578 lines
20 KiB
TeX
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\documentclass{beamer}
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\usepackage[T1]{fontenc}
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\usepackage[utf8]{inputenc}
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\usepackage{lmodern}
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\usepackage[portuguese]{babel}
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\usepackage{graphicx}
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\usepackage{transparent}
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\usepackage{hyperref}
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\mode<presentation>{
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\usetheme{Darmstadt} % or try Darmstadt, Madrid, Warsaw, ...
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\usecolortheme{default} % or try albatross, beaver, crane, ...
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\usefonttheme{default} % or try serif, structurebold, ...
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\setbeamertemplate{navigation symbols}{}
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\setbeamertemplate{caption}[numbered]
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}
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\title{Sistema \textit{web} de arquitetura modular para processamento de corpora}
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\author{Ádler Oliveira Silva Neves}
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\date{}
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\begin{document}
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\begin{frame}
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\centerline{Instituto Federal do Espírito Santo}
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\centerline{Bacharelado em Sistemas de Informação}
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\titlepage
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\centerline{Orientador: Me. Ernani Leite Ribeiro Filho}
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\end{frame}
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\begin{frame}{Sumário}
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\tableofcontents
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\end{frame}
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\section{Introdução ao tópico}
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\begin{frame}{O título do trabalho}
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\begin{itemize}
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\item Sistema {\transparent{.5} (“elementos que interagem para realizar objetivos”\footnote{STAIR, R. M.; REYNOLDS, G. W. \textbf{Princípios de Sistemas de Informação}. 9ª ed. São Paulo: Cengage Learning, 2011. ISBN: 978-85-221-0797-1. p. 7.})}
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\begin{itemize}
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\item \textit{web} {\transparent{.5} (navegadores, cliente-servidor, HTML, HTTP)}
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\end{itemize}
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\item de arquitetura {\transparent{.5} (como os elementos estão organizados)}
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\begin{itemize}
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\item modular {\transparent{.5} (baixo acoplamento, \textit{plug-ins})}
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\end{itemize}
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|
\item para processamento de {\transparent{.5} (o objetivo é processar \textit{algo})}
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\begin{itemize}
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|
\item corpora {\transparent{.5} (entrada do sistema)}
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\end{itemize}
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\end{itemize}
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\end{frame}
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\begin{frame}{Corpus}{plural: corpora}
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\begin{itemize}
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\item O que é?\\
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|
Um conjunto de textos relevante para estudar um determinado grupo de pessoas ou um ramo do conhecimento\footnote{TAGNIN, S. E. \textbf{Glossário de linguística de corpus}. São Paulo: HUB Editorial, 2010. p. 358.}.
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|
\item Uma aplicação?
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\begin{itemize}
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|
\item Compilação das palavras mais frequentes da língua inglesa em 1921;
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|
\item Revolução no ensino de inglês enquanto língua estrangeira.
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\end{itemize}
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|
\item De qual área do conhecimento estamos falando?
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\begin{itemize}
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|
\item Processamento automático da linguagem natural;
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|
\item Linguística de corpus.
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\end{itemize}
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\end{itemize}
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\end{frame}
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|
\begin{frame}
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|
\begin{block}{Processamento automático da linguagem natural}
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|
Tratamento computacional das estruturas da língua que se repetem.
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||
|
\end{block}
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||
|
\begin{block}{Linguística de corpus}
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||
|
O estudo da língua a partir de seus usos em conjuntos de documentos que representam a área estudada.
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||
|
\end{block}
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\end{frame}
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|
\begin{frame}{Processamento automático de corpora}
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\begin{itemize}
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\item É o que o WordSmith faz;
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\item É o que o CorpusEye faz;
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|
\item É o que o SketchEngine faz;
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\item É o que o Unitex/Gramlab faz;
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|
\item É o que o COCA Online Corpus faz;
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|
\item É o que o sistema proposto pelo título fará:
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|
\begin{itemize}
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|
\item O que ele faz que os outros não fazem?
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|
\end{itemize}
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|
\end{itemize}
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\begin{description}
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|
\item[Público alvo:] pesquisadores linguistas, professores de letras, alunos de línguas ou tradutores que não programam.
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\end{description}
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\end{frame}
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\begin{frame}{O que falta nos atuais?}
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|
\begin{table}[h]
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\hspace*{0mm}\centerline{\includegraphics[width=\textwidth ,height=\textheight ,keepaspectratio]{tabela-comparacao-cs/model.pdf}}
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|
\caption{Tabela comparativa resumida de softwares de Processamento de Linguagem Natural}
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{\usebeamercolor[fg]{structure} Fonte:} O autor
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\label{tab:compplnres}
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\end{table}
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\end{frame}
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\section{Objetivos}
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\subsection{Geral}
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\begin{frame}{Objetivo geral}
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\begin{block}{}
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|
Desenvolver uma aplicação \textit{web} de código aberto para marcação e busca de partes do discurso em corpora, visando ampliar as funcionalidades em relação a \textit{softwares} similares existentes e com interface amigável ao usuário.
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\end{block}
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\end{frame}
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\subsection{Específicos}
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\begin{frame}{Objetivos específicos}
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\begin{itemize}
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|
\item Analisar comparativamente os recursos das ferramentas WordSmith, CorpusEye, COCA Online Corpus, Unitex/GramLab e Sketch Engine;
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|
\item Desenvolver ou adaptar um módulo extrator de sentenças;
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|
\item Desenvolver ou adaptar um módulo extrator de lista de palavras;
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\item Desenvolver ou adaptar um módulo etiquetador de partes do discurso que atue sobre sentenças;
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|
\item Desenvolver ou adaptar um módulo concordanciador que suporte busca por etiquetas;
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|
\item Integrar os módulos desenvolvidos ou adptados numa aplicação web;
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|
\item Disponibilizar uma ferramenta livre para uso educacional.
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\end{itemize}
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\end{frame}
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\section{Desenvolvimento}
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\subsection{Um \textit{overview} sobre os objetivos}
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|
\begin{frame}{Análise comparativa}
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\begin{itemize}
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|
\item Tabela 4, seção 3.1; {\transparent{.5} (p. 29)}
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|
\item Várias funcionalidades desejáveis:
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\begin{itemize}
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|
\item Não há tempo hábil para implementar todas;
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||
|
\end{itemize}
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|
\item A tabela \ref{tab:compplnres} era uma versão resumida desta;
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|
\item Gerou os objetivos subsequentes.
|
||
|
\end{itemize}
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||
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\end{frame}
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|
\begin{frame}{Separador de sentenças}{Separador de frases}
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\begin{description}
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||
|
\item[O que faz:] Separa um texto em frases;
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|
\item[Desafios:] Siglas, abreviações e abreviaturas; {\transparent{.5} (Sr., Sra., V.Exa.)}
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||
|
\item[Implementação:] Adaptada do Unitex/Gramlab;
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||
|
\end{description}
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\end{frame}
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|
\begin{frame}{Extrator de lista de palavras}
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\begin{description}
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|
\item[O que faz:] Identifica as palavras do texto e as classifica como simples ou composta, seu lema, e suas possíveis flexões;
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|
\item[Implementação:] Adaptada do Unitex/Gramlab;
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|
\end{description}
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\end{frame}
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\begin{frame}{Etiquetador de partes do discurso}
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\begin{description}
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|
\item[O que faz:] Atribui etiquetas de partes do discurso a cada palavra da sentença;
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|
\item[Desafios:] Ambiguidades; {\transparent{.5} (“casa” é verbo ou substativo?)}
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|
\item[Implementação:] Se o treinamento do Unitex/Gramlab obtiver precisão maior que 75\%, será utilizado o etiquetador deste; caso contrário, serão utilizados os etiquetadores treinados por Aires\footnote{AIRES, R. V. X. Implementaçao, adaptaçao, combinação e avaliação de etiquetadores para o português do Brasil. 154 p. Tese (Doutorado) — Universidade de São Paulo, São Carlos, 2000.}, priorizados por precisão.
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\end{description}
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\end{frame}
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|
\begin{frame}{Concordanciador}
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\begin{description}
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|
\item[O que faz:] “extrai todas as ocorrências de uma palavra de busca num corpus juntamente
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|
com seu cotexto [...]”\footnote{TAGNIN, S. E. \textbf{Glossário de linguística de corpus}. São Paulo: HUB Editorial, 2010. p. 358.};
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|
\item[Implementação:] Própria.
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\end{description}
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\end{frame}
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\begin{frame}{Tecnologias escolhidas}
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|
\begin{itemize}
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\item Django 1.11;
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\item Bootstrap 4.0b1;
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|
\item FontAwesome 4.7.0;
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\end{itemize}
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|
Na época que o projeto iniciou, estas eram as versões mais recentes.
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\end{frame}
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\subsection{Aprofundando nos objetivos}
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\begin{frame}{Arquitetura modular}
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\begin{itemize}
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|
\item Eventos com tipo:
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\begin{itemize}
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\item Provedor;
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|
\item Busca;
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\item Filtro;
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||
|
\item Ação.
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\end{itemize}
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|
\item Desacoplamento entre partes;
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|
\item Módulos substituíveis;
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\item Uma tela mostrando todas as ações disponíveis sobe um corpus.
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\end{itemize}
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\end{frame}
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|
\begin{frame}{Concordanciador}
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|
\begin{itemize}
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||
|
\item Problemas a serem resolvidos:
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\begin{itemize}
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|
\item Distância entre o usuário e o manual ou referência;
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|
\item Usabilidade.
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|
\end{itemize}
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|
\item Ações possíveis:
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\begin{itemize}
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|
\item Busca por etiqueta;
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|
\item Busca por palavra exata ou partes desta;
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|
\item Intervalo de fixo ou variável de palavras a ignoradas;
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|
\item Combinação das anteriores.
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|
\end{itemize}
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||
|
\end{itemize}
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||
|
\end{frame}
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|
\begin{frame}{Treino do etiquetador}{1 de 3}
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|
\begin{description}
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|
\item[Corpus:] Floresta Sintática\footnote{LINGUATECA. Projecto Floresta Sinta(c)tica. 2010.} {\transparent{.5} (ordem de milhão de amostras)}
|
||
|
\item[Etiquetador:] \textit{Unitex/GramLab}
|
||
|
\vspace{1em}
|
||
|
\item[Problema:] Qual o significado das etiquetas de saída?
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|
\begin{itemize}
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||
|
\item Documentação incompleta;
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|
\item Dos 5 artigos citados, apenas um era de acesso público e não trazia dados sobre o significado das etiquetas.
|
||
|
\end{itemize}
|
||
|
\vspace{1em}
|
||
|
\item[Problema:] O resultado obtido se compara a quê? O que seria um resultado ruim?
|
||
|
\end{description}
|
||
|
\end{frame}
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||
|
|
||
|
\begin{frame}{Treino do etiquetador}{2 de 3}
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||
|
Desenvolvido outro etiquetador, para ser o parâmetro de ruim:
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||
|
\vspace{1em}
|
||
|
\begin{description}
|
||
|
\item[Corpus:] Floresta Sintática\footnote{LINGUATECA. Projecto Floresta Sinta(c)tica. 2010.} {\transparent{.5} (ordem de milhão de amostras)}
|
||
|
\item[Etiquetador:] \textit{YAS-Tagger}
|
||
|
\item[Funcionamento:] Tabela associativa de vizinhança para etiqueta;
|
||
|
\end{description}
|
||
|
\vspace{1em}
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||
|
Resultados inesperados levaram à dúvida: “qual seria o impacto se o corpus fosse uma ordem de grandeza menor?”
|
||
|
\end{frame}
|
||
|
|
||
|
\begin{frame}{Treino do etiquetador}{3 de 3}
|
||
|
\begin{description}
|
||
|
\item[Corpus:] Aires\footnote{AIRES, R. V. X. Implementaçao, adaptaçao, combinação e avaliação de etiquetadores para o português do Brasil. 154 p. Tese (Doutorado) — Universidade de São Paulo, São Carlos, 2000.} {\transparent{.5} (ordem de centena de milhar de amostras)}
|
||
|
\item[Etiquetador:] \textit{YAS-Tagger}
|
||
|
\end{description}
|
||
|
\end{frame}
|
||
|
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||
|
\begin{frame}{Treinos dos etiquetadores}
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|
\begin{enumerate}
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|
\item Floresta Sintática + Unitex/GramLab
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|
\item Floresta Sintática + YAS-Tagger
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|
\item Aires + YAS-Tagger
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||
|
\end{enumerate}
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\end{frame}
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\section{Resultados obtidos}
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|
\subsection{Treino do etiquetador}
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\begin{frame}{Floresta Sintática + Unitex/GramLab}
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|
\begin{itemize}
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|
\item Precisão $\approx$ 60,76\%;
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|
\item Precisão concentrada em 3 das 4 etiquetas mais prevalentes:
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\begin{itemize}
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|
\item PREP;
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|
\item PRON;
|
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|
\item V;
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|
\end{itemize}
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||
|
\item A prevalência da saída do etiquetador não apresenta uma clara relação com a frequência no treino e teste.
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||
|
\end{itemize}
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||
|
\end{frame}
|
||
|
\begin{frame}{Floresta Sintática + Unitex/GramLab}
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||
|
\begin{figure}[h]
|
||
|
\begin{center}
|
||
|
\includegraphics[width=.65\textwidth ,height=.65\textheight ,keepaspectratio]{prevalency_charts/fs_unitextagger_prev.pdf}
|
||
|
\caption[Prevalência de etiquetas do \textit{Unitex/GramLab}]{Prevalência das 15 etiquetas mais frequentes do conjunto de treino, teste e etiquetado pelo \textit{Unitex/GramLab}}
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|
{\usebeamercolor[fg]{structure} Fonte:} {O autor}
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||
|
\label{fig:t1:prev}
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|
\end{center}
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||
|
\end{figure}
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|
\end{frame}
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|
|
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|
\begin{frame}{Floresta Sintática + YAS-Tagger}
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|
\begin{itemize}
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|
\item Precisão $\approx$ 76,93\%;
|
||
|
\item Precisão distribuída mais uniformemente por etiqueta;
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||
|
\item A prevalência no conjunto de saída do etiquetador é sempre menor que a frequência no treino e teste;
|
||
|
\end{itemize}
|
||
|
\end{frame}
|
||
|
\begin{frame}{Floresta Sintática + YAS-Tagger}
|
||
|
\begin{figure}[h]
|
||
|
\begin{center}
|
||
|
\includegraphics[width=.65\textwidth ,height=.65\textheight ,keepaspectratio]{prevalency_charts/fs_yastagger_prev.pdf}
|
||
|
\caption[Prevalência de etiquetas do \textit{YAS-Tagger}]{Prevalência das 15 etiquetas mais frequentes do conjunto de treino, teste e etiquetado pelo \textit{YAS-Tagger}}
|
||
|
{\usebeamercolor[fg]{structure} Fonte:} {O autor}
|
||
|
\label{fig:t2:prev}
|
||
|
\end{center}
|
||
|
\end{figure}
|
||
|
\end{frame}
|
||
|
|
||
|
|
||
|
\begin{frame}{Aires + YAS-Tagger}
|
||
|
\begin{itemize}
|
||
|
\item Precisão $\approx$ 53,40\% (queda de 23,56\%);
|
||
|
\item A etiqueta “???” agora representa 33,74\% da saída do etiquetador:
|
||
|
\begin{itemize}
|
||
|
\item aumento de 138\%
|
||
|
\end{itemize}
|
||
|
\end{itemize}
|
||
|
\end{frame}
|
||
|
\begin{frame}{Aires + YAS-Tagger}
|
||
|
\begin{figure}[h]
|
||
|
\begin{center}
|
||
|
\includegraphics[width=.65\textwidth ,height=.65\textheight ,keepaspectratio]{prevalency_charts/nilc_yastagger_prev.pdf}
|
||
|
\caption[Prevalência de etiquetas do \textit{YAS-Tagger} sobre corpus de Aires]{Prevalência das 15 etiquetas mais frequentes do conjunto de treino, teste e etiquetado pelo \textit{YAS-Tagger} sobre o copus de Aires}
|
||
|
{\usebeamercolor[fg]{structure} Fonte:} {O autor}
|
||
|
\label{fig:t3:prev}
|
||
|
\end{center}
|
||
|
\end{figure}
|
||
|
\end{frame}
|
||
|
|
||
|
|
||
|
\begin{frame}
|
||
|
\begin{table}[h]
|
||
|
\begin{center}
|
||
|
\begin{tabular}{c|c}
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||
|
\hline
|
||
|
Etiquetador & Precisão \\
|
||
|
\hline
|
||
|
\hline
|
||
|
MXPOST & $89,66\%$ \\
|
||
|
\hline
|
||
|
Brill Tagger & $88,76\%$ \\
|
||
|
\hline
|
||
|
Tree Tagger & $88,47\%$ \\
|
||
|
\hline
|
||
|
YAS-Tagger & $76,93\%$ \\
|
||
|
\hline
|
||
|
Unitex/GramLab & $60,76\%$ \\
|
||
|
\hline
|
||
|
\end{tabular}
|
||
|
\end{center}
|
||
|
\caption[Comparação da precisão entre cinco etiquetadores]{Comparação da precisão entre os etiquetadores \textit{MXPOST}, \textit{Brill Tagger}, \textit{Tree Tagger}, \textit{YAS-Tagger} e \textit{Unitex/GramLab}}
|
||
|
{\usebeamercolor[fg]{structure} Fonte:} Aires\footnote{AIRES, R. V. X. Implementaçao, adaptaçao, combinação e avaliação de etiquetadores para o português do Brasil. 154 p. Tese (Doutorado) — Universidade de São Paulo, São Carlos, 2000. p. 82.} e o autor.
|
||
|
\label{tab:taggercomp}
|
||
|
\end{table}
|
||
|
\end{frame}
|
||
|
|
||
|
\subsection{O sistema desenvolvido}
|
||
|
|
||
|
\begin{frame}{O sistema desenvolvido}
|
||
|
\url{https://corpusslayer.com}
|
||
|
\end{frame}
|
||
|
|
||
|
\begin{frame}
|
||
|
\begin{figure}[h]
|
||
|
\begin{center}
|
||
|
\includegraphics[scale=.5,trim={0 16mm 0 0},clip]{screenshots/home/deslogado_comform.pdf}
|
||
|
\caption{Página inicial do sistema desenvolvido}
|
||
|
{\usebeamercolor[fg]{structure} Fonte:} {O autor}
|
||
|
\label{fig:ss:home}
|
||
|
\end{center}
|
||
|
\end{figure}
|
||
|
\end{frame}
|
||
|
|
||
|
\begin{frame}
|
||
|
\begin{figure}[h]
|
||
|
\begin{center}
|
||
|
\includegraphics[scale=1.25,trim={43mm 113mm 120mm 10mm},clip]{screenshots/language_selector_desktop.pdf}
|
||
|
\includegraphics[scale=.5,trim={0 150mm 0 0},clip]{screenshots/language_selector_mobile.pdf}
|
||
|
\caption[Detalhe do seletor de idiomas]{Detalhe do seletor de idiomas, \textit{desktop} em cima e em dispositivos móveis em baixo}
|
||
|
{\usebeamercolor[fg]{structure} Fonte:} {O autor}
|
||
|
\label{fig:ss:langsel}
|
||
|
\end{center}
|
||
|
\end{figure}
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\end{frame}
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\begin{frame}
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\begin{figure}[h]
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\begin{center}
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\includegraphics[scale=.5,trim={0 35mm 0 0},clip]{screenshots/home/logado.pdf}
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\caption{Página inicial do sistema desenvolvido, mostrando a listagem dos corpora dum usuário}
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{\usebeamercolor[fg]{structure} Fonte:} {O autor}
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\label{fig:ss:corpora}
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\end{center}
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\end{figure}
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\end{frame}
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\begin{frame}
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\begin{center}
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\includegraphics[scale=1,trim={34mm 60mm 85mm 10mm},clip]{screenshots/home/logado.pdf}
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\end{center}
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\end{frame}
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\begin{frame}
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\begin{figure}[h]
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\begin{center}
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\includegraphics[scale=.45,trim={0 0 0 0},clip]{screenshots/corpus.pdf}
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\caption{Lista de documentos dum corpus}
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{\usebeamercolor[fg]{structure} Fonte:} {O autor}
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\label{fig:ss:corpus}
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\end{center}
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\end{figure}
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\end{frame}
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\begin{frame}
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\begin{center}
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\includegraphics[scale=.75,trim={3mm 60mm 65mm 21mm},clip]{screenshots/corpus.pdf}
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\end{center}
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\end{frame}
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\begin{frame}
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\begin{figure}[h]
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\begin{center}
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\includegraphics[scale=.3,trim={0 0 0 0},clip]{screenshots/analise.pdf}
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\caption{Opções de análises para um corpus}
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{\usebeamercolor[fg]{structure} Fonte:} {O autor}
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\label{fig:ss:analysis}
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\end{center}
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\end{figure}
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\end{frame}
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\begin{frame}
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\begin{center}
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\includegraphics[scale=.75,trim={0 0 0 20mm},clip]{screenshots/analise.pdf}
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\end{center}
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\end{frame}
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\begin{frame}
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\begin{center}
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\includegraphics[scale=.75,trim={0 0 0 105mm},clip]{screenshots/analise.pdf}
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\end{center}
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\end{frame}
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\begin{frame}
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\begin{figure}[h]
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\begin{center}
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\includegraphics[scale=.5,trim={0 16mm 0 0},clip]{screenshots/unitex/sentences.pdf}
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\caption{Lista de sentenças dum corpus}
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{\usebeamercolor[fg]{structure} Fonte:} {O autor}
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\label{fig:ss:sentences}
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\end{center}
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\end{figure}
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\end{frame}
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\begin{frame}
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\begin{figure}[h]
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\begin{center}
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\includegraphics[scale=.5,trim={0 90mm 0 0},clip]{screenshots/unitex/wordlist.pdf}
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|
\caption{Lista de palavras dum corpus}
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{\usebeamercolor[fg]{structure} Fonte:} {O autor}
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\label{fig:ss:wordlist}
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\end{center}
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\end{figure}
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\end{frame}
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\begin{frame}
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\begin{figure}[h]
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\begin{center}
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\includegraphics[scale=.5,trim={0 39mm 0 0},clip]{screenshots/etiquetado.pdf}
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\caption{Corpus processado pelo \textit{Tree Tagger}}
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|
{\usebeamercolor[fg]{structure} Fonte:} {O autor}
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\label{fig:ss:tted}
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\end{center}
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\end{figure}
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\end{frame}
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\begin{frame}
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\begin{figure}[h]
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\begin{center}
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\includegraphics[scale=.45,trim={0 0 0 0},clip]{screenshots/concordanciador/busca.pdf}
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\caption{Tela de busca do concordanciador}
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|
{\usebeamercolor[fg]{structure} Fonte:} {O autor}
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\label{fig:ss:concbusca}
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\end{center}
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\end{figure}
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\end{frame}
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\begin{frame}
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\begin{center}
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\includegraphics[scale=1.25,trim={45mm 93mm 80mm 15mm},clip]{screenshots/concordanciador/busca.pdf}
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\end{center}
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\end{frame}
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\begin{frame}
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\begin{center}
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|
\includegraphics[scale=1.125,trim={45mm 48mm 70mm 55mm},clip]{screenshots/concordanciador/busca.pdf}
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\end{center}
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\end{frame}
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\begin{frame}
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\begin{center}
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\includegraphics[scale=1.375,trim={45mm 0 110mm 100mm},clip]{screenshots/concordanciador/busca.pdf}
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\end{center}
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\end{frame}
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\begin{frame}
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\begin{figure}[h]
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\begin{center}
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\includegraphics[scale=.5,trim={0 20mm 0 0},clip]{screenshots/concordanciador/resultados.pdf}
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\caption{Tela de resultados do concordanciador}
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{\usebeamercolor[fg]{structure} Fonte:} {O autor}
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\label{fig:ss:concres}
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\end{center}
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\end{figure}
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\end{frame}
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\begin{frame}
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\begin{center}
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\includegraphics[scale=.75,trim={35mm 61mm 35mm 15mm},clip]{screenshots/concordanciador/resultados.pdf}
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\end{center}
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\end{frame}
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\begin{frame}
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\begin{center}
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\includegraphics[scale=.85,trim={39mm 79mm 44mm 55mm},clip]{screenshots/concordanciador/resultados.pdf}
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\end{center}
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\end{frame}
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\begin{frame}
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\begin{figure}[h]
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\begin{center}
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\includegraphics[scale=.5,trim={0 50mm 0 0},clip]{screenshots/concordanciador/backtrack.pdf}
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\caption{Visualização de documento a partir dum clique na \aspas{seta para trás}}
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{\usebeamercolor[fg]{structure} Fonte:} {O autor}
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\label{fig:ss:bts}
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\end{center}
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\end{figure}
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\end{frame}
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\begin{frame}
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\begin{figure}[h]
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\begin{center}
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\includegraphics[scale=.5,trim={0 42mm 0 0},clip]{screenshots/concordanciador/backtrack_many.pdf}
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|
\caption{Listagem de documentos a partir dum clique na \aspas{seta para trás}}
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{\usebeamercolor[fg]{structure} Fonte:} {O autor}
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\label{fig:ss:btm}
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\end{center}
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|
\end{figure}
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\end{frame}
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\section{Conclusão}
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\begin{frame}
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\begin{itemize}
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\item É possível conseguir uma ferramenta comparável às pagas apenas integrando softwares gratuitos existentes;
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\item Este trabalho deixa uma fonte de inspiração para concordanciadores existentes e futuros uma para aumentar a usabilidade destes por usuários inexperientes;
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\item Unitex/GramLab tem uma documentação incompleta que cobre apenas o uso da interface.
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\end{itemize}
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\end{frame}
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\subsection{Trabalhos futuros}
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\begin{frame}{Trabalhos futuros}
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\begin{itemize}
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\item Garantir que o sistema desenvolvido seja acessível por surdos;
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\item Adicionar interoperabilidade do sistema desenvolvido com outros sistemas que usam este como execução remota de procedimento;
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\item Adicionar elementos de rede social, de foma a ser possível compartilhar resultados entre pesquisadores;
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\item Implementar todos os requisitos levantados, mas não concretizados neste trabalho;
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\item Implementar pontuador automático para auxiliar pessoas com dislexia.
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\end{itemize}
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\end{frame}
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\section[]{}
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\begin{frame}
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|
\centerline{\huge Perguntas?}
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\end{frame}
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\end{document}
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