Dissertação
Art.Ask - perguntas e respostas no domínio da arte EVALUATED
Este trabalho tem como base o Art.Ask, um sistema de pergunta e resposta anteriormente desenvolvido no L2F, e cujo objectivo é responder a perguntas formuladas em língua natural sobre arte. O foco deste trabalho vai incidir sobre a interpretação da pergunta. Este trabalho envolve duas tarefas: a definição de uma taxonomia adaptada ao domínio do Art.Ask, através da introdução de classes mais específicas numa outra taxonomia, definida para problemas de domínio aberto. No contexto desta primeira tarefa foram desenvolvidos dois corpora anotados com esta taxonomia. A segunda tarefa envolve a alteração do método utilizado para a interpretação da pergunta: pretende-se que esta fase passe a utilizar classificadores em vez do método actual (distância de Levenshtein, sendo os classificadores considerados neste trabalho o Support Vector Machines e o Voting Model, tendo este último sido implementado específicamente para este trabalho. Para além disto, são também apresentadas algumas extensões a estes métodos, que podem ser utilizadas para melhorar os resultados obtidos através do recurso a informação sobre o domínio. Finalmente, são apresentados os resultados da avaliação utilizando os novos métodos, com recurso a vários corpora: dois em português (um sobre pintura e outro sobre cinema) e um em inglês (sobre arte), sendo que no caso em que é utilizado o corpus sobre cinema (aquele que permite obter os melhores resultados) é obtida uma precisão de 95% para o Support Vector Machines e 73% para o Voting Model.
outubro 22, 2010, 16:0
Documentos da dissertação ainda não disponíveis publicamente
Orientação
CO-ORIENTADOR
Departamento de Engenharia Electrotécnica e de Computadores (DEEC)
Professor Auxiliar
ORIENTADOR
Maria Luísa Torres Ribeiro Marques da Silva Coheur
Departamento de Engenharia Informática (DEI)
Professor Auxiliar