Métodos empíricos e híbridos para a simplificação de textos em português

• Processo: 08/50411-9
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
• Data de Início da vigência: 01 de janeiro de 2008
• Data de Término da vigência: 30 de abril de 2008
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação
• Acordo de Cooperação: Microsoft Research
• Pesquisador responsável: Sandra Maria Aluísio
• Beneficiário: Rachel Virgínia Xavier Aires
• Instituição Sede: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Analfabetos Funcionais | Aprendizado De Maquina | Linguistica De Corpus | Processamento De Lingua | Simplificacao Textual

Resumo

Este projeto de pós-doutorado faz parte do Projeto "Simplificação Textual do Português para Inclusão e Acessibilidade Digital", no qual propomos o desenvolvimento de uma tecnologia que foca uma área de pesquisa do processamento de língua natural, a simplificação textual, sendo disponibilizada em dois sistemas destinados a públicos alvos diferentes: (i) um sistema de autoria para ajudar autores a produzir textos simplificados que serão validados pelos próprios autores, e (ii) um sistema facilitador para ajudar a leitura de um dado conteúdo da Web. Este último inclui tarefas de sumarização textual, simplificação, e apresentação do texto salientando as relações entre as idéias do texto. Quanto aos cenários de uso, esta tecnologia se destina a facilitar o acesso à informação dos analfabetos funcionais, principalmente e, de pessoas com outras deficiências cognitivas como surdez congênita e portadores de afasia e dislexia, na leitura de textos eletrônicos em português produzidos pelo governo ou por jornais de grande circulação; as crianças em fase de aprendizado de leitura; ou ainda adultos em fase de alfabetização. O objetivo deste projeto de pós-doutorado é a investigação e o desenvolvimento de estratégias empíricas e híbridas para a simplificação sintática e lexical, utilizando-se para tanto recursos de processamento lingüístico e técnicas estatísticas e de aprendizado de máquina. (AU)