{"id":12743,"date":"2023-09-22T15:52:20","date_gmt":"2023-09-22T15:52:20","guid":{"rendered":"https:\/\/dei.fe.up.pt\/dev\/?p=12743"},"modified":"2023-10-18T08:13:05","modified_gmt":"2023-10-18T08:13:05","slug":"provas-de-doutoramento-em-engenharia-informatica-argumentation-mining-from-text-using-semantic-approaches","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dei.fe.up.pt\/dev\/provas-de-doutoramento-em-engenharia-informatica-argumentation-mining-from-text-using-semantic-approaches\/","title":{"rendered":"Provas de Doutoramento em Engenharia Inform\u00e1tica: ”Argumentation mining from text using semantic approaches”"},"content":{"rendered":"

Candidato:<\/strong>
\n<\/strong>Gil Filipe da Rocha<\/p>\n

Data, Hora e Local<\/strong>
\n<\/strong>2 de outubro, 14:00, Sala Professor Joaquim Sarmento (G129) do DEC,\u00a0<\/strong>FEUP<\/p>\n

Presidente do J\u00fari<\/strong>
\n<\/strong>Doutor Rui Filipe Lima Maranh\u00e3o de Abreu, Professor Catedr\u00e1tico da Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto<\/p>\n

Vogais<\/strong>
\n<\/strong>Doutor Hugo Ricardo Gon\u00e7alo Oliveira, Professor Associado do Departamento de Engenharia Inform\u00e1tica da Faculdade de Ci\u00eancias e Tecnologia da Universidade de Coimbra;
\nDoutor Bruno Emanuel da Gra\u00e7a Martins, Professor Associado do Departamento de Engenharia Electrot\u00e9cnica e de Computadores do Instituto Superior T\u00e9cnico da Universidade de Lisboa;
\nDoutor Eug\u00e9nio da Costa Oliveira, Professor Em\u00e9rito do Departamento de Engenharia Inform\u00e1tica da Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto;
\nDoutor S\u00e9rgio Sobral Nunes, Professor Associado do Departamento de Engenharia Inform\u00e1tica da Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto;
\nDoutor Henrique Daniel de Avelar Lopes Cardoso, Professor Associado do Departamento de Engenharia Inform\u00e1tica da Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto (Orientador).<\/p>\n

Resumo<\/strong>
\n“O objetivo da prospec\u00e7\u00e3o de argumentos \u00e9 a dete\u00e7\u00e3o, identifica\u00e7\u00e3o e extra\u00e7\u00e3o autom\u00e1tica de argumentos a partir de texto escrito em linguagem natural. O objetivo final \u00e9 obter uma representa\u00e7\u00e3o estruturada dos argumentos (diagramas de argumentos) que pode ser automatizada e analizada de diversas formas. A argumenta\u00e7\u00e3o \u00e9 um ato ret\u00f3rico que tem sido estudado ao longo de v\u00e1rios s\u00e9culos e que tem sido influenciado por diferentes \u00e1reas de estudo como a filosofia, lingu\u00edstica, ci\u00eancia dos computadores, e intelig\u00eancia artificial. De uma forma geral, argumentos s\u00e3o posi\u00e7\u00f5es justific\u00e1veis onde factos (as premissas) s\u00e3o apresentados em suporte de uma afirma\u00e7\u00e3o (a conclus\u00e3o). Algumas caracter\u00edsticas do texto escrito em linguagem natural e, mais especificamente, da exposi\u00e7\u00e3o de argumentos faz da prospec\u00e7\u00e3o de argumentos uma tarefa complexa. De fato, a ambiguidade do texto escrito em linguagem natural, a suposi\u00e7\u00e3o de senso comum e de conhecimento impl\u00edcito, diferentes estilos de escrita, e a complexidade inerente aos diagramas de argumentos s\u00e3o alguns dos desafios que os sistemas de prospec\u00e7\u00e3o de argumentos t\u00eam de superar. Abordar estes desafios, especialmente entre diferentes l\u00ednguas e g\u00e9neros textuais, exige sistemas de prospec\u00e7\u00e3o de argumentos robustos. Nesta tese, conduzimos investiga\u00e7\u00e3o no sentido de desenvolver uma sistema computacional robusto que pode ser utilizado para detectar, identificar, e extrair conte\u00fado argumentativo em diferentes l\u00ednguas e g\u00e9neros textuais. A nossa vis\u00e3o \u00e9 utilizar este sistema para a prospec\u00e7\u00e3o de argumentos em l\u00ednguas com poucos recursos para o processamento de linguagem natural (como a l\u00edngua portuguesa) e em g\u00e9neros textuais que s\u00e3o caracterizados por exibir uma variabilidade consider\u00e1vel de perfis de exposi\u00e7\u00e3o argumentativa (como os artigos de opini\u00e3o). Para este fim, combinamos t\u00e9cnicas de lingu\u00edstica computacional e aprendizagem m\u00e1quina com conhecimento das estruturas argumentativas e de teorias da ret\u00f3rica para identificar, de forma autom\u00e1tica, racioc\u00ednio argumentativo expresso em textos escritos em linguagem natural. Para estudar a prospec\u00e7\u00e3o de argumentos numa l\u00edngua com poucos recursos de processamento de linguagem natural e num g\u00e9nero textual desafiante, realizamos um estudo de anota\u00e7\u00e3o para criar um corpus anotado com argumentos extra\u00eddos de artigos de opini\u00e3o escritos em portugu\u00eas. Para abordar a tarefa de prospec\u00e7\u00e3o de argumentos, propomos uma abordagem baseada nas rela\u00e7\u00f5es e modelos contextuais, motivada por fundamentos da teoria de argumenta\u00e7\u00e3o e especialmente desenhada para superar alguns dos desafios da exposi\u00e7\u00e3o de argumentos. Para abordar esta tarefa num l\u00edngua com poucos recursos de processamento de linguagem natural, investigamos como t\u00e9cnicas de transfer\u00eancia de conhecimento entre diferentes l\u00ednguas podem ser aplicadas para explorar recursos anotados em diferentes l\u00ednguas e melhorar o desempenho dos modelos de aprendizagem m\u00e1quina numa l\u00edngua alvo. Finalmente, para melhorar a robustez dos sistemas de prospec\u00e7\u00e3o de argumentos em diferentes g\u00e9neros textuais, utilizamos avan\u00e7os recentes na capacidade de modela\u00e7\u00e3o de linguagem e propomos uma abordagem de prospec\u00e7\u00e3o de argumentos que pode ser aplicada em diferentes g\u00e9neros textuais.”<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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