutem-se questões relativas à extração de informações contidas em textos completos e posterior recuperação, por meio de métodos de tratamento automático da linguagem natural. Além da extração de palavras do texto, procura-se manter as relações de significado que estas palavras possuem no contexto do discurso em que ocorrem. Assim, defende-se o tratamento de determinados fenômenos lingüísticos que afetam a qualidade da recuperação, como o da ambigüidade. Como referencial teórico-metodológico para efetuar a análise e organização sintático-semântica de conteúdos, utilizam-se a Gramática de Valências de Borba e a teoria de Gráficos Conceituais de Sowa. Emprega-se um sistema de tratamento automático da linguagem natural – o Zstation – em um corpus constituído de documentos oficiais do Mercosul, para testes de desambiguação. Conclui-se que um sistema de recuperação da informação em linguagem natural pode solucionar determinados tipos de ambigüidades quando dispõe de informações relativas à valência sintático-semântica das unidades lexicais que compõem um enunciado. Os resultados obtidos demonstram ser possível introduzir procedimentos automáticos de solução de ambigüidades em sistemas de tratamento da linguagem natural. _____________________________________________________________________________________________ ABSTRACTpt
dc.description.abstractTIssues relative to information extraction from complete texts and subsequent retrieval by means of automatic natural language treatment methods are discussed. Besides extracting words from the text, the relationship of significance that these words have in the context of the speech in which they occur is attempted to be preserved. An information retrieval system using natural language should be able to treat given linguistic phenomena that affect the quality of information, such as, for instance, the issues of ambiguity. The Valence Grammar and the Conceptual Graphics are used as theoretical and methodological. An automatic natural language treatment system – Zstation – is utilized, as well as a pool of official documents concerning the Mercosul, for the ambiguity solutions tests. The conclusion is reached that a natural language treatment system can solve certain types of ambiguities when information is available regarding the syntactic-semantic valence of the lexical units that compose an enunciation. The results obtained show that it is possible to introduce automatic procedures for solving ambiguities in a natural language treatment. systempt
dc.language.isoPortuguêspt
dc.rightsAcesso Abertopt
dc.titleA ambigüidade na recuperação da informaçãopt
dc.title.alternativeAmbiguity in information retrievalpt
dc.typeArtigopt
dc.subject.keywordRecuperação da informaçãopt
dc.subject.keywordTratamento automáticopt
dc.subject.keywordAmbiguidadept
dc.subject.keywordLinguagem naturalpt
dc.subject.keywordGráfico conceitualpt
dc.location.countryBRApt
dc.description.unidadeFaculdade de Ciência da Informação (FCI)-
Aparece nas coleções:Artigos publicados em periódicos e afins

Mostrar registro simples do item Visualizar estatísticas



Os itens no repositório estão protegidos por copyright, com todos os direitos reservados, salvo quando é indicado o contrário.