[1] A apresentação discute a compreensão de linguagem natural e o uso de bases de conhecimento semânticas para extrair informações de texto. [2] Ela descreve os projetos do Insight Centre for Data Analytics em detecção de tópicos, opinião e emoções em textos e o mapeamento desses conceitos em bases de dados semânticas. [3] A apresentação também aborda os desafios da heterogeneidade semântica entre bases de dados e da análise de múltiplos idiomas.

1. COMPREENSÃO DE LINGUAGEM
NATURAL NO INSIGHT
Construindo a Ponte entre Texto e Base
de Dados Semântica.
Bianca Pereira
Primeiro Encontro em Computação Semântica

2. Quem sou eu?
• Insight Centre for Data Analytics
• National University of Ireland,
Galway
• Aluna de PhD em “Entity Linking
with Multiple Knowledge Bases”

3. Quem é o grupo?

5. • Sobre o que as pessoas estão falando?
• Qual a opinião delas?
• Que tipo de emoção está sendo expressa?
I like apple and
banana for
breakfast.
Haha! I prefer my
Apple and the
newspaper

6. Bases Semânticas
Adaptado de http://lod-cloud.net/versions/2014-08-30/lod-cloud.png

7. • Como representar o significado do texto em
formato processável por máquina?
• Como fazer uso do conhecimento já disponível
on-line?

8. Corpus
• Detecção de Tópicos
• Mineração de Opinião
• Análise de Emoções

9. http://saffron.insight-centre.org

11. Detecção de Opinião
Desejo, sugestão, conselho, requisição, possibilidade,
necessidade ou ação que ainda não ocorreu.
Fonte: http://nlp.insight-centre.org/wp-
content/uploads/2014/05/PhDdaySapnaApril2014.pdf

12. Análise de Emoções
• Em breve..

13. Corpus
• Extração de Taxonomia
• Detecção de Conceitos Relacionados

14. http://saffron.insight-centre.org

15. http://enrg.insight-centre.org/

16. • Qual o conteúdo da Base de Conhecimento?
• Como lidar com múltiplos idiomas?

17. Sumarização
Base Descrição Top Entradas
DBpedia Enciclopédia
Contém informações sobre ciência,
tecnologia, matemática, história..
:history, :structure
outbreakdatabase Provê sumários de eventos de surtos de
problemas relacionados a comida e água
:outbreak, :illness
… … …
Adaptado de http://nlp.insight-centre.org/wp-
content/uploads/2014/12/AndrejsPhD-Day-presentation-.pdf

18. Tradução de Máquina
EN
D
NL
ES
Tradução de
Ontologia/Vocabulário
http://server1.nlp.insight-centre.org/tetra/

19. • Entity Linking
Corpus

20. Entity Linking
Mention
Recognition
I just took a flight from Dublin.
Dublin
Disambiguation

21. Entity Linking
Ranking
Dublin
2nd
https://www.crunchbase.com/location/dubl
in/97c70aa17568ca5375122f181f0484a73rd
http://data.linkedmdb.org/page/film_loca
tion/275
1st http://sws.geonames.org/2964574

22. Projetos
Mais em: http://nlp.insight-centre.org/projects/current_projects/

23. Desafios
• Heterogeneidade Semântica nas Bases de
Conhecimento.
• Múltiplos Idiomas.
• Idiomas com poucos recursos linguísticos.
• Geração e Uso de Recursos Linguísticos em
Formato de Dados Ligados.
• Visualização de Informação.

24. OBRIGADA
Bianca Pereira
bianca.pereira@insight-centre.org