Ulteriori informazioni
A acumulação de informação nesta era eletrónica está a aumentar rapidamente. No entanto, temos muito poucas ferramentas inteligentes que ajudem os indivíduos a gerir esta enorme quantidade de informação. A investigação em Processamento de Linguagem Natural está a analisar atentamente este problema e a tentar criar sistemas que possam compreender as linguagens naturais. A etiquetagem de partes do discurso é uma tentativa no esforço de compreender as linguagens humanas. Consiste na atribuição de uma categoria a uma palavra que indica o papel da palavra num determinado contexto. Existem muitos marcadores POS para muitas línguas, mas não para a língua amárico. Este estudo propõe um método híbrido de rede neural e abordagem baseada em regras para marcar palavras em amárico. Assim, este método baseia-se, em primeiro lugar, na rede neural e, em seguida, as anomalias são corrigidas pela abordagem baseada em regras. O algoritmo de retropropagação e o método de aprendizagem baseado em transformação são adotados para o desenvolvimento do marcador de amárico. A construção do marcador com uma abordagem híbrida pode melhorar o desempenho do marcador. Para avaliar o método proposto, foram realizados vários experimentos. Acreditamos que este trabalho servirá como uma estrutura para desenvolver um marcador POS para qualquer idioma com uma eficiência melhor.
Info autore
Solomon A. Kidanu obteve o seu bacharelato em Sistemas de Informação e o mestrado em Ciência da Computação pela Universidade de Adis Abeba, Etiópia, em 2004 e 2008. É professor no Departamento de Ciência da Computação da Universidade de Adis Abeba desde 2009. Atualmente, é doutorando na Université de Pau et des pays l'Adour (UPPA), França.
