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Coleta automática de corpora Web classificados por grau de legibilidade para o portugês

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Coleta automática de corpora Web classificados por grau de legibilidade para o portugês

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Título Coleta automática de corpora Web classificados por grau de legibilidade para o portugês
Autor Wagner Filho, Jorge Alberto
Orientador Villavicencio, Aline
Co-orientador Wilkens, Rodrigo Souza
Data 2016
Nível Graduação
Instituição Universidade Federal do Rio Grande do Sul. Instituto de Informática. Curso de Ciência da Computação: Ênfase em Ciência da Computação: Bacharelado.
Assunto Aprendizagem : Maquina
Processamento : Linguagem natural
[en] Automatic corpus creation
[en] Automatic readability assessment
[en] Portuguese corpus
[en] Readability assessment
[en] Readability assessment in English
[en] Readability assessment in Portuguese
[en] Text classification
[en] Web as Corpus
Resumo Este trabalho apresenta um estudo de diferentes abordagens de Aprendizado de Máquina para a tarefa de avaliação de legibilidade de textos em português, utilizando o conceito de criação de corpora a partir da Web (Iniciativa Wacky) para propor um framework de geração automática de grandes corpora classificados por legibilidade. Para isto, é apresentada uma série de experimentos focados na seleção de atributos, no treinamento de modelos de aprendizado e na avaliação dos corpora resultantes. Em uma comparação entre métricas textuais rasas e profundas, observamos que as primeiras apresentaram um ótimo desempenho na classificação, embora o conjunto completo o supere na maioria dos casos. Em um teste comparativo com o inglês, observou-se que fórmulas clássicas de legibilidade tendem a apresentar maior relevância naquela língua. A regressão logística apresentou, em geral, os melhores resultados de classificação, mas foi observada uma grande diferença de desempenho entre classificadores para duas e três classes de legibilidade, especialmente em relação à classe intermediária. Analisando a questão da generalização, foi observada uma grande discordância entre modelos treinados em diferentes corpora de referência, demonstrando a profunda ligação entre o treino do modelo e a classificação desejada no corpus final. No entanto, mostramos que a avaliação da concordância entre múltiplos modelos pode ser uma abordagem proveitosa na geração de uma classificação mais rigorosa do corpus final. Como resultado deste trabalho, foi construído um corpus WaC de grandes proporções para o português, composto por 1,4 milhão de documentos e cerca de 1,5 bilhão de tokens, sendo destes 720 mil documentos e 769 milhões de tokens já anotados com um analisador sintático e com 134 diferentes atributos textuais, e classificados por quatro diferentes modelos de aprendizado com diferentes características, podendo contribuir para novos estudos.
Abstract This work presents a study of different Machine Learning approaches to the task of readability assessment of texts in Portuguese, applying the relatively recent concept of building corpora from the Web (Wacky Initiative) to propose a framework for automatic generation of large corpora classified by readability. In order to accomplish this, a series of experiments is presented focusing in aspects such as feature selection, learning models training and evaluation of the resultant corpora. In a comparison between superficial and complex text attributes, we observed that the first achieved an excellent classification performance, although the full set overcomes it in most cases. In a comparative test with English, we observed that classic readability formulas tend to show greater classification relevance in that language. Logistic regression exhibited, in general, the best classification results, but we observed great differences between performances in two and three-classes classifiers, specially regarding the intermediary class. Assessing the topic of generalization, we observed a large disagreement between models trained in different reference corpora, demonstrating a great association between the model training and the desired classification in the final corpus. However, we showed that assessing the agreement between different models can be an efficient approach to achieve a stricter classification of the final corpus. As a result of this work, a large WaC corpus was built, including 1.4 million documents and about to 1.5 billion tokens, being 720 thousand documents and 769 million tokens already annotated with a syntactic analyser and 134 different textual attributes, and classified with four different learning models with different characteristics, what can contribute to further studies.
Tipo Trabalho de conclusão de graduação
URI http://hdl.handle.net/10183/147619
Arquivos Descrição Formato
000999681.pdf (642.2Kb) Texto completo Adobe PDF Visualizar/abrir

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