dc.contributor |
Universidade Federal de Santa Catarina. |
pt_BR |
dc.contributor.advisor |
Cabral, Felipe Gomes |
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dc.contributor.author |
Machado, Juliana |
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dc.date.accessioned |
2024-07-22T17:33:47Z |
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dc.date.available |
2024-07-22T17:33:47Z |
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dc.date.issued |
2024-07-12 |
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dc.identifier.uri |
https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/256415 |
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dc.description |
TCC (graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Engenharia de Controle e Automação. |
pt_BR |
dc.description.abstract |
O entity linking e a extração de participantes em narrativas textuais são importantes
áreas do Processamento de Linguagem Natural (PLN), importantes para compreender
e extrair significados de textos não estruturados. Este trabalho de fim de curso tem
o objetivo de estudar a eficácia do DBpedia Spotlight, uma ferramenta de entity linking baseada no DBpedia, implementada no projeto Text2Story do INESC TEC para
analisar textos jornalísticos em língua portuguesa. O DBpedia Spotlight identifica entidades mencionadas nos textos e as vincula com suas respectivas páginas na DBpedia,
trazendo mais informações da entidade reconhecida, podendo assim, enriquecer e
melhorar a compreensão do texto. Os resultados deste estudo indicam que o DBpedia Spotlight é promissor na identificação de participantes em narrativas jornalísticas,
demonstrando desempenho eficaz em textos jornalísticos e ressaltando sua utilidade
para análises em português, ainda assim, também trazem alguns desafios que devem
ser enfrentados ao longo do contínuo estudo de ferramentas de entity linking. A ferramenta escolhida para implementação, facilita a obtenção de informações contextuais,
aprimorando a interpretação das narrativas. Este estudo destaca o potencial das bases
de conhecimento como o DBpedia para melhorar a compreensão narrativa e sugere
que futuras pesquisas explorem técnicas de entity linking e extração de participantes
em diversos domínios e idiomas. |
pt_BR |
dc.description.abstract |
Entity linking and extraction of participants in textual narratives are important areas of
Natural Language Processing (NLP), important for understanding and extract meanings
from unstructured texts. This final course work has the objective of studying the effectiveness of DBpedia Spotlight, an entity linking tool based on DBpedia, implemented in
INESC TEC’s Text2Story project to analyze journalistic texts in Portuguese. DBpedia
Spotlight identifies entities mentioned in the texts and links them to their respective
pages on DBpedia, providing additional information about the recognized entity and
enriching the text’s comprehension. The results of this study indicate that DBpedia
Spotlight is promising in identifying participants in journalistic narratives, demonstrating
effective performance in journalistic texts and highlighting their usefulness for analyzes
in Portuguese, however, they also bring some challenges that must be faced throughout
the continuous study of entity linking tools. The tool facilitates the acquisition of contextual information, enhancing the interpretation of narratives. This study highlights the
potential of knowledge bases like DBpedia to improve narrative understanding and suggests that future research explore entity linking and participant extraction techniques in
various domains and languages. |
pt_BR |
dc.format.extent |
67 |
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dc.language.iso |
por |
pt_BR |
dc.publisher |
Porto, Portugal |
pt_BR |
dc.rights |
Open Access. |
en |
dc.subject |
Processamento de Linguagem Natural |
pt_BR |
dc.subject |
Entity Linking |
pt_BR |
dc.subject |
DBpedia Spotlight |
pt_BR |
dc.subject |
Narrativas Jornalísticas |
pt_BR |
dc.subject |
Extração de Participantes de Narrativas |
pt_BR |
dc.title |
Estudo e Implementação de Entity Linking e extração de participantes de narrativas em Processamento de Linguagem Natural |
pt_BR |
dc.type |
TCCgrad |
pt_BR |
dc.contributor.advisor-co |
Amorim, Evelin Carvalho Freire de |
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