Titulo Estágio
Processamento de Linguagem Natural usando Lógica de Markov
Área Tecnológica
Web Semântica, Processamento de Linguagem Natural
Local do Estágio
DEI
Enquadramento
Lógica de Markov é uma nova linguagem lógica capaz de lidar eficientemente com incerteza e complexidade. A incerteza é representada por modelos gráfico-probabilisticos, enquanto a complexidade é representada por lógica. A ideia base é simples: anotar fórmulas lógicas com pesos que representem a sua incerteza, e construir modelos gráfico-probabilisticos com essa informação. Esses modelos permitem não só efectuar inferência probabilística sobre as fórmulas, mas também aprender automaticamente a incerteza das fórmulas, e até as próprias fórmulas.
Uma das mais promissoras aplicações da lógica de Markov é no processamento de linguagem natural. Esta área preocupa-se em interpretar e compreender recursos em linguagem natural, transformando-os em recursos que possam ser facilmente manuseados por computadores. Dentro da área, existem muitas tarefas interessantes que podem ser efectuadas através de Logica de Markov:
• Desambiguação de Significados
o Determinar qual o significado de uma palavra num determinado contexto. Ex: determinar numa frase se a palavra “banco” se refere a um assento ou a uma instituição bancária
• Reconhecimento de Entidades Mencionadas - Reconhecer qual o tipo e categoria de uma entidade textual. Ex: reconhecer que a palavra “Google” se refere a uma entidade, de categoria “Companhia”
• Extracção de Informação - Extrair informação estruturada de recursos textuais. Ex: extrair a relação Nascido(Eistein,Alemanha) da frase “O Einstein nasceu na Alemanha”.
• Correcção Ortográfica - Determinar que uma palavra está ortograficamente errada, e determinar qual a sua correcta ortografia. Ex: Determinar que a versão correcta de “Girfa” é “Girafa”
• Predição de Palavras - Tentar predizer quais as palavras que o utilizador irá inserir. Ex: dado o texto “Hoje vou á ”, sugerir “praia”, “piscina”, etc.
• Resolução de Referências - Determinar se duas entidades textuais referem a mesma entidade. Ex: resolver anáforas (em “O João não está. Ele foi á praia”, “João” e “Ele” referem a mesma entidade) e resolver co-referências (determinar que o “João” descrito num documento, é o mesmo “João” descrito noutro documento)
• Radicalização e lematização - Reduzir palavras à sua forma raiz, chamado de radical ou lema. Ex: a raiz de “aviões” é “avião”
• Análise de sentimentos - Determinar a atitude de um indivíduo em relação a um certo tópico. Ex: “Este livro não presta” denota uma atitude negativa em relação a um livro.
Objetivo
O objectivo deste estágio é estudar a aplicação da lógica de Markov em uma ou várias das referidas tarefas. A linguagem dos recursos textuais a analisar será em Português e/ou Inglês.
Este trabalho é bastante inovador e de uma elevada relevância científica, sendo esperado que o aluno submeta os seus resultados a uma conferência de topo a nível mundial.
Plano de Trabalhos - Semestre 1
- Estudo da Bibliografia
- Análise de Ferramentas de Lógica de Markov
- Análise e Especificação da Abordagem a Seguir
Plano de Trabalhos - Semestre 2
- Execução dos Estudos a Efectuar
- Construção de Recursos
- Experimentação
- Escrita do Relatório
Condições
O estágio não é remunerado. O local de trabalho é no LIA – DEI.
Observações
Requisitos: Conhecimentos básicos de lógica e estatística. Conhecimentos de Inglês. Gosto por inovar e fazer coisas novas.
Bibliografia Base
P. Domingos, S. Kok, D. Lowd, H. Poon, M. Richardson, and P. Singla, “Markov Logic,” Probabilistic Inductive Logic Programming, 2008, pp. 92-117.
D. Jurafsky and J.H. Martin, Speech and Language Processing (2nd Edition), Prentice Hall, 2008.
M. Genesereth, Logical Foundations of Artificial Intelligence, Morgan Kaufmann Publishers, 1987.
Orientador
Paulo Jorge de Sousa Gomes
pgomes@dei.uc.pt 📩