AnoTex: rotina de filtragem de dados estruturados do gênero artigo científico como contribuição para o PLN

Cláudia Aparecida Fonseca; Rafael Santiago de Souza Netto; Marcus Vinícius Carvalho Guelpeli; Adriana Nascimento Bodolay

doi:10.17851/1983-3652.11.3.40-64

Autores

Cláudia Aparecida Fonseca Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e mucuri-UFVJM
Rafael Santiago de Souza Netto Centro Universitário de Barra Mansa
Marcus Vinícius Carvalho Guelpeli Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri - UFVJM
Adriana Nascimento Bodolay Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri - UFVJM

DOI:

https://doi.org/10.17851/1983-3652.11.3.40-64

Palavras-chave:

Processamento de Linguagem Natural, gênero textual, anotador textual, anotação de corpus

Resumo

RESUMO: A diversidade dos recursos de linguagem, que possibilita a construção de aplicações em Processamento de Linguagem Natural, provoca a necessidade da criação de ferramentas que sejam igualmente flexíveis. Além disso, essas ferramentas devem ser tão amigáveis quanto úteis, a fim de reduzir o esforço para usuários iniciantes e, ao mesmo tempo, promover um eficiente desempenho para usuários avançados. O presente artigo apresenta o AnoTex, que é um anotador textual capaz de executar a filtragem de dados estruturados do gênero artigo científico, coletados dos arquivos disponíveis na base de dados da Biblioteca Eletrônica SciELO – Scientific Electronic Library On-line. Como produto do processo de extração, obteve-se uma base de dados com as informações filtradas e estruturadas no formato XML, que delimitam e identificam as marcações do gênero em análise, disponível para uso em várias ferramentas e aplicações. São apresentadas outras ferramentas de anotação de textos, atualmente existentes, e argumenta-se que o AnoTex é o primeiro a combinar um bom nível de facilidade de uso com recursos estruturados, constitutivos do gênero, de alta qualidade linguística. Os resultados demonstram como a categorização dos elementos constitutivos do gênero, por meio de sua representação em bancos de árvore, pode condensar as informações disponíveis de forma hierarquizada e dinâmica, construídas durante a compilação. Essas características podem indicar novas estratégias de uso para as marcações coletadas, de modo a atender às necessidades no melhoramento do acesso e da recuperação da informação proporcionados pelo uso das ferramentas de processamento de texto.

PALAVRAS-CHAVE: Processamento de Linguagem Natural; gênero textual; anotador textual; anotação de corpus.

ABSTRACT: The diversity of language resources, which enables the construction of applications in Natural Language Processing, causes the need to create tools that are equally flexible. In addition, these tools should be as user-friendly as useful, in order to reduce the effort for new users and at the same time promote efficient performance for expert users. This article presents the AnoTex, which is a textual annotator capable of performing the filtering of structured data of the textual genre scientific article, collected from the available archives in the database of SciELO – Scientific Electronic Library Online. As a product of the extraction process, we have obtained a database structured in the XML format that delimit and identify the markings of the genre under analysis, available for use in various tools and applications. Other textual annotation tools are currently available, and it is argued that AnoTex is the first to combine a good level of ease-of-use with structured, basic text-based features of high linguistic quality. The results demonstrate how the categorization of the constituent elements of the genre, through its representation in tree banks, can concentrate the information available in a hierarchical and dynamic way. These features may indicate new usage strategies for the collected tags to meet the needs for improvement in the access and retrieval of information through the use of word processing tools.

KEYWORDS: Natural Language Processing; textual genre; textual annotator; annotation of corpus.

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Biografia do Autor

Cláudia Aparecida Fonseca, Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e mucuri-UFVJM

Mestranda em Educação e Tecnologias Aplicadas em Instituições Educacionais pela Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri - UFVJM. Programa de Pós-Graduação em Educação, Departamento de Letras e Sistema de Informação.

Rafael Santiago de Souza Netto, Centro Universitário de Barra Mansa

Pesquisador em Educação e Tecnologias Aplicadas em Instituições Educacionais pela Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri - UFVJM. Programa de Pós-Graduação em Educação, Departamento Ciência da Computação.

Marcus Vinícius Carvalho Guelpeli, Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri - UFVJM

Doutor em Computação na área de Inteligência Artificial. Atualmente é Professor Adjunto I do Curso de Sistemas de Informação da Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri - UFVJM e do Mestrado Profissional em Educação (PPGED) da mesma Universidade.

Adriana Nascimento Bodolay, Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri - UFVJM

Doutora em Estudos Linguísticos. Atualmente é professora do Curso de Letras da Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri, Campus Diamantina e do Mestrado Profissional em Educação (PPGED) da mesma Universidade.

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