Benvinguts al Repositori Digital de la UPF

Towards deep content extraction from specialized discourse : the case of verbal relations in patent claims

Mostra el registre parcial de l'element

dc.contributor.author Ferraro, Gabriela
dc.contributor.other Wanner, Leo
dc.contributor.other Universitat Pompeu Fabra. Departament de Tecnologies de la Informació i les Comunicacions
dc.date.accessioned 2017-09-25T02:04:29Z
dc.date.available 2017-09-25T02:04:29Z
dc.date.issued 2012-07-20
dc.identifier B. 28451-2012
dc.identifier http://hdl.handle.net/10803/84174
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10230/17072
dc.description.abstract This thesis addresses the problem of the development of Natural Language Processing techniques for the extraction and generalization of compositional and functional relations from specialized written texts and, in particular, from patent claims. One of the most demanding tasks tackled in the thesis is, according to the state of the art, the semantic generalization of linguistic denominations of relations between object components and processes described in the texts. These denominations are usually verbal expressions or nominalizations that are too concrete to be used as standard labels in knowledge representation forms -as, for example, “A leads to B”, and “C provokes D”, where “leads to” and “provokes” both express, in abstract terms, a cause, such that in both cases “A CAUSE B” and “C CAUSE D” would be more appropriate. A semantic generalization of the relations allows us to achieve a higher degree of abstraction of the relationships between objects and processes described in the claims and reduces their number to a limited set that is oriented towards relations as commonly used in the generic field of knowledge representation.
dc.description.abstract Esta tesis se centra en el del desarrollo de tecnologías del Procesamiento del Lenguage Natural para la extracción y generalización de relaciones encontradas en textos especializados; concretamente en las reivindicaciones de patentes. Una de las tareas más demandadas de nuestro trabajo, desde el punto vista del estado de la cuestión, es la generalización de las denominaciones lingüísticas de las relaciones. Estas denominaciones, usualmente verbos, son demasiado concretas para ser usadas como etiquetas de relaciones en el contexto de la representación del conocimiento; por ejemplo, “A lleva a B”, “B es el resultado de A” están mejor representadas por “A causa B”. La generalización de relaciones permite reducir el n\'umero de relaciones a un conjunto limitado, orientado al tipo de relaciones utilizadas en el campo de la representación del conocimiento.
dc.format application/pdf
dc.format 159 p.
dc.language.iso eng
dc.publisher Universitat Pompeu Fabra
dc.rights ADVERTIMENT. L'accés als continguts d'aquesta tesi doctoral i la seva utilització ha de respectar els drets de la persona autora. Pot ser utilitzada per a consulta o estudi personal, així com en activitats o materials d'investigació i docència en els termes establerts a l'art. 32 del Text Refós de la Llei de Propietat Intel·lectual (RDL 1/1996). Per altres utilitzacions es requereix l'autorització prèvia i expressa de la persona autora. En qualsevol cas, en la utilització dels seus continguts caldrà indicar de forma clara el nom i cognoms de la persona autora i el títol de la tesi doctoral. No s'autoritza la seva reproducció o altres formes d'explotació efectuades amb finalitats de lucre ni la seva comunicació pública des d'un lloc aliè al servei TDX. Tampoc s'autoritza la presentació del seu contingut en una finestra o marc aliè a TDX (framing). Aquesta reserva de drets afecta tant als continguts de la tesi com als seus resums i índexs.
dc.rights info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.source TDX (Tesis Doctorals en Xarxa)
dc.title Towards deep content extraction from specialized discourse : the case of verbal relations in patent claims
dc.type info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
dc.type info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.date.modified 2017-09-23T18:04:53Z
dc.subject.keyword Artificial intelligence
dc.subject.keyword Natural language processing
dc.subject.keyword Relation extraction
dc.subject.keyword Linguistic dependency
dc.subject.keyword Deep syntactic parsing
dc.subject.keyword Surface syntactic parsing
dc.subject.keyword Valency structure
dc.subject.keyword Relation generalization
dc.subject.keyword Relation clustering
dc.subject.keyword Relation cluster labeling
dc.subject.keyword Text simplification
dc.subject.keyword Patent processing
dc.subject.keyword Patent claim processing
dc.subject.keyword Meaning-Text Theory
dc.subject.keyword Machine learning
dc.subject.keyword 81


Consulteu el document

Fitxers Grandària Format Visualització

No hi ha fitxers associats a aquest element.

Aquest element apareix en la col·lecció o col·leccions següent(s)

Mostra el registre parcial de l'element