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Employing syntactical dependency and a mesoscopic scale to model books' narratives through recurrence networks

Bárbara Côrtes e Souza Diego Raphael Amancio

2023

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  • Título:
    Employing syntactical dependency and a mesoscopic scale to model books' narratives through recurrence networks
  • Autor: Bárbara Côrtes e Souza
  • Diego Raphael Amancio
  • Assuntos: REDES COMPLEXAS; PROCESSAMENTO DE LINGUAGEM NATURAL; PROCESSAMENTO DE TEXTO; ANÁLISE DE TEXTO; Complex Networks; Dependência Sintática; Escala Mesoscópica; Mesoscopic Scale; Nlp; Recurrence Networks; Redes De Recorrência; Syntactical Dependency
  • Notas: Dissertação (Mestrado)
  • Descrição: Nos últimos anos, a ciência tem sido fortemente influenciada pelo contínuo aumento no volume de informações disponíveis à pesquisa. Especificamente, o crescimento da quantidade de dados textuais desempenhou um papel fundamental no desenvolvimento e na apresentação de novas metodologias para abordar desafios na área de processamento de textos. Diversas abordagens inovadoras têm surgido, com enfoque em diferentes componentes da linguística, como léxico, sintaxe e semântica. O Processamento de Linguagem Natural, por exemplo, é um campo multidisciplinar que aborda a interação entre linguagens naturais e computadores. Alguns exemplos de problemas dessa área são: detecção de tópicos, classificação de textos, estilometria, sumarização automática, entre outros. Dado que linguagens naturais são consideradas sistemas complexos, é apropriado que sejam representadas por redes complexas, para auxiliar na resolução desses diferentes tipos de problemas. Um conhecido método de modelagem de textos é a rede de adjacência de palavras, na qual cada nó mapeia uma palavra do texto e arestas são criadas entre termos que ocorrem em sequência no texto. Neste projeto de Mestrado, no entanto, o foco é em uma escala mesoscópica mais abrangente, visando a capturar o contexto geral da narrativa. Nessa metodologia, um nó se refere a uma sequência de parágrafos do texto, e arestas são criadas entre os mais similares. Adicionalmente, uma análise de dependência sintática é aplicada para aumentar o nível de
    informatividade e, portanto, obter uma performance superior em capturar o contexto semântico de um texto. Finalmente, é possível extrair medidas de rede significativas para sua caracterização, incluindo acessibilidade, simetria e a proposta Assinatura de Recorrência, como forma de capturar as propriedades topológicas que refletem o contexto narrativo. Diversas validações de método foram executadas, incluindo uma comparação com outras medidas de rede triviais, dois experimentos para diferenciar entre textos reais e randomizados e entre diferentes gêneros literários, e, finalmente, uma comparação do método proposto com outras abordagens mais ortodoxas na literatura: redes de co-ocorrência e doc2vec.
  • Data de criação/publicação: 2023
  • Formato: 82 p.
  • Idioma: Inglês
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  • Realização: ABCD-USP USP   Logos de Redes Sociais: Freepik

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