Agradeço aos meus pais Sérgio e Tania, ao meu irmão Leonardo, a minha família e todos os meus amigos. Obrigado pelo incentivo, paciência e por estarem do meu lado durante toda a minha jornada. Agradeço a minha orientadora, Prof. Viviane Moreira, que durante este trabalho contribuiu com seu vasto conhecimento e experiência. Mais do que isto, seu incentivo foi indispensável em diversos momentos durante a execução deste trabalho. Dedico este trabalho a todos os professores que participaram da minha formação, desde os que me ensinaram a ler e escrever, aos que me ensinaram a programar, e principalmente aos que me fizeram gostar de ciência. Graças a profissionais tão brilhantes este trabalho pode se tornar realidade. Agradeço aos meus colegas de curso, por deixarem mais fácil e mais leve a minha caminhada e pelas trocas de conhecimento e experiência que tivemos. Agradeço também à toda a comunidade do INF-UFRGS que se empenham pra garantir uma formação de excelência aos seus estudantes. E finalmente agradeço a Deus por ter proporcionado estes agradecimentos a todos que tornaram minha vida melhor, além de ter me dado uma família maravilhosa e amigos sinceros.
This paper describes the system submitted by our team (BabelEnconding) to SemEval-2020 Task 3: Predicting the Graded Effect of Context in Word Similarity. We propose an approach that relies on translation and multilingual language models in order to compute the contextual similarity between pairs of words. Our hypothesis is that evidence from additional languages can leverage the correlation with the human generated scores. BabelEnconding was applied to both subtasks and ranked among the top-3 in six out of eight task/language combinations and was the highest scoring system three times.
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