Vládia Pinheiro,  Tarcisio Pequeno,  Vasco Furtado,  Thiago Assunção,  Emanoel Freitas. 

Uma crescente necessidade relacionada com os sistemas de Processamento de Linguagem Natural (PLN) é que estes sejam capazes de realizar inferências mais ricas sobre textos. Argumentamos que uma razão para a atual limitação das inferências geradas por tais sistemas é que eles, em sua maioria, tomam como base as características das coisas representadas pelas palavras e, a partir delas, buscam realizar inferências. Neste trabalho, propomos o Semantic Inferentialism Model (SIM) que segue um caminho natural e representa um novo paradigma: busca expressar a capacidade inferencial de conceitose como estes, combinados em estruturas de frases, contribuem para as premissas e conclusões de sentenças. Apresentamos uma aplicação do SIM em um sistema de extração de informação e uma pré-avaliação dos resultados.

http://www.lbd.dcc.ufmg.br/colecoes/til/2008/0013.pdf

Processando consulta.