Aplicação de técnicas de aprendizado de máquina e lingüística computacional para tratamento de textos

• Processo: 08/08245-4
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Regular
• Data de Início da vigência: 01 de fevereiro de 2010
• Data de Término da vigência: 31 de janeiro de 2012
• Área do conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Sistemas de Computação
• Pesquisador responsável: João Luís Garcia Rosa
• Beneficiário: João Luís Garcia Rosa
• Instituição Sede: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
• Assunto(s): Inteligência artificial Mineração de texto Linguística computacional Processamento de linguagem natural Aprendizado computacional Recuperação da informação Internet
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Aprendizado de Máquina | Linguística Computacional | Mineração de Texto | Processamento de Línguas Naturais | Inteligência Artificial

Resumo

A crescente popularização da rede mundial na última década tornou evidente uma possibilidade antes restrita apenas aos profissionais da informação, principalmente bibliotecários: a busca de informação de interesse em grandes repositórios de textos. Este fato levou a comunidade científica e empresarial a buscar métodos que tornassem esta busca ao mesmo tempo efetiva e rápida. A proposta deste projeto é aplicar técnicas de processamento de línguas naturais e aprendizado de máquina para atender às necessidades de busca de informação textual na internet, melhorando as ferramentas existentes. Teorias da Linguística Computacional devem ser empregadas para alcançar este objetivo. (AU)

Publicações científicas

(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)

GARCIA ROSA, JOAO LUIS; ADAN-COELLO, JUAN MANUEL. Biologically Plausible Connectionist Prediction of Natural Language Thematic Relations. JOURNAL OF UNIVERSAL COMPUTER SCIENCE, v. 16, n. 21, p. 3245-3277, 2010. (08/08245-4)