Rede neural e métodos baseados em regras para marcação de partes do discurso: Abordagem híbrida para o marcador POS amárico

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.