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R. Bibliotecon. Brasflia, 11 (1):105-113jan./jun. 1983

COMUNICAÇOES

ANALISE AUTOMATICA DE TEXTOS EM SISTEMAS DE

INFOR-MAÇAO

•

Uma análise lingüística completa é um instrumento poderoso para melhorar a capacidade de um sistema automatizado de armazenamento e recuperação de informações. O presente artigo descreve um programa experimental que está sen-do desenvolvisen-do na Universidade de Brasília. Os passos da análise lingüística são, no presente modelo: segmentação (de um texto em frases e palavras); procura no dicionário e análise morfológica de palavras portuguesas; clareza de homo-grafias sintáticas; construção de uma árvore de dependência; análise de pronomes. Com estes algoritmos, várias contribuições podem ser produzidas para ajudar o indexador humano ou para integrar, junto com processos estatísticos adicionais, um sistema de indexação automática: descritores simples em forma base; descri-tores compostos (grupos nominais); descridescri-tores com peso, baseado nas funções sintáticas dentro da frase; correção estatística com as referências dos pronomes. O programa experimental está sendo testado com várias bases de dados. O desenvol-vimento futuro vai se dirigir para a construção de redes semânticas a partir de

textos em linguagem natural. •

CDU: 025.4:681.3

JOHANN HALLER

Departamento de Letras e Lingüística, Universidade de Brasília, Brasília, D.F.

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11 (7)

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R. Bibliotecon. Bras(fja,

11 (1)

jan./jun. 1983

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Análise Automática de Textos em Sistemas...

POR ESTA RAZAu. A PROCURA NO ｄｉｃｉｏｾａｒｉｯ TEM ｾｵｅ SER FEITO CUM TOUAS AS POSSIBILIDAS 'UE A TERMINACAU PERMITE.

A SEGUIR, CLMO ｴＩｅｾｾｌｏＬ AｐＢｉｾｬｉｒａ FARTE OA TAbtlA FARA Aａｾａｾｉｓｌ DOS VtRbO) PEGuLARES DA LIRGUA ｐｏｒｔｕ｢ｕｴｓｾＮ

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ｙｃｾｦｃｌｲｾＡｃｦ ｬｬｾ (UE SER ａｾｌＨｃａｄｨ A IODAS AS PALAVRAS TECNICAS PAkA

AS ｃｌａｓｾｓ ｓｬｾｉａｉｉｃａｾ ｾｄｾｓｉｶｩｉｾ l Ü ｐｬａｘｉｾｏ OE ｉｎｾｏｒｍａｃｏｅｓ

QuE ｾｅ ｾｮｄｅｾ uEKIVAH DI ｔｅｒｾｉｎａｴａＮ SO' Ｎｓｾｉｍ E pOSSIvEL ｔａｍｂｅｾ NC tA5C DE VARIAS ｐａｌａｖｨａｾ UESlUNHELIUAS ｰｅｾｏ DICIONARIO ESTA8ELlClk A ｅｾｔｒｕｔｌｾａ CURREIA DA IRASt.

SE PUR ｴＮｅﾷｾｌｕＮ A PALAVRA ＢＧｾｾｕｕＢ AINDA NAL [AISTE NO ｏｉｃｉｏｾａｒｉｯＬ ELA SERjA LDNS!I/(RADA COMU ｵｾ puS.lvlL SUbSTAI'.T1VO <o wuE ELA E rE ｖｦｾｄａｕｾＩＮ ｕｾ PuSSIVEL ADJE1IVÜ ＨＢｾｕｎｕｏＮＭａＢＩ E UM

ｾｓｓｓｉｖＡｌ vEF8U ("MUNGAR" UU ＢｾｵｎｄｅｒＢ ITC.).

ａｾＮｉＰｐｉａ ｾｅｳｲ｛ｾ ｃａｾｃｾ ｏｕｖｉｾｕｓＰｾ VAU SER RESOLViDOS NA SEGUINTf

ETAPA rA Ｇｾａｌｉｓｴ OA ｈｏｾｵ｢ｾａＧｉａ L DA ESTRUTU"A SINTATICA.

JOHANN HALLE R

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DAS ＿ｏｾｓｉｖｾｉｓ

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rOf'MA5 BASICAS E TAMBEM ENTRE ELAS E

R. 8ibliotecon. Brasl'lia,11 (1)jan./jun. 1983

1.2.2. GU1PCS O&CIONARIus

UP SISTEYA UE ｉｎｄｅ＾ａｾａｏ NAn ｐｒｅｌｉｾａ ａ｢ＵＰｌｵｔａｐｾｎｉｅ DE ｾａｉｓ D,CIONARIOS CoPO ELES SAO ｎｾｃｅｓｓａｒｬｵｳＮ POR ｴＮｅｾｉﾷｌｕＬ PAPA yp sIsflMA OE ｬｒａｃｵｾａ｡Ｎ

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1.2.4. EQUIvALENCIAS ｅｾ LINGUAl ESTkANGEIRAS

lSt ａｒｾｕｉｖｄ cn"lEp ａｾ ｦｏｈｾａｓ bASES DE PALAVRAS DA LINCUA ｅｳｔｒａｎｾｅｉｈａ Cop ｉｾｆｏｒｍａＨｏｅｓ SObRE DECLINACla E fLEXAQ DAS ｐａｌａｖｾａｓ

PARA SERVIR DE ｈ｛ｆｅｒｅｾｃｉａ ｎｾｍ ｳｉｓｔｅｾａ OE INfORMACAD MULTILINGUAL

Ou

NUM sI.1EMA ｾｬ TNAOUCAU.

NOS SISlEPAS uE TRADUCAL ｈａｬｾ ANTIGuS' AS PARTEs 1.2.2. E 1.2.4. ESTAO ARPAiENADuS ｎｕｾ Se ａｒｾｕｉｶｌＧ ISTO E UMA DESVANTAGEM QUANDO ｾｅ QUER ｔｦｾｐａｌｐａｾ ｾｌｾ VARIAS LINGUAS.

108

1.2.3. DICIONÁRiO DE EXFRESSOEs fiXAS

ｾｕｉｔａｓ VElES ACüpTECE ｾｕｅ ｯｅｾｔｒｏ DE UNA L!hGUI. UM GRUFO ｄｾ

PALAVRAS TOME UM ｎｕｖｾ SlNTloO E ATE UMA FUhlAO SINTATICA DIFERENTE OLINOU OCLhRf JUNTO NONA fRASE.

ESTES rASOS TEN ｾｕｅ 5ER ａｎｾａｚｅｾａｏｄｓ ｔＧｍｾｅｾ NUM ARQUIVO, CLASSIflCADLS Dt PREPtRoNCiA PELA PALAVRA ChAVE DA ｅｘｐｒｅｳｾａｕＮ

ｵｾ ｬｸｅｾｐｌｕ ｾｾ ｾｵｾｔｵｾｵｾﾧ PUDL SEH ｾ｢ａｔｅｒＧ ｾｍ ｾａｐｏＢ Oｾｕａｌ TEM ｾｵｅ

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Terus ｃｾ ｾｃｇｏｾ ｾＨｾｓｉｖｅｉｳ - ｾａｒａ SER TRADUZltO PUR EXEMPLO

ｲＮｏｒｒ｛ｔｾｾＧｾｬｩ ｾａｫａ OuTRA ｾｉｎｾｕＧＮ

ｅｾ ｉｎｾｌｬｓＮ Ｂｉｾ ｬｾｅ ｐｈｄｃｅｓｾ Dr" TOMA ｃｏｾｏ GRUPO A NOVA fUNCAU OE

PREPÓS!CAO CUE ｉｾｔｒｶｄｵｚ UM LRUPO PREPOSICIONAL.

ESTA ｃｬａｾｕ ｾｕｅ ｯｾｔａｓ Ｌｸｐｋｬｓｾｏｅｳ ｾｕｉＱＰ POUCAS ｶｅｾｦｓ VAO ENTRAR

NA INDExAC-O ｾｅ ｌｾ TExTo.

ｅｘｅｾｰｌｄｓｉ ﾷｾａｒｾｾ PHEP05JCAO. FOhMA ｾｅｐｒａｬ

Ｂｾａｕａﾷ ｐｐｌｎｏｾｅＮ ｦｏｐｾａ ｖｅｐｾａｌ

ﾷｃａｓａｾ ｓｕ｢ｓＱａｎｔｬｶｾＮ fORMA vERbAL ETC.

1.3. Ｇｾａｌｉｓｅ MOHFULUülCA E fRO(URA NO DICIONIHIu

PAPA SE 'AlER ｕｾａ ａｎＮｌｊｾｅ ｍｕａｦｃｬｏＧｔｾａＧ ｾｒｅｃｬｓａｎａ

［ｅｐｾｬｾｾｃｏｴｓ DE ＮｅｒｾｵｓＮ ａｄｊｾｬｉｶｏｾＮ SUES1ANTIVUS

E ｔａｍｾｦｾ ｉｾｦｏｒｈａＨｏｅｾ ｓｏｾｒｬ I ｾｃｾｅｊｎａｔｃｒｉｉ CtM ａｾ

ＨＢｌｾｸｅｍａｓﾷＩ DOS ｴｉｃｉｾｨａｒｉｵｓＮ

ｐｏｄｴｾ ACONTECER ｾｏｾｕ｢ｈａｆＡａｓ ENTRE ｅｾｔａｓ CLASSES

1,·.2. ｌｮｾＵｔｒｵｃａｌ DA ARVORE ESTRUTuHAL (DE ｌｅｾｅｨｄｅｾ･ｉａｬ

111

..

...

-

...

••••••••••• OLsENHO AhVORE

2.2. ａｔｈｉｾｵｬｃａｏ DE "PESO" AOS DESCRITORES

ｃｃｾｇ A ANALISE LINlUl5TICA NAU 50 FLRNECE A ｦｕｒｾａ ｾａｓｅＮ

ｓｴｾＧｵ Cuu 0 ｐａｓｾｄ CA ａｎａｌｉｓｾ ｾｬｨｔａｬｪｃａ ｔａＢｂｾｍ A fUNCAO DA

PALAVkA ｄｾｨｔｒ vA ｦｫｾｓｦＬ POul·SE ATnIBUIR UM ｐｬｾｏ ＢｌｉｎｾｕｉｉｔｉｃｏＢ • C'OA ｓｕｾｓｔａｾｔｉｖｄ UU AUJETIVQ, DLPtNütNOO ｾｄｋ E_EMPLO SE

fLE ｆｕｾｌｉｵｎＧ ｃｏｾｇ ｳｵｾ｛ｉｔｏＧ COMO OBJtTG, COMU ｰｾｴｏｉｃａｏｏＬ

Si ELE SE ｬｾｃｕｎｉｒａ UlhTHO DA fpASE PRINCIpAL. DÁ SUbORDENACÁ.

ｲｰａｓｾｓ ｾｾｾａｔｉｖａｾ ETC.

ESTAS ｉｾｾｕｐｾａｃｏｾｓ ｰｕｏ｛ｾ CURRIGIH A MERA ESTITI51ICA NO ｐｒｇｃｾｓｓｃ O. CONS1RutAO ａｵｔｕｾａＱｉｃＮ UO J[SAURUS Ou NA lNuEaACAU.

A ｾｾａｌｉｓｅ ｓｉｾｔａＱＱｃａ <l,Q.2.) E ｔａｍｅｅｾ CAPAZ CE ｾｅｒａｒ UMA LISTA

rL ｄｦＵＨｐｬｬｬｾｦｾ ｾｇｾｰｾｬｸｮｾＬ POR ｅ｡ｅｍｾｾｏ TuDOS ｏｾ ｾｅｇｕｉｎｔ｛ｾ GRuPOi.

• ｾｕ｢ｓｬＮｾＱＱｖｏＭａｌｊｅＱＱｄ

ｾｌ｢ＵＧｬｨＱＡｖｕＭｉＬｅｇｾￇａｏﾷａｕｊｦｔｴｾｾ

• ｓｕｾｓｔａｎｔｬｶｵＭｾｆｕｦￜ ｐｒｾｰｓｉｃｉｏｨＮｌ

ETC •• ｾｉＬｅ ｇｅｒｾｌｾｅｎｔｬ SAO ｴｘＱｒｾｉｇｏｓ DE ｕｾ TlaTU NO PROClSSO

DA ｬｎｄ｛ｘＧｃｾｌＮ

2.3. ｇＬｾ｣［､ｔｇＢｦ［Ｌ ｃｏｍｐｌｅｾｏｓ

R. Bibliotecon. Brasilia,

11 (1)

jan./jun. 1983

2.1. DE ｓｃｒｉｔｃｾﾷｯｾ ｓｉｍｐＢｅｾ

DlPCIS DA ｾｅｓｌｵｴａｏ CAS HOMLGRAflAS SINTATIlAS ｉｐａＵｾｏ 1.4.1. DA ANALISE ｌｉｾｇｵｬｓｔｉｃａＮ E ｆｌｓｓｉｾｅｌ Ｌｏｐｾｅｃｅｾ ｾｍａ LIsTA ｏｾ

ｓｌｾｾｬａＧｬｬＧｕｓ E .CJlTIV05 Ｈｅｾｅｎｔｕａｌｾｌｎｔｅ ｔａｾ｢ｅｍ vERBOS E ａｄｖｌｒｾｉｯｾＩ

NAS ｓｾａＵ ｦｏｆｾａｓ LEXILALIZADA5, ｾｕｎｔｵ CUM A ｦｆｬｾｵｅｎｃｉａ ABSOLUTA

Nr

T[ITU ｔｾａｔａｄｵＮ ｾｏ GRuPU uE ｔｌｘＱＰｾ TRATADUS E A FkEQUENCIA PELAT!VA

oe

TEXIL DlNTRu DU ｇｾｵｐｕＮ

EsTA LIsTA POuE SER,IR ｌｕｾｏﾷｐｒｃｦｏｓｔＢ OE DESCRiTuREs PAKA o ｩｎｄｅｸｾﾷ

DOr ｨｕＧｾｎｕ L QUL ｾｈｬ 'ACILI1. ｾｌｬｬＰ D '"AdALhU' POR EXtMPLO,

OE ｃｃｾｓｔｐｵｉｆ ｵｾ TESALRUS NUMA AREA NOVA.

SE JI ｛｡ｉｓｔｾ ｾｵ ｬ｛ｓｾｌｆｕｾ PAhA Aａｈｅｾ ｃｄｾｒｅＵｾｾｎｄｌｾｔｅＧ OS ｅｌｅｾｅｎｔｯｾ

OA LisTA ｾｇｬｅｾ ｾｅｒ ClMPARADuS ｃｾｾ ｄｾ ｅｌｾｾｅｾｔｄｾ UO TlSAUHU5 l ASSIM EsTAeELlC1GG5 ｄｾｾｃｾＮｬｇｐｴｓ P.RA ｾａｕ｡ ｕｏｃｕｾｅｾｔＮ

ｃｇｾ ｵｾ ｲｐｕｃｬｓｾｾＢＡｎｔｕ ｅｓｔｾｬｬｾｔｪｃｕ ｾａｪｓＭｒｅｦｉｎａｄｵ ｾｯｏｅﾷｾｅ ｔａｍｂｾｍ

ｐｴｾｾａｒ ｾａ ａｵｔｾｾｨｔＱｚａｃａ｡ ｃｵｾｐｌｬｬ｡ DA ELA ｏｾａｌａｕ Ur ｕｾ Tl5AURuS

E DA ｉｾｕｆｘａｃＧｕ vE UM ｾｏｖｄ ｄｾｃｵｾｬｎｔｏ ｏｾｐ SD SLRjA ｾｅｃｅｓｓａｾｉｵ

ｕｾ ｃｃｾｔｒｏｬｅ DuS FESuLｔｾｾｏｓ ｰｅｾｄ ｉｾｄｬｉａｄ R ｨｕｾ￁ｎｕＮ 2. APLICACAG ｾＮ INDE_ACAO

ｅｾ ａｌｇｌ［ｾｓ CASOS. SEHA NlCESSARIO TE" ACCESSC ｾ KESULTAOOS ｏｾ DUTkAS

FRA5ESJ PUk ｅｉｅｾｾｾｏＧ 'UANDO, NA TRAUUCAO,

o

PKONOME ｉｎｇｾｅｓ "THEY" SE peUl ｒｅｾｉｒｉｒ p UM ｓｕ｢ｓｲａｾｔｉｖｯ NA ｆｒａｓｅＬａｾｔｌｒｉｄｒＮ

PAPA ｯｉｚｅｾ

sE,

ｾｾ ｰｵｾｔｕｾｵｴｓＮ E ＢｅｌｅｾＢ Ou ＢｅｾａｾＢＮ ｔｅｾｏｓ QUE

SA8tR A ｅｷｕｩｖａｌｴｾｃｉａ ｐｏｾｔｵｇｕｅｓａ 00 ｢ｕｾｓｔａｎｔｉｖｕ REFERIDO NA fRASE ANTERIuF.

1.5. ａｾｾｌｉｓｅ Na TExTU

L

R. Bibliotecon. Bras(lia,

11(1)

jan./jun. 1983

1.4.1. R[SDLueAU GAS HOMO'RAfIAS SINTATICAS

"Ah·U r" ｬｕａｾ ,TAPA:.t AｴｩｴｓａｾＧｕｾｕｩＧｃａ DAS hlit'l;(,RM IAS 5lNTATICAS

E AｃｾＧｓｔｒｵｃｉｬ［ uA ＮａｾｖｵＦｾ ESTRuTuRAL.

Os SIsTfMIS ｅｘｉｾｔ｛ｾｲｅｓ ｾｕｅ ｾＢｅｆｅｒｅｾ FAZtR DEStJE JA ANALISES

ｦｳｔｎｕｔｾｾａｬｓ DAS VARiAS ｌｏｨｂｩｾａｃｌｅｓ ｾｅ ＢｕｾｏＨＬｎａｴｏｓ POSSIVEIS

SAC TDrus ｾｦｓｔｒｾＱＰｳ I RESPEITO LO ｖｬ［｣ａｾｕｬａｒｉＰ E DAS

fSTHUTGRAS TRATICAS' ｾｄ CASU ｾａ ENTNADA OE ｕｾ TEXTO QUALQUEN.

Os ｾｒｄｾｌｅｍｉｓ uo ｾｌＱｕ ｾｕｍｅｎｏ OE ｐｏｓｓｾＸＱｬｉｄａｴｅＵ A ANALIZAR E uOS RETORNOS

rcs

CA'INM0s ERrtAUOS NAU ｲｏｾａｾ AINO" PESOLVIDu5.

Tcrus LS ｾｉｳｔｅｾｾｓ CPERACIUNIIS NO A'HIru DA INDusTRIA Ou DE ORGIUS UI' 'CVEPhLS ｔＢａｐｉｌｈｉｾ ｃｃｾ LWA ANALISE SINTATICI ｅｾ Duls PASses ｓｅｐＧｈＧｕｏｾＮ

ｐａｾＧ ｏｦ｣ｉｵｬｾ ｾｕａｌ ｦｕｾｃｾｵ ｓｉｾｔｾｬｬｴａ LE UM ｈｕｾｏｾｒａｲｯ ｅｓｾａ ｒｅＮｾｉｚｾｄａ

ｎｕｾａ ｄ｛ｬｅｨｾｉｾａｄＢ ｦｒａｓｾＬ ｾｬ ｾｔｪｌｉｚａ ｾｍ PHOC!SSu UE ａｾｒｏｘｉｍａｃＢｄ

＿ａ［［ｔｬｾｲｌ [,,(. C(.;'dExTU (.;Á fi'L.VRA.

ｾｬｓｊ｛ ｾｾｏｃｅｾｓｵＮ SE FAZEM ｖｾｨｉａｓ ｆａｓｾａＧｉｎｓ FELA FRASt, COMECANDD

ｃｌｾ • ｾｆｉｾｦ Ａｾａ ｾｌ Aｕｌｔｪｍｾ PALIVRA ｬｏｴｐｅｾｏｉｾｄｕ DA ｌｉｎｾｕａ

ＧｾａｌｩｚａＰＱＩＮ SL Ｂｅｓｏｌｖｅｾ ｐｾｉｾｦｪｫｌ OS CASUS ｍａｉｾ FACEls [ SEGuROS.

ｇ｛ｲﾷｌｍｅｾｔｉＬ ｔａｾｾｦｾ ｾ ｾｅｌｈｕｒ ｾｾｵ ｏｌｔｌｾｾｉｎａｒ ｬｾ StGUILA

A ｆｕｨｾａＰ ATUAL w' ｦａｌａｖｾａ SINAU COMtCAR FOR EXCLUiR

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NO LOI:TLqC AhAL.

ｕｾ ｬｘｅｾｆｌｕ ｳｅＢｉｾ D SLbUINIl1 SE ｄｅｾｉｒｏ uE UMA fRASE SEM NENHUMA VIRGULA

ｎｅｾ ｃｏＧｾｕｎｌａｄＬ ｾＡ ｉｎｃｌｾｔｒａ ｾａ ｕｾＮ FURMA VERbAL

OUE ｓ｡ｾＡｎｔｆ TEM !SIA FUNCAD PDSSIVFL, EsTA ｆｏｾｓｾｂｉｌｉｏａｖｅ DE SER ｖｅｒｾｏ

VAI SEF EALLUIO" COM CFRTtZA ｾｇ｢ OUTROS ｈｏｾｾｌＢａｦｏｓＮ

ｾｏ FIM uE CID, ｾｾｓｾａＭｴｹ E ａｾｕＱａｌｄ SE ｾｌｾｕｍＮ COIbA ｐｾｏｉａ 5ER

FlI1u ! Sl II:.DA '.Ublt:-; tIC.O(,I-AfｪａｾＮ

SE, ｵｅｆｾｬ｢ CE UM' ｉＭａｓｓｉｾｅｍ ｾａｄ fOI ｮｅｓｏｌｖｉｄｾ MAIS. NADA. ｅｘｉｾｔｉｾｄｾ AINDA

ｈｏｾｕｾｒＧｦｉａｓＬ bE PHuClú[ AU ｳｅ｢ｵｾｃｃ ｾｾｕｐ DE REbnAS QUE SE ｾａｳ｛ｉａｍ NA

ｐｾｃｾａ｢ｬｾｉｾＧｃｅ • •úR ｴｾｬｾｾｌｇＬ

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.lhbO PURTUGUlS Ｇｬｒａｌｾｅｎｔｬ WEM ｾｬｰｾｉｓ Ol

ｌｾ ｓｾｪｓＱａｎｔｉｖｌ ｾｾ ａｵｾｴｔｬｶ ＱＹｾＱ f'ZlM PAPTE OU ｾｒｕｐｌ NOMINAL SUullTü)

E PODE 5tH tELIuIDU ｾｦＵｔｅ 5iNTluD.

ｕｾａ ｏｕｔｾＧ ｰｇｓｓｉｾｉｌｬｾａｕｅ E ｐｇｒＱＧｾｔｏ LElxAR ａｾ POuCAS E5TRUTUHAS AINDA

PCSSIVEIS A ａｾａｾｉｓｅ lbTRU1URAL fARA DEfiNIR QU'L E A ESTRUTURA CCI-RE1At EsTA ｾＨｓｳｉｴｉｌｉｏａｃｬ DA CúNIA ｔａｷｾ｛ｾ uE FRASES COM ｾｕａｓ Ou VARIAS ESThUIUHAS PDssIVlIs COMO ELA5 ａｐａｒｬ･ｬｾ ｆｨｅｑｕｬｎＱｅｾｅｎｔｅ

ｅｾ TRAFALHOb ｾａ ｌｉｾｾｌＱｓｉｉｃａ TELRICA.

110

P/P ｅｾｔｾ｢ｅｌｅｃｅｾ AS LlPENOENCIAb LAS PALAVRAS CENTRO DA ｲｒａｾｅＮ

E P ECIsO ｐｒｉｾ｛ｉｾｏ tST'DELlCER ｾｓ ｆｾｏｎｔｅｉｒａ｢ ｕｾｾ PARlES DA 'RASE

Ｈｰｾ ｨＺｉｾａｌＧ ｓｕｂｾｒｄｅｎＧｏａｓＧ GHU?DS ａｄｾｅｐｾｉａｉｓ E1C.). iST8 E FLITO

ｃｯｾ A ｛ｴｔｅｒｾｉｾａｌａｏ UE VIR'ULAS, ｃｕｎｾｕｾｃｯ｛ｓ LE ｾｕＸＰｒｕｉｎａｃａｏ E

ｃｌｃｈｃｅｾａｃａｇ Ele.

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ｐｈｑＩｉｾｮ p.SSO ｃｏｾｓｊｓｔｅ ｅｾ ｅｓｔＮｾｅｌｴ｣ｅｒ Os ｾｒｵｐｌｾ NOMINAIS.

ｖｅｆｵＧｉｾＬ ｐﾷｅ＿ｌｓＮｴｬ｣ｾａｉｓ [ ａｌｖｾｈ｢ｬａｬ｢ DENTRO LtSTAS PARTES.

ACUI SE USA Couu AJULA A ｉｾｉｔｉＴｾＮｃａｏ ｾｃｈｦｏｌｕｾｉｌａ DAS ｐａｌａｖｒａｾ

ＨｇｅｾｴｐｃＮ ｾｌＮｅＢｏＬ TUM.U, ｾｏｌｕ [lC,).

NG ｕｌｔｉｾｏ PASSO SE ｕｅｔｲｫｾｉｎａＢ ENTAO AS ｦｕｎｌｕｅｾ ｓｉｎｔｾｔｉｃａｓ DlSTEs

Ｇｒｾｾｏｓｉ SUJEITO, ｕｄｊｾｔｲｾ (DIRETL E ｬｎｃｉｾｅｔｕＩＮ ｃｌｾｐｌｴｍｅｎｔｏｓ

ｎｏｾｉｎａｬ｢Ｌ ｾｒｅｕｉｌａｄｯｾ Ｈｇｫｕｾｏｓ ｖｅｨ｢ａｉｾＩ l • LEPENUENClA DE UM GRUPU

ADVErBIAL (CE ｵｾ GRufe ｎｏｍｉｾａｌＮ Ou ｐｒｦｄｊｃａｃｾ uU DA ｦｈａｾｅ IN1EIHAlJ

05 ｾｅｾＮｨｏｓ CE U. GRuPG TEM ｾｕｅ TER ｕｾ CONJUNTO LOMUM DESTAS

INrOpMlcnlb ｾｏｒＬｲｌｕｾｉｃａｾ [ ｓｉｾｔａｔｉｃａｓＧ

U5A·SE U MODELO LA ｾｈａｾａｔｉｃａ DE DEPENDENCIA WuE ｔｏｾａ COMO NUCLEO UA ｆｒａｾｲ [ ｃｕｾｐｌｅｘｏ ｾｅｈｕＮｌＮ

O RESULTADO OlSIA ａｾａｌｉｓｅ ＵＱｾＱｾｔｉｃａ E ａｐｾ｛ｓｅｎｔａｾｏ EM ｲｕｋｾａ UE UMA

3. peSSIAILIDADtS FuTURASI REDE SEMANilCA

2.4. ｃｇｾｾｅｃｾｏ ｾｴｄｉａｎｔｅ PRONLMEs

Análise Automática de Textos em Sistemas...

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113

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R. Bibliotecon. Brasflia, 11 (1) jan./jun. 1983

JOHANN HALLER

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R , AN IN1EúRATEO ｏａｔａＭｂａｾｅ ｉｾｆｏｒｍａｔｉｏｎ ANO

ｒｅｔｒｉｅｾａｌ ｓｙｓｔｴｾ Fú" ｓｬｋｕ｣ｔｵｒｾｄ ANO ｕｎｾｬｑｕｃＱｕｒｅｏ DATA

SlEMENS EORSCM. UNO ENTw.-BERIChTE ｢ｅｒｌｉｎＯｎｾｷ ｙｏｾｋ 1961 HuTCHINS. ｾＮｊＮｉ ｰｾｇｾｅｓｓ lN DOCuMEN1ATION - MAChINE TRANSLA1ION ANO

ｾａｃｈｉｎｅﾷａｉｄｅｄ TRANSlAiION

EMI wOURNAL DF OOCUMENTATION, VUL' 34, NO. ｾ ｊｕｎｾ 197

ａｕｔｏｾａｔｉｃ ｉｎｆｏｒｾａＱｉｕｎ DRGANlSATION AhO RETRIEVAL

ｾｅｨ YORK ＱＹｾＶ

SCHANK, ｒＮｃＮＯｃｏｾｾｙＮｋﾷｍＮＱ ｴｏｾｐｕｔｌｒ ｍｵｯｅｾｳ Df THúUGHT AND LANGUAGE

ｾａｎ ｆｾａｎｃｉｓｃｑ ＱｾＷＳ

SALTON, G.I FISCHlR,H.GoI

"OOOS' ".A. ｅＮｾＮｉ THE LUNAR ｓｃｉｌｎｃｦｾ NATURAL LANGUAGE INFúPMATION SYSllM, rINAl RtPQRl 86N 2316. ＧａｍｂＢｉｏｇｅＯｍａｾｓＮ ＱｾＷＲ ｒｅｆｅｒｾｎｃｉａｓ

ｐｅｌｹＬｎＮＯｒｏｾｉｌｌｏＧａＮＯｾｬｒｐｅｬＧｊＮＯｓｩｯｩﾷｄｬｃａｕｖｉｌｌｅＧｎＮＱ PRúCEUURES

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ANALYSl

ｾＨｾａｎｔｉｾｵｅ ａｐ＿ｌｬｾｵｅｌｓ A LA ｾｏｾｕｍｅｎｔＮｔｉｏｎ StlENTlFIQU[

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ｐｉｄｴｒｍｾｾＧ ｾＮｔＬｉ ｌｉｎｾｉｓｔｉｃｾ ｃｏｾｐｕｔｾ｣ｉｏｎａｌＮ ｾｍ DESAFIO

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VARlouS ｏａｔｾ BASES; fURTNER ｄｅｾｅｌｏｐｍｅｎｬ Is úlkECTEO TO THE CONSTRU1ION Df A SEMANTIC NETwOkK.

R. Bibliotecon. Brasflia, 11 (1)jan./jun. 1983 Abstrat

Automatic analysis of texts in information systems

ｏｾｅ oF lHE ｾｏｓｔ ｐｏｾｅｾｆｕｌ ｉｨＵｔｒｵｾｅｾｔＵ TO ｉｍｐｾｄｾｅ THE CAPACITY

OF ａｵｔｏｾＮｩｉ｣ ｉｎｲｃｒｾａｔｉｄｾ ｾｔｲａｇｾ ａｎｾ ｐｅｔｒｉｅｾａｾ ｾｙｓｔｬｾｳ wDULO BE

A CVMPLlTE ｬｬｾｇｶｉｾｔｉｃ ANALysls DF ThE FULL lExT DF A DOCUMENT. THE AHTICLE ｏｴｓｌｒｉｂｅｾ AN ｅｐｅｒｬｾｬｎｔａｾ ａｐｐｒｏａｾｎ BlING OEVELOPlO A' lhE ｕｾｉｖｾｒｓｉＱｙ DF BRASllIA, bPAZ'L.

THE PASsES ｾ TME LINGUISTICANAlYSIS lN ThE ｐｒｅｓｅｎｔＧｍｏｏｅｾ AREI • ｓｅｇｾｅｎｔａｔｉｏｎ (PnRASES. ｾｏｒｄｓＩ

- OICTIúNARY ｾｅａｒｃｾ ANÚ ｾｒｆｈｌｌￚｇｉｃａｌ ａｎａｌｙｓｉｾ (PúRTUGUESl) • OISAubIGUATICN or SYNTAC1IC ｈｏｾｇｒａｐｈｬｬＵ

- ｃｏｾｓｔｫｕｃｔｉｏｎ DF Aｏｅｐｅｾｄｅｎｃｙ ｔｐｾｅ

• PRONOUN ａｎａｾｙｓｉｓＮ

WITH ｬｾｅｓｅ FEAruFES, VARIOUS ｬｔｬｾｓ CAN ｾｅ PROVleEO TO ｈｅｌｐｾｬｎｅ

ｈｕｾａｎ INDEX(R ｯｾ TO lNTEGRATE, lN CUNJUNCTlúN wITH AODITIONAL

STA1ISTIC ｐｾｏｃｅｕｒｅｓＧ AN ａｕＱＰｾａｔｉ｣ lNDEXING PKOCESSI - SINGLE ｄｅＵｃｾｉｐｔｕｎｓ lN LEXICALIZlO ｆｏｾｍ

- ｃｏｾｾｏｕｎｃ ｕｅｾｃｫｉｐｔｒｓ (NúUN GRúUPS ETC.)

- wEIGHTEú ｵｅｾｃｒｉｾｬｏｐｓ (kfIGNT tiASEO LN ThE

ｓＧｾｔａｃＱｉｃ PuNCTlCNSl

• ST.TISTIC CuPHECTION wlTH ThE REfERENCEs UF pRONOUNS.

ｇｅｒａｌｾｲｾｔｬＬ Os ｲｐｏｎｕｾｦｓ NAC SAO TUMAOOS EM LONTA NA ESTATISTICA

Dc ｐａｌａｾｐａｓＮ CJMC Aａｎｾｌｉｓｅ LINúUISTICA IOENTlfICA o SUBSTANTIVO

COPRESPLNClNTt. rODE SEH ACkESCENTAUO UM pONTu (OU MEIO PONTO ?)

NA ｦｾｅｃｌｦｾｃｬＧ DLSTE SUBSTANTIVu

o

QUE DA MAIS RlLEVANCIA AS

ｆｒｆＧｵｅｾｃｬａｾ AaSuLUTAS E ｒｅｌａｔｬｾａｓＮ

POLlM Ｕｴｾ ｄｬｓｅｎｾｌｌｾｉｾｏｓ ｍｅｃｾｎｉｓｍｏｓ ｾｕｅ ANALISAM OIVERSAS FOKMAS LINGU15TICAS ｾｵｾ ｇｅｒａｌｾｅｎｔｅ TEM e MlSMO CeNTEuOu, ｐｾｒ ｅｘｅｍｐｾ･

FRASE ｾｅｌａｔｉｖａ • ｇｐｕｾｏ COM ｐａｾｔｉｃｉｐｬｏ ETC.

A ａｾａｌｬｓｆ ｌｉｎｾｕｉＦｔｉｃａ DlSePITA ESTA SENOO APLICADA A VARIAS

HASlS rt ｏｾｴｄｳＮ rEpUIS UE ｾｔｉｎｇｉｈ UM CERTO GRAU DE ESTAbILIvADE,

SEFA ｄｦｳｅｾｶｲｌｖｊｵｴ

o

FPOXIHO ｐａｾｾｄｉ Aｃｏｾｓｔｒｕｃａｏ DE ｾｍａ REDE

ｾｅｾａｎｔｉｃｾ DE UM TExlC.

NESTA PEDE. ｯｾ ｾｵｂｓｔａｾｔｬｖｏｓ (Ou UM SUbGRUPO ｄｴｌｾＵＧ p. Ex. ｏｾ

ｅｌｦｾｅｎｔｌｓ DE UM ｔｅＵｾｌｾｕｾＩＧ ｦｏｒｾａｍ ｄｾ NOS,

r.

ｏｾ ｾｅｒｂｄｳ SERAO

Os ARcrS.

ALGUNS ｾｾＢ｢ｌＵ ｐｵｄｅｾ fUNCIONAR DENTRU DE UMA SU HELACAO, SIMPLIFICANDO ASSIM CUNSloENAvELMENTF A RtDl.

UNA ｰｒｃｃｕｒｾ DE ｬｾｦｏｒｾａｃａｏ PUDERA ｔｏｾａｒ UMA ｐａｌａｾｒａ COMO PONTO DE

ｐｾｾｔｉｄａ r ｔｴｎｔａｾ ACHAR NA RlOE UM "LAMINHO" SlMELHANTE A PEwUENA REDE

ｆｃｒｾａｌｾ ｐｅｌｾ ANALISE lINGUIsTICA APLICADA AｆｫａｾｅＮｐｬｒｇｕｎｔａＮ

ｓｅｾａ AThTbUICu u PEse ｾｵ DOCUNENTu A fASE DAS ｓｴｾｅｌｍａｎｃａｓ ｅｾｃｏｎｔｋａｏａｓ

ｅｾｔｾｅ A PERGUNTA E A ｾｅｏｅ 00 ｔｅｾｔｏＮ ｰｏｄｅｾｄｏｾｓｴ APRESENTAR ｅｾｔａｓ

FPASES ｾｏ TExTO AO USUAkIO ｾｕａｎￚｏ EsTE QUER VERIFICAk SE O ｵｄｃｕｍｾｎｔｏ

ｃｃｐｫｅｓｆｌｾｅ A NtCESsIUAúE DELE.

ｃｏｾ ESTIS PPOCEuIMENTOS, SERA DADO ｾｍ GRANDE ｐａｾｓｏ PARA UMA MELHuH CCMMUNICACAO lNTPE U HOMEM E O COMPuTADOR E PARA o MELHOR ｕｾｏ

OE SIsTEMAS OE ｉｾｅｏｎｾａｃａｏＧ