Desenvolvimento de uma aplicação para reconhecer significado de palavras homônimas utilizando redes neurais artificiais

Tecno-lógica

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ISSN: 1982-6753
Editor Chefe: Rosana de Cassia de Souza Schneider
Início Publicação: 30/11/1997
Periodicidade: Semestral
Área de Estudo: Ciências Exatas, Área de Estudo: Química, Área de Estudo: Engenharias, Área de Estudo: Engenharia ambiental, Área de Estudo: Engenharia química

Desenvolvimento de uma aplicação para reconhecer significado de palavras homônimas utilizando redes neurais artificiais

Ano: 2016 | Volume: 20 | Número: 2
Autores: E. G. Côrtes, R. Frantz, R. Frozza
Autor Correspondente: R. Frozza | [email protected]

Palavras-chave: redes neurais artificiais, palavras ambíguas, ferramenta ADReNA

Resumos Cadastrados

Resumo Português:

Este trabalho propõe desenvolver uma aplicação para auxiliar no entendimento do significado de palavras ambíguas da língua portuguesa, que dependem necessariamente do contexto para serem identificadas. A aplicação foi implementada na linguagem de programação JAVA, utilizando a IDE NetBeans, juntamente com a ferramenta ADReNA, que permitiu modelar e treinar a rede neural artificial backpropagation. Foram desenvolvidas duas versões da aplicação, que se diferenciam pela forma que representam a camada de entrada da rede neural artificial. Testes realizados mostraram que a forma que a rede neural é representada gera influência em seus resultados. Após a realização dos testes, a aplicação se mostrou promissora no reconhecimento de significados de palavras homônimas.



Resumo Inglês:

This work presents the development of an application that assist in understanding of the meaning of ambiguous words of the Portuguese language, which necessarily depend on the context to be identified. The application was implemented in Java programming language using the NetBeans IDE, along with the ADReNA tool that allowed abstracting the implementation of an Artificial Neural Network (ANN) and enabled model, train and parameterizes a backpropagation ANN. Two versions of the tool have been developed, which differ by the way they represent the input layer of the neural network. Tests have shown that the way the neural network is represented brings great influence on its results. Although the tests have a less significant volume of information, the application showed very promising for the recognition meanings of homonyms.