Generalização de fatos na compreensão de textos em linguagem natural

Abstract

As comunicações humanas são, de forma geral, incompletas em relação ao seu conteúdo. Muito conhecimento é transmitido em poucas palavras. Isso é possível porque existe, em nossa memória, um conhecimento pré-existente sobre o mundo, suas coisas, e interrelações existentes entre estas coisas, que nós utilizamos para complementar as lacunas existentes nas comunicações recebidas. Sistemas quc compreendam a linguagem humana, estudados em Inteligência Artificial, precisam ser capazes de fazer esse tipo de atividade, para nós tão natural. O uso adequado desse recurso dá ao sistema uma capacidade de interpretação maior do que a oferecida pela pura análise sintático-semântica das sentenças. O objetivo dessa dissertação é descrever um processo automático de criação dessas estruturas de dados, de forma a poderem, posteriormente, ser utilizadas na interpretação de textos em linguagem natural. Tratadas aqui como ?fatos genéricos?, seu papel é o de representar aquilo que conhecemos como senso comum. Essa dissertação descreve um sistema que ?compreende? textos escritos em linguagem natural e, a partir dos fatos identificados nessa compreensão, constrói estruturas semânticas, manipuláveis, que representam genericamente estes fatos. Apresentamos a base teórica, as definições das estruturas semânticas e das bases de dados utilizadas, os algoritmos de análise, interpretação e generalização de fatos, e demonstramos o funcionameato do sistema implementado. Problemas relacionados às alternativas adotadas são discutidos.