Página 1 dos resultados de 808 itens digitais encontrados em 0.062 segundos

Traduzir Mea Culpa ao ritmo de Louis-Ferdinand Céline

Sá, Ana Isabel Salvado de
Fonte: Universidade de Coimbra Publicador: Universidade de Coimbra
Tipo: Dissertação de Mestrado
POR
Relevância na Pesquisa
75.85%
Na origem do presente projecto de tradução está o reconhecimento de que a tradução literária convoca um universo plural epistemológico, o qual, se é certo que advém de uma forma de mediação riquíssima entre duas línguas e duas culturas, também ganha substância se contemplar uma reflexão sobre a linguagem humana. Referimo-nos, por outras palavras, à relação dinâmica e complementar entre língua e linguagem que, quando presente num processo cognitivo tão peculiar como o do tradutor literário, culmina quase sempre numa recompensa intelectual. De igual modo, num sentido mais prático, é uma aliança que permite identificar uma tipologia de problemas de tradução diferente da convencional, ou seja, por se libertar um pouco da metodologia estruturalista e por redimensionar as noções tradicionais da linguística, contempla outro tipo de questões pertinentes como a presença de sociolectos, ou a singularidade discursiva de uma voz que nos fala através do texto literário. Partindo, assim, de uma fórmula heurística mais geral, o nosso quadro teórico orienta- -se por várias leituras dialogísticas que, do discurso hermenêutico de Schleirmacher (2004), George Steiner (1998), ou Ricoeur (1984), à teoria crítica do ritmo de Henri Meschonnic (1982 e 2002)...

Reconhecimento automático de locutor em modo independente de texto por Self-Organizing Maps.; Text independent automatic speaker recognition using Self-Organizing Maps.

Mafra, Alexandre Teixeira
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em 18/12/2002 PT
Relevância na Pesquisa
75.96%
Projetar máquinas capazes identificar pessoas é um problema cuja solução encontra uma grande quantidade de aplicações. Implementações em software de sistemas baseados em medições de características físicas pessoais (biométricos), estão começando a ser produzidos em escala comercial. Nesta categoria estão os sistemas de Reconhecimento Automático de Locutor, que se usam da voz como característica identificadora. No presente momento, os métodos mais populares são baseados na extração de coeficientes mel-cepstrais (MFCCs) das locuções, seguidos da identificação do locutor através de Hidden Markov Models (HMMs), Gaussian Mixture Models (GMMs) ou quantização vetorial. Esta preferência se justifica pela qualidade dos resultados obtidos. Fazer com que estes sistemas sejam robustos, mantendo sua eficiência em ambientes ruidosos, é uma das grandes questões atuais. Igualmente relevantes são os problemas relativos à degradação de performance em aplicações envolvendo um grande número de locutores, e a possibilidade de fraude baseada em vozes gravadas. Outro ponto importante é embarcar estes sistemas como sub-sistemas de equipamentos já existentes, tornando-os capazes de funcionar de acordo com o seu operador. Este trabalho expõe os conceitos e algoritmos envolvidos na implementação de um software de Reconhecimento Automático de Locutor independente de texto. Inicialmente é tratado o processamento dos sinais de voz e a extração dos atributos essenciais deste sinal para o reconhecimento. Após isto...

Aplicação de autômatos finitos nebulosos no reconhecimento aproximado de cadeias.; The approximate string matching using fuzzy finite automata.

Maciel, Alexandre
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em 02/06/2006 PT
Relevância na Pesquisa
85.96%
O reconhecimento aproximado de cadeias de texto é um problema recorrente em diversas aplicações onde o computador é utilizado como meio de processamento de uma massa de dados sujeita a imprecisões, erros e distorções. Existem inúmeras metodologias, técnicas e métricas criadas e empregadas na resolução deste tipo de problema, mas a maioria delas é inflexível em pelo menos um dos seguintes pontos: arquitetura, métrica utilizada para aferir o erro encontrado ou especificidade na aplicação. Esse trabalho propõe e analisa a utilização dos Autômatos Finitos Nebulosos para a resolução desse tipo de problema. A teoria nebulosa oferece uma base teórica sólida para o tratamento de informações inexatas ou sujeita a erros, enquanto o modelo matemático dos autômatos finitos é uma ferramenta consolidada para o problema de reconhecimento de cadeias de texto. Um modelo híbrido não só oferece uma solução flexível para a resolução do problema proposto, como serve de base para a resolução de inúmeros outros problemas que dependem do tratamento de informações imprecisas.; The approximate string matching problem is recurring in many applications where computer is used to process imprecise, fuzzy or spurious data. An uncountable number of methods...

Reconhecimento de entidades mencionadas em português utilizando aprendizado de máquina; Portuguese named entity recognition using machine learning

Carvalho, Wesley Seidel
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em 24/02/2012 PT
Relevância na Pesquisa
75.83%
O Reconhecimento de Entidades Mencionadas (REM) é uma subtarefa da extração de informações e tem como objetivo localizar e classificar elementos do texto em categorias pré-definidas tais como nome de pessoas, organizações, lugares, datas e outras classes de interesse. Esse conhecimento obtido possibilita a execução de outras tarefas mais avançadas. O REM pode ser considerado um dos primeiros passos para a análise semântica de textos, além de ser uma subtarefa crucial para sistemas de gerenciamento de documentos, mineração de textos, extração da informação, entre outros. Neste trabalho, estudamos alguns métodos de Aprendizado de Máquina aplicados na tarefa de REM que estão relacionados ao atual estado da arte, dentre eles, dois métodos aplicados na tarefa de REM para a língua portuguesa. Apresentamos três diferentes formas de avaliação destes tipos de sistemas presentes na literatura da área. Além disso, desenvolvemos um sistema de REM para língua portuguesa utilizando Aprendizado de Máquina, mais especificamente, o arcabouço de máxima entropia. Os resultados obtidos com o nosso sistema alcançaram resultados equiparáveis aos melhores sistemas de REM para a língua portuguesa desenvolvidos utilizando outras abordagens de aprendizado de máquina.; Named Entity Recognition (NER)...

Classificação de textos com redes complexas; Using complex networks to classify texts

Amancio, Diego Raphael
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Tese de Doutorado Formato: application/pdf
Publicado em 29/10/2013 PT
Relevância na Pesquisa
75.82%
A classificação automática de textos em categorias pré-estabelecidas tem despertado grande interesse nos últimos anos devido à necessidade de organização do número crescente de documentos. A abordagem dominante para classificação é baseada na análise de conteúdo dos textos. Nesta tese, investigamos a aplicabilidade de atributos de estilo em tarefas tradicionais de classificação, usando a modelagem de textos como redes complexas, em que os vértices representam palavras e arestas representam relações de adjacência. Estudamos como métricas topológicas podem ser úteis no processamento de línguas naturais, sendo a tarefa de classificação apoiada por métodos de aprendizado de máquina, supervisionado e não supervisionado. Um estudo detalhado das métricas topológicas revelou que várias delas são informativas, por permitirem distinguir textos escritos em língua natural de textos com palavras distribuídas aleatoriamente. Mostramos também que a maioria das medidas de rede depende de fatores sintáticos, enquanto medidas de intermitência são mais sensíveis à semântica. Com relação à aplicabilidade da modelagem de textos como redes complexas, mostramos que existe uma dependência significativa entre estilo de autores e topologia da rede. Para a tarefa de reconhecimento de autoria de 40 romances escritos por 8 autores...

Classificação automática de texto por meio de similaridade de palavras: um algoritmo mais eficiente.; Automatic text classification using word similarities: a more efficient algorithm.

Catae, Fabricio Shigueru
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em 08/01/2013 PT
Relevância na Pesquisa
85.78%
A análise da semântica latente é uma técnica de processamento de linguagem natural, que busca simplificar a tarefa de encontrar palavras e sentenças por similaridade. Através da representação de texto em um espaço multidimensional, selecionam-se os valores mais significativos para sua reconstrução em uma dimensão reduzida. Essa simplificação lhe confere a capacidade de generalizar modelos, movendo as palavras e os textos para uma representação semântica. Dessa forma, essa técnica identifica um conjunto de significados ou conceitos ocultos sem a necessidade do conhecimento prévio da gramática. O objetivo desse trabalho foi determinar a dimensionalidade ideal do espaço semântico em uma tarefa de classificação de texto. A solução proposta corresponde a um algoritmo semi-supervisionado que, a partir de exemplos conhecidos, aplica o método de classificação pelo vizinho mais próximo e determina uma curva estimada da taxa de acerto. Como esse processamento é demorado, os vetores são projetados em um espaço no qual o cálculo se torna incremental. Devido à isometria dos espaços, a similaridade entre documentos se mantém equivalente. Esta proposta permite determinar a dimensão ideal do espaço semântico com pouco esforço além do tempo requerido pela análise da semântica latente tradicional. Os resultados mostraram ganhos significativos em adotar o número correto de dimensões.; The latent semantic analysis is a technique in natural language processing...

SRIDE sistema reconhecedor de imagens de diagramas eletricos

Edison Oliveira de Jesus
Fonte: Biblioteca Digital da Unicamp Publicador: Biblioteca Digital da Unicamp
Tipo: Tese de Doutorado Formato: application/pdf
Publicado em 19/08/1997 PT
Relevância na Pesquisa
75.79%
Este trabalho refere-se ao desenvolvimento de um novo método de vetorização de desenhos de engenharia aplicado à diagramas de circuitos elétricos, sem a utilização de afinamento clássico ou obtenção de esqueleto, como normalmente ocorre com os métodos tradicionais. Posteriormente a esta vetorização desenvolveu-se um sistema de reconhecimento dos símbolos que compõem o diagrama de circuito bem como suas interconexões. A metodologia desenvolvida neste projeto baseia-se na obtenção dos pontos caractensticos da imagem ( cruzamentos de linhas, cantos e finais de linhas ), os quais podem ser origem dos vetores representativos da imagem. Os resultados obtidos mostram que diferentemente dos processos de afinamento e de extração de esqueleto, esta nova metodologia apresenta as seguintes características: a) o processamento é mais rápido; b) é independente da largura das linhas; c) a obtenção dos pontos de cruzamentos, cantos e fins de retas é facilitada; d) é mais resistente à ruídos tais como a presença de pontos espúrios ou pequenas interrupções de linhas; e) trata a imagem original sem nenhuma perda de informação, proporcionando maior facilidade no processamento para reconhecimento de padrões e interpretação do desenho. A classificação dos símbolos representativos dos elementos que constituem um circuito elétrico ( como por exemplo resistor...

Metodos eficientes para reconhecimento de padrões em texto

Marcus Vinicius Alvim Andrade
Fonte: Biblioteca Digital da Unicamp Publicador: Biblioteca Digital da Unicamp
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em 03/10/1993 PT
Relevância na Pesquisa
65.98%
O problema de reconhecimento de padrões surge muito freqüentem ente em diversas áreas e consiste basicamente em determinar se um dado objeto (padrão) ocorre em alguma parte de um outro objeto (geralmente bem maior). Existem diversas variações sobre o tema, por exemplo, objetos com uma ou mais dimensões, reconhecimento aproximado de padrões etc. Neste trabalho abordaremos a questão do reconhecimento de padrões unidimensionais que na literatura normalmente é citado como reconhecimento de padrões em texto. Além disso, nos concentramos no problema de reconhecimento exato de padrões. Nosso objetivo principal é apresentar (descrever e analisar) de forma clara e precisa os principais algoritmos que solucionam o problema em questão. No capítulo 2 descrevemos o algoritmo de Knuth, Morris e Pratt através de autômatos, sendo que vale destacar que, embora a associação entre este algoritmo e autômatos seja citada na literatura com bastante freqüência, normalmente ela não é efetivamente utilizada na descrição do algoritmo. Esta abordagem tornou a descrição do algoritmo bastante simples. Além disso, na análise do algoritmo, a demonstração de alguns resultados foram realizadas de forma bem mais clara do que a originalmente proposta. No capítulo 3 apresentamos o algoritmo de Boyer e Moore que é um algoritmo extremamente eficiente na prática e no qual se baseiam a maioria dos outros algoritmos existentes. Inclusive...

Reconhecimento de texto e rastreamento de objetos 2D/3D; Text recognition and 2D/3D object tracking

Rodrigo Minetto
Fonte: Biblioteca Digital da Unicamp Publicador: Biblioteca Digital da Unicamp
Tipo: Tese de Doutorado Formato: application/pdf
Publicado em 19/03/2012 PT
Relevância na Pesquisa
106.06%
Nesta tese abordamos três problemas de visão computacional: (1) detecção e reconhecimento de objetos de texto planos em imagens de cenas reais; (2) rastreamento destes objetos de texto em vídeos digitais; e (3) o rastreamento de um objeto tridimensional rígido arbitrário com marcas conhecidas em um vídeo digital. Nós desenvolvemos, para cada um dos problemas, algoritmos inovadores, que são pelo menos tão precisos e robustos quanto outros algoritmos estado-da-arte. Especificamente, para reconhecimento de texto nós desenvolvemos (e validamos extensivamente) um novo descritor de imagem baseado em HOG especializado para escrita romana, que denominamos T-HOG, e mostramos sua contribuição como um filtro em um detector de texto (SNOOPERTEXT). Nós também melhoramos o algoritmo SNOOPERTEXT através do uso da técnica multiescala para tratar caracteres de tamanhos bastante variados e limitar a sensibilidade do algoritmo a vários artefatos. Para rastreamento de texto, nós descrevemos quatro estratégias básicas para combinar a detecção e o rastreamento de texto, e desenvolvemos também um rastreador específico baseado em filtro de partículas que explora o uso do reconhecedor T-HOG. Para o rastreamento de objetos rígidos...

Localização e extração automática de textos em imagens complexas

Tahim, André Pires Nóbrega
Fonte: Universidade Federal de Santa Catarina Publicador: Universidade Federal de Santa Catarina
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: xviii, 179 p.| il., grafs., tabs.
POR
Relevância na Pesquisa
65.94%
Dissertação [mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, Florianópolis, 2010; Existe uma busca crescente por técnicas de extração de informação textual (TIE) em imagens devido ao grande número de aplicações que elas possibilitam. Dentre as aplicações mais relevantes estão os sistemas de busca por imagens na Web, reconhecimento de placas veiculares e gerenciamento de base de dados de imagens. Entretanto, a maioria dos sistemas TIE é dedicada a aplicações em que se conhece o plano de fundo e/ou fontes, dimensões e orientação dos caracteres. Esta dissertação considera a localização e a extração de texto em imagens coloridas sem restrições. Em tal situação, desconhece-se o plano de fundo e o tipo de caractere presente na imagem (i.e., imagens complexas). A técnica de identificação textual proposta neste trabalho utiliza, seqüencialmente, as abordagens baseadas em região e textura. A primeira visa localizar as regiões da imagem candidatas a texto por meio da seleção de contornos de maior magnitude do gradiente de intensidade. A última verifica, dentre as regiões candidatas, aquelas que possuem texto embutido. Tal verificação é realizada por meio de 16 atributos (11 estruturais e 5 texturais) extraídos das regiões localizadas. Esses atributos alimentam um classificador support vector machine (SVM) que rotula as regiões localizadas como texto ou não-texto. As regiões classificadas como textuais são então submetidas à técnica proposta de extração de texto...

Um sistema de manutenção semiautomática de ontologias a partir do reconhecimento de entidades.

Murguero Júnior, Ronaldo Tadeu
Fonte: Universidade Federal de Santa Catarina Publicador: Universidade Federal de Santa Catarina
Tipo: Trabalho de Conclusão de Curso Formato: 63p.
PT_BR
Relevância na Pesquisa
85.83%
TCC (graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina, Campus Araranguá, Curso de Tecnologias da Informação e Comunicação.; Uma quantidade cada vez maior de informações está disponível em formato textual e eletrônico. Essas informações contêm padrões textuais, tais como, conceitos, relacionamentos, regras, entre outros, podendo ser de grande auxílio na integração com outros sistemas ou mesmo, para auxiliar processos de tomada de decisão. Contudo, existe uma grande preocupação em como recuperar, organizar, armazenar e compartilhar estes padrões considerando uma formalização adequada. Neste sentido, a área de Extração de Informação promove suporte através de técnicas que analisam o texto e extraem padrões tidos como relevantes. Após a fase de extração, torna-se necessária a correta atribuição dos padrões para classes de um domínio em particular, em que estes passam a se chamar entidades. Tal processo é realizado através da subárea chamada de Reconhecimento de Entidades. Além disso, visando o compartilhamento e a manutenção de determinado domínio de conhecimento, as entidades devem ser armazenadas em um meio que possibilite atingir tais objetivos. Neste contexto a área de Ontologia se insere. Para demonstrar a viabilidade da proposição deste trabalho foi desenvolvido um protótipo voltado às fases de extração e reconhecimento de entidades...

Reconhecimento de modelos de probabilidade

Tenório, Marcelo Buscioli
Fonte: Florianópolis, SC Publicador: Florianópolis, SC
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: xiii, 64 f.| grafs. tabs.
POR
Relevância na Pesquisa
75.78%
Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação.; Reconhecimento de Padrões é uma área que objetiva descobrir e testar modelos matemáticos que possam identificar e explicar padrões em sinais de diversas fontes. Dados em grande quantidade, no formato texto, imagens, sons ou outras representações codificadas, são analisados para que sejam identificados padrões de relação.

Proposta de arquitetura de um sistema com base em OCR neuronal para resgate e indexação de escritas paleográficas do sec. XVI ao XIX; Proposal of an system architeture based on neural OCR for rescue and index paleography writens between XVI and XIX centuries

Mendonça, Fábio Lúcio Lopes de
Fonte: Universidade de Brasília Publicador: Universidade de Brasília
Tipo: Dissertação
POR
Relevância na Pesquisa
65.97%
Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, 2008.; Este trabalho objetiva propor uma arquitetura de um sistema para tratamento e reconhecimento automático do texto de documentos paleográficos, utilizando um OCR (Optical Character Recognition) com tecnologia de redes neurais artificiais. O sistema proposto deve atuar no contexto de processos de transcrição do texto de documentos de escritas paleográficas do século XVI ao XIX, documentos estes do Brasil colônia que foram digitalizados a partir dos originais impressos arquivados no Arquivo Ultramarino de Lisboa, uma das realizações do Projeto Resgate do Ministério da Cultura brasileiro. A arquitetura do sistema proposto inclui módulos para segmentar as imagens digitalizadas dos documentos, para análise dos segmentos com OCR na tentativa de reconhecimento do texto, para treinamento do OCR com formação de um dicionário de palavras reconhecidas e para armazenamento do texto transcrito a partir das imagens dos documentos. Para avaliar essa arquitetura foi desenvolvido um protótipo de software que permite ao usuário segmentar manualmente uma imagem de documento, treinar um OCR simples e extrair com esse OCR algumas informações de texto do documento paleográfico digitalizado. Conclui-se que a arquitetura proposta é funcional...

Verificação de texto manuscrito em dispositivos móveis

Guerin Júnior, Nilson Donizete
Fonte: Universidade de Brasília Publicador: Universidade de Brasília
Tipo: Dissertação
POR
Relevância na Pesquisa
75.93%
Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciências da Computação, 2015.; O reconhecimento biométrico pode ser definido como a ciência de estabelecer a identidade de um indivíduo baseado nas características físicas e/ou comportamentais da pessoa seja de maneira totalmente automática seja de forma semiautomática. Um sistema biométrico tem dois tipos de funcionalidades: a verificação e a identificação. Na verificação, o usuário afirma sua identidade e o sistema verifica se a afirmação é genuína. A identificação diz respeito a apontar uma identidade, dentre todas as cadastradas no sistema, para uma amostra de entrada. A biometria tem vantagens sobre abordagens baseadas em tokens ou conhecimento de informações (por exemplo, uma senha). Isto porque tokens podem ser perdidos e o conhecimento pode ser esquecido. O reconhecimento de escritor baseado em texto é uma das áreas mais ativas na biometria, dentre as biometrias comportamentais. Tanto as abordagens online quanto offline tem sido estudadas em trabalhos anteriores. Mas quando se refere ao tipo de texto usado, o reconhecimento de assinatura tem atraído muito mais atenção do que abordagens baseadas em outros tipos de escrita...

Reconhecimento de palavras e velocidade de leitura de texto : um estudo com medidas repetidas no ensino primário

Lopes, João A.; Filipe, Carminda Sofia Fernandes; Moniz, António Vargas
Fonte: Sociedade Portuguesa de Psicologia Publicador: Sociedade Portuguesa de Psicologia
Tipo: Artigo de Revista Científica
Publicado em //2014 POR
Relevância na Pesquisa
76.02%
De entre os diversos processos envolvidos na velocidade com que os sujeitos lêem textos apropriados à idade, o reconhecimento individual de palavras parece desempenhar um papel de especial relevo. Neste trabalho, é apresentado um estudo sobre a relação entre o reconhecimento de palavras isoladas com tipologias específicas (palavras frequentes, palavras raras, pseudopalavras, palavras regulares e palavras irregulares) e a velocidade de leitura de texto em três momentos ao longo do tempo. Participaram no estudo 92 alunos do 1.º e do 2.º ano de escolaridade. As crianças foram avaliadas no final do 1.º ano de escolaridade, a meio do 2.º ano de escolaridade e no final do 2.º ano. De uma forma geral, os resultados evidenciaram que a velocidade de leitura de palavras isoladas constitui um excelente preditor da velocidade de leitura de texto nos diferentes momentos de avaliação. Contudo, a evidência quanto ao valor preditivo da velocidade de leitura de um tipo específico de palavras relativamente à velocidade da leitura de texto é equívoco. Subsidiariamente, a análise da estabilidade (tracking) das mudanças intraindividuais nas diferenças interindividuais, no que diz respeito à velocidade de leitura de texto, permitiu determinar que os valores iniciais de desempenho na velocidade de leitura de texto condicionam os valores finais da velocidade leitora...

Linguagens reconhecíveis nas variantes de palavras, árvores e florestas: caracterizações e um estudo comparativo

Branco, Eduardo José Caetano
Fonte: Universidade de Lisboa Publicador: Universidade de Lisboa
Tipo: Dissertação de Mestrado
Publicado em //2014 POR
Relevância na Pesquisa
75.87%
Tese de mestrado em Matemática, apresentada à Universidade de Lisboa, através da Faculdade de Ciências, 2014; O principal objetivo deste trabalho foi uniformizar a teoria do reconhecimento linguagens de árvores de aridade, de árvores sem aridade e de orestas, com ênfase especial para as duas últimas, com a teoria do reconhecimento de linguagens de palavras. De facto, apesar de tanto as linguagens de árvores (de e sem aridade) e as linguagens de orestas serem generalizações de linguagens de palavras, o seu desenvolvimento não conhecia o mesmo tratamento sistematizado de que está munida a clássica teoria de linguagens de palavras. Nas páginas que se seguem, procurou-se formalizar e organizar alguns aspetos relativos ao reconhecimento de linguagens de árvores de aridade, de árvores sem aridade e de orestas numa teoria comparável com aquela que faz das linguagens de palavras ferramenta incontornável em inúmeras aplicações à Ciência da Computação. De notar que é também como resposta a novos problemas postos pela Ciência da Computação que outros objetos matemáticos vêm a ser estudados com maior profundidade. Esse é precisamente o caso das árvores e orestas, cujas linguagens dão resposta, por exemplo, a problemas relacionados com a representação/armazenamento e troca de dados informáticos. O texto encontra-se organizado da seguinte forma. No primeiro capítulo...

O papel das pistas do contexto verbal no reconhecimento de palavras

Guimarães,Sandra Regina Kirchner
Fonte: Departamento de Psicologia - Universidade Estadual de Maringá Publicador: Departamento de Psicologia - Universidade Estadual de Maringá
Tipo: Artigo de Revista Científica Formato: text/html
Publicado em 01/08/2004 PT
Relevância na Pesquisa
75.78%
O processo de leitura é estudado principalmente com base em dois modelos teóricos: o ascendente (bottom-up), baseado na concepção que considera o desempenho em leitura dependente do processo de decodificação, e o descendente (top-down), fundamentado na concepção que defende que a leitura se apóia especialmente na utilização de informações sintático-semânticas do texto. O presente estudo teve por objetivo investigar a contribuição do uso de informações do contexto verbal no reconhecimento de palavras. De acordo com os resultados obtidos, os sujeitos com dificuldades na leitura apoiaram-se no contexto verbal para compensar suas dificuldades, lendo corretamente 75,24% das palavras apresentadas.

Segmentação de sentenças manuscritas através de redes neurais artificiais

Augusto Mendonça de Carvalho, César; Darmiton da Cunha Cavalcanti, George (Orientador)
Fonte: Universidade Federal de Pernambuco Publicador: Universidade Federal de Pernambuco
Tipo: Outros
PT_BR
Relevância na Pesquisa
75.95%
O reconhecimento automático de textos manuscritos vem a cada dia ganhando importância tanto no meio científico quanto no comercial. Como exemplos de aplicações, têm-se sistemas bancários onde os campos de valor dos cheques são validados, aplicativos presentes nos correios para leitura de endereço e código postal, e sistemas de indexação de documentos históricos. A segmentação automática do texto em palavras ou caracteres é um dos primeiros passos realizados pelos sistemas de reconhecimento dos textos manuscritos. Portanto, é essencial que seja alcançado um bom desempenho de segmentação para que as etapas posteriores produzam boas taxas de reconhecimento do texto manuscrito. O presente trabalho trata do problema de segmentação de sentenças manuscritas em palavras através de duas abordagens: (i) método baseado na métrica de distância Convex Hull com modificações que objetivam melhorar o desempenho de segmentação; (ii) um novo método baseado em Redes Neurais Artificiais que visa superar problemas existentes em outras técnicas de segmentação, tais como: o uso de heurísticas e limitação de vocabulário. O desempenho dos métodos de segmentação foi avaliado utilizando-se de uma base de dados pública de texto manuscrito. Os resultados experimentais mostram que houve melhora de desempenho das abordagens quando comparadas à abordagem tradicional baseada em distância Convex Hull

Inferências da lógica mental predicativa na compreensão de texto

Soskova, Jitka; Roazzi, Antonio (Orientador)
Fonte: Universidade Federal de Pernambuco Publicador: Universidade Federal de Pernambuco
Tipo: Outros
PT_BR
Relevância na Pesquisa
75.94%
O modelo da lógica mental proposicional de Braine, Reiser, e Rumain (1984) tem sido útil para prover uma base de explicação das inferências lógicas na compreensão de texto. Até ao momento, o uso da lógica mental predicativa (LMP) do Braine (1998), na compreensão do texto, não foi investigado. O presente estudo teve como objetivo averiguar as predições da LMP de que os esquemas são aplicados sem esforço, sem erro e automaticamente. No Experimento 1, foram apresentados aos estudantes universitários pequenos textos que incluíram premissas para apenas um dos esquemas centrais da LPM. Os resultados mostraram que as inferências foram concluídas praticamente sem erro. A tarefa de reconhecimento investigou a dificuldade de realizar inferências da LMP, comparando os com as inferências da lógica formal e paráfrases do texto. As inferências da LMP foram julgadas significativamente mais fáceis do que as frases-controle da lógica formal e, tão fáceis que eram erroneamente confundidas com paráfrases do texto. No Experimento 2, os textos incluíram premissas para aplicação de dois ou três esquemas Centrais da LMP, que requereu aplicação do Raciocínio de Rotina Direto (RRD). Os resultados mostraram que os sujeitos aplicaram RRD e chegaram a conclusões lógicas válidas...

Segmentação de texto em imagens de mapas e plantas baixas antigos

Machado, Saulo Cadete Santos; Mello, Carlos Alexandre Barros de (Orientador)
Fonte: Universidade Federal de Pernambuco Publicador: Universidade Federal de Pernambuco
Tipo: Dissertação
BR
Relevância na Pesquisa
96.05%
Documentos antigos podem conter informações importantes para o desenvolvimento de trabalhos atuais. Mapas e plantas baixas históricos podem representar a cultura artística e tecnológica do momento em que foram criados. A qualidade e quantidade de suas informações justificam esforços para mantê-los e garantir a disponibilidade desses documentos. O primeiro passo para alcançar isso é a digitalização. Mas é necessário um processamento automático para que o documento seja pesquisável sem a custosa indexação manual. Ferramentas comuns de reconhecimento automático de caracteres têm dificuldade em reconhecer o texto de imagens de mapas e plantas baixas. Além do desgaste do papel provocado pelo tempo e manuseio, esses documentos possuem muitos elementos gráficos, como desenhos de rios e paredes, que ocupam a maior parte da imagem e podem até colidir com componentes textuais. Esse texto pode ser de diferentes estilos, tamanhos e orientações. Para facilitar a o reconhecimento de texto pelas ferramentas de reconhecimento automático, é importante remover os componentes gráficos da imagem antes de submetê-la ao processo de reconhecimento. Trabalhos recentes sobre segmentação de texto em imagens de mapas e plantas baixas usam regras definidas especialmente para as características das imagens que esperam. Esta dissertação apresenta uma nova abordagem para segmentar texto em imagens de mapas e plantas baixas. O método é divido em três etapas. A primeira é o pré-processamento em que o plano de fundo e alguns componentes gráficos são removidos. A segunda etapa é a de classificação em que são utilizados classificadores baseados em Máquinas de Vetores de Suporte treinados para identificar caracteres e sequências de caracteres. Por fim...