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Redes neurais profundas para alinhamento semântico e reconhecimento de implicação textual

Processo: 16/02466-5
Linha de fomento:Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Doutorado
Vigência (Início): 11 de abril de 2016
Vigência (Término): 10 de abril de 2017
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
Pesquisador responsável:Sandra Maria Aluísio
Beneficiário:Erick Rocha Fonseca
Supervisor no Exterior: Bernardo Magnini
Instituição-sede: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
Local de pesquisa : Fondazione Bruno Kessler (FBK), Itália  
Vinculado à bolsa:13/22973-0 - Inferência textual aplicada a sistemas de perguntas e respostas, BP.DR
Assunto(s):Processamento de linguagem natural   Redes neurais (computação)   Aprendizagem profunda

Resumo

O Reconhecimento de Implicação Textual (RIT) é um tópico de crescente interesse na comunidade de Processamento de Línguas Naturais (PLN). A tarefa consiste em determinar se um trecho de texto pode ser inferido a partir de outro, considerando o entendimento de um leitor humano, e é útil para várias aplicações de PLN que lidam com textos oriundos de fontes diferentes. Recentemente, métodos baseados em long short-term memories (LSTM), um tipo de rede neural recorrente, alcançaram resultados estado-da-arte em um conjunto de dados de referência. No entanto, a pesquisa nesses métodos ainda é incipiente; não há concordância quanto a uma arquitetura que seja a melhor para a tarefa. Além disso, o conjunto no qual as LSTMs obtiveram seus melhores resultados é composto de sentenças simples, descrevendo cenas visuais, e não refletem um cenário representativo da língua humana em geral. Esta proposta de estágio visa estudar métodos de RIT, especialmente aqueles baseados em redes neurais, e investigar formas de incorporar mais conhecimento a eles para lidar com sentenças mais complexas, que podem ser encontradas em outros conjuntos de dados usados na comunidade de PLN. A capacidade de tais redes neurais para alinhar palavras e expressões de dois textos, que foi demonstrado ser muito promissora em pesquisas recentes, é um ponto de grande interesse para esta proposta. (AU)

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