Using Morphological, Syntactical, and Statistical Information for Automatic Term Acquisition

Paulo, Joana Lúcio; Correia, Margarita; Mamede, Nuno J.; Hagège, Caroline

doi:10.1007/3-540-45433-0_31

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“…In order to apply DID it is necessary to resort to Smorph [6], a morphological analyzer, and PasMo [4], which divides the text into paragraphs and transforms word tags. Thus, the story texts are first submitted to Smorph and then PasMo, which produces XML documents.…”

Section: Pre-processingmentioning

confidence: 99%

Character Identification in Children Stories

Mamede

Chaleira

2004

Advances in Natural Language Processing

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The automatic identification of direct and indirect discourses and the association of each "direct" utterance with its author are research topics that begin to be explored in Natural Language Processing. We developed the DID system that when applied to children stories starts by classifying the utterances that belong to the narrator (indirect discourse) and those belonging to the characters taking part in the story (direct discourse). Afterword, DID tries to associate each direct discourse utterance with the character(s) in the story. This automation can be advantageous, namely when it is necessary to tag the stories that should be handled by an automatic story teller.

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Section: Pre-processingmentioning

confidence: 99%

Character Identification in Children Stories

Mamede

Chaleira

2004

Advances in Natural Language Processing

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“…In addition to existing servers (the ones mentioned above), new servers were used to build the ATA system [12], an automatic term extractor that uses linguistic and statistic information (Fig. 4).…”

Section: Module Definitionmentioning

confidence: 99%

Managing Linguistic Resources and Tools

Matos

Paulo

Mamede

2003

Lecture Notes in Computer Science

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“…SEACATs são classificados de acordo com a metodologia que utilizam para reconhecer as unidades terminológicas. Tradicionalmente são distingüidos entre sistemas que utilizam (Paulo et al, 2002;Pantel & Lin, 2001):…”

Section: Considerações Iniciaisunclassified

Metodologia para mapeamento de informações não estruturadas descritas em laudos médicos para uma representação atributo-valor

Honorato¹

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A meu pai Antonio Salvato Honorato, in memoriam, por ter-me ensinado, com seus exemplos e suas palavras, o amor a Deus, o serviço ao próximo e a dedicação ao estudo e ao trabalho. A minha família e a todos aqueles que contribuíram para minha formação até hoje. v Agradecimentos A minha orientadora Maria Carolina Monard pela dedicação e paciência na orientação deste trabalho. Agradeço por ela ter sido minha orientadora e a cada dia aprendo coisas que vou guardar para minha vida. A minhã mãe e ao meu irmão, pelo apoio incondicional em todos os momentos. São pessoas maravilhosas que sempre estão me encorajando para enfrentar os problemas e compartilhar com elas a alegria das minhas conquistas. Aos amigos e mestres Huei e Paulo Wu, que foram meus primeiros orientadores. Agradeço pela amizade, longas conversas no LABI e por terem me apresentado ao mundo da pesquisa. Agradeço por todos ensinamentos que me proporcionam. Também ao amigo do LABI, Renato Bobsin Machado, pela amizade. Aos amigos e colegas do LABIC

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Using Morphological, Syntactical, and Statistical Information for Automatic Term Acquisition

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Character Identification in Children Stories

Character Identification in Children Stories

Managing Linguistic Resources and Tools

Metodologia para mapeamento de informações não estruturadas descritas em laudos médicos para uma representação atributo-valor

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