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dc.contributor.advisorFabro, Marcos Didonet Delpt_BR
dc.contributor.authorTissot, Hegler Correapt_BR
dc.contributor.otherRoberts, Anguspt_BR
dc.contributor.otherUniversidade Federal do Paraná. Setor de Ciências Exatas. Programa de Pós-Graduação em Informáticapt_BR
dc.date.accessioned2018-02-05T16:00:34Z
dc.date.available2018-02-05T16:00:34Z
dc.date.issued2016pt_BR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/1884/43255
dc.descriptionOrientador : Prof. Dr. Marcos Didonet Del Fabropt_BR
dc.descriptionCo-Orientador : Prof. Dr. Angus Robertspt_BR
dc.descriptionTese (doutorado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Exatas, Programa de Pós-Graduação em Informática. Defesa: Curitiba, 05/04/2016pt_BR
dc.descriptionInclui referências : f. 95-105pt_BR
dc.description.abstractResumo: Técnicas e sistemas de extração de informações são capazes de lidar com a crescente quantidade de dados não estruturados disponíveis hoje em dia. A informação temporal está entre os diferentes tipos de informações que podem ser extraídos a partir de tais fontes de dados não estruturados, como documentos de texto. Informações temporais descrevem as mudanças que acontecem através da ocorrência de eventos, e fornecem uma maneira de gravar, ordenar e medir a duração de tais ocorrências. A impossibilidade de identificar e extrair informação temporal a partir de documentos textuais faz com que seja difícil entender como os eventos são organizados em ordem cronológica. Além disso, em muitas situações, o significado das expressões temporais é impreciso, e não pode ser descrito com precisão, o que leva a erros de interpretação. As soluções existentes proporcionam formas alternativas de representar expressões temporais imprecisas. Elas são, entretanto, específicas e difíceis de generalizar. Além disso, a análise de dados temporais pode ser particularmente ineficiente na presença de erros ortográficos. As abordagens existentes usam métodos de similaridade para procurar palavras válidas dentro de um texto. No entanto, elas não são suficientes para processos erros de ortografia de uma forma eficiente. Nesta tese é apresentada uma metodologia para analisar e normalizar das expressões temporais imprecisas, em que, após a coleta e pré-processamento de dados sobre a forma como as pessoas interpretam descrições vagas de tempo no texto, diferentes técnicas são comparadas a fim de criar e selecionar o modelo de normalização mais apropriada para diferentes tipos de expressões imprecisas. Também são comparados um sistema baseado em regras e uma abordagem de aprendizagem de máquina na tentativa de identificar expressões temporais em texto, e é analisado o processo de produção de padrões de anotação, identificando possíveis fontes de problemas, dando algumas recomendações para serem consideradas no futuro esforços de anotação manual. Finalmente, é proposto um mapa fonético e é avaliado como a codificação de informação fonética poderia ser usado a fim de auxiliar os métodos de busca de similaridade e melhorar a qualidade da informação extraída.pt_BR
dc.description.abstractAbstract: Information Extraction systems and techniques are able to deal with the increasing amount of unstructured data available nowadays. Time is amongst the different kinds of information that may be extracted from such unstructured data sources, including text documents. Time describes changes which happen through the occurrence of events, and provides a way to record, order, and measure the duration of such occurrences. The inability to identify and extract temporal information from text makes it difficult to understand how the events are organized in a chronological order. Moreover, in many situations, the meaning of temporal expressions is imprecise, and cannot be accurately described, leading to interpretation errors. Existing solutions provide alternative ways of representing imprecise temporal expressions, though they are specific and hard to generalise. Furthermore, the analysis of temporal data may be particularly inefficient in the presence of spelling errors. Existing approaches use string similarity methods to search for valid words within a text. However, they are not rich enough to processes misspellings in an efficient way. In this thesis, we present a methodology to analyse and normalise of imprecise temporal expressions, in which, after collecting and pre-processing data on how people interpret vague descriptions of time in text, we compare different techniques in order to create and select the most appropriate normalisation model for different kinds of imprecise expressions. We also compare how a rule-based system and a machine learning approach perform on trying to identify temporal expression from text, and we analyse the process of producing gold standards, identifying possible sources of issues, giving some recommendations to be considered in future manual annotation efforts. Finally, we propose a phonetic map and evaluate how encoding phonetic information could be used in order to assist similarity search methods and improve information extraction quality.pt_BR
dc.format.extent127 f. : il.pt_BR
dc.format.mimetypeapplication/pdfpt_BR
dc.languagePortuguêspt_BR
dc.relationDisponível em formato digitalpt_BR
dc.subjectCiência da computaçãopt_BR
dc.subjectRecuperação da informaçãopt_BR
dc.subjectBanco de dadospt_BR
dc.subjectRecuperação de dados (Computação)pt_BR
dc.subjectTesespt_BR
dc.titleNormalisation of imprecise temporal expressions extracted from textpt_BR
dc.typeTesept_BR


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