XPTA: um parser AMR para o Português baseado em uma abordagem entre línguas

O crescente interesse pelo processamento semântico automático, especialmente por parte dos pesquisadores de Compreensão e de Geração de Língua Natural, tem levado a muitas pesquisas relacionadas ao desenvolvimento de parsers semânticos. E, nesse contexto, a AMR (Abstract Meaning Representation) é u...

Full description

Bibliographic Details
Main Authors: Eloize Seno, Helena Caseli, Marcio Inácio, Rafael Anchiêta, Renata Ramisch
Format: Article
Language:Catalan
Published: Universidade do Minho & Universidade de Vigo 2022-07-01
Series:Linguamática
Subjects:
Online Access:https://www.linguamatica.com/index.php/linguamatica/article/view/359
Description
Summary:O crescente interesse pelo processamento semântico automático, especialmente por parte dos pesquisadores de Compreensão e de Geração de Língua Natural, tem levado a muitas pesquisas relacionadas ao desenvolvimento de parsers semânticos. E, nesse contexto, a AMR (Abstract Meaning Representation) é um dos formalismos de representação semântica que tem recebido mais atenção recentemente, devido à sua maneira relativamente simples de capturar o significado de uma sentença. A construção de parsers AMR é em grande parte baseada em córpus de referência anotados por humanos. Contudo, esse recurso é ainda bastante escasso para muitas línguas como o português. Por esse motivo, várias pesquisas têm explorado o uso de abordagens entre línguas (cross-lingual), que partem de córpus e parser existentes em uma língua fonte, para o desenvolvimento de recursos semânticos para outras línguas alvo. Dado esse contexto, este artigo descreve o XPTA, um parser AMR para o português (PT) que se baseia na abordagem entre línguas (cross-lingual, X). O XPTA parte de parser AMR existente para o inglês e de vários recursos linguísticos-computacionais bilíngues inglês--português e mapeia o conhecimento semântico disponível no inglês para a representação do significado equivalente em português. Uma avaliação automática do XPTA mostrou que a abordagem adotada é promissora e os valores obtidos para Smatch (66%, no melhor caso) apontaram que o modelo tem potencial para competir com os resultados apresentados na literatura para outros idiomas. Além da análise automática, uma análise qualitativa dos grafos gerados possibilitou identificar e categorizar os principais erros do modelo e suas possíveis causas.
ISSN:1647-0818