Usando Grades de Entidades na Análise Automática de Coerência Local em Textos Científicos

IF 0.3 Q4 LINGUISTICS
Linguamatica Pub Date : 2014-07-31 DOI:10.21814/LM.6.1.176
Alison Rafael Polpeta Freitas, V. D. Feltrim
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Abstract

EnglishIn this paper we investigate the applicability of Barzilay and Lapata’s (2008) entity-grid model in the evaluation of local coherence in scientific abstracts written in Portuguese. More specifically, we focused on assessing whether such model could be employed in the implementation of a classifier capable of detecting linearity breaks that affect text coherence. Our experimental results are close to those of the original entity-grid model for English and very similar to the results reported by related works for other languages. In experiments with scientific abstracts, results are close to those obtained by human judges, showing that the entity-grid model can be used in the investigated context. portuguesEste artigo apresenta os resultados de uma investigacao acerca da aplicabilidade do modelo grade de entidades proposto por Barzilay e Lapata (2008) na avaliacao de coeencia local em resumos cientificos escritos em portugues. Mais especificamente, se buscou avaliar se tal modelo poderia ser empregado na implementacao de um classificador capaz de detectar quebras de linearidade que afetam a coerencia dos resumos. Os resultados experimentais se mostraram proximos aos do modelo original para a lingua inglesa e semelhantes aos relatados por trabalhos relacionados para outras linguas. Nos experimentos com resumos cientificos, os resultados foram proximos ao obtido por juizes humanos, mostrando que o modelo grade de entidades tem potencial para ser aplicado no contexto investigado.
在科学文本局部一致性自动分析中的实体网格
在本文中,我们研究了Barzilay和Lapata(2008)的实体网格模型在评估葡萄牙语科学摘要局部一致性中的适用性。更具体地说,我们专注于评估这种模型是否可以用于实现能够检测影响文本连贯性的线性中断的分类器。我们的实验结果与英语实体网格模型的原始结果接近,与其他语言的相关研究结果非常相似。在科学摘要的实验中,结果与人类判断的结果接近,表明实体网格模型可以在研究的背景下使用。本文介绍了葡萄牙的研究成果,并提出了一种新的研究方法,即在葡萄牙的研究成果中采用了一种新的方法,即在巴西和拉帕塔(2008)提出了一种新的方法,即在葡萄牙的研究成果中采用一种新的方法。具体地说,本文提出了一种基于数据集的数据集模型,实现了基于数据集的数据集分类能力和基于线性数据集的数据集检测能力。实验结果表明,最接近的近义词与原语的近义词相比,更接近的近义词与原语的近义词相比,更接近的近义词与原语的近义词相比,更接近的近义词与原语的近义词相比。号experimentos com resumos cientificos、os resultados有孔虫下月的ao obtido为什么juizes humanos, mostrando, o莫德罗年级de entidades tem潜在对位ser aplicado没有contexto investigado。
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