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--- spln2016:diario8 [2016/05/04 22:22] – created ambs
+++ spln2016:diario8 [2016/05/04 22:28] (current) – ambs
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-sumário:Aula de Freeling
+====== SPLN ======
-Módulo perl Lingua::FreeLing3
+==== Diário de Bordo - Aula 8 - 2016-04-18 ====
-*suporta várias línguas
-*suporta modo servidor (perguntas feitas por um cliente)
-*freeling capacidade de ser usado em java usando swig (Simplified Wrapper and Interface Generator)
+FreeLing
-Lingua::FreeLing3::Bindings - Bindings da Biblioteca FreeLing
+  * suporta várias línguas
+  * suporta modo servidor (perguntas feitas por um cliente)
+  * freeling capacidade de ser usado em java usando swig (Simplified Wrapper and Interface Generator)
-Lingua::FreeLing3::... interfaces geradas através do bindings
+Módulo Lingua::FreeLing3:
+  * Lingua::FreeLing3::Bindings - Bindings da Biblioteca FreeLing
+  * Lingua::FreeLing3::... interfaces desenvolvidas para tornar bindings mais 'perl-like'
+  * FL3 ->  Módulo shortcut de Lingua::FreeLing3.
+  * Para listar documentação: ''$ perldoc FL3''
+  * Pode ser usado tokenizador default ou não
+  * Métodos retornam sempre objetos com método utilizado
+  * Ideia da pipeline de freeling -> pegar num texto e dividir em tokens
-FL3 ->  Módulo shortcut de Lingua::FreeLing3.
+  * divide em àtomos usando o tokenizer (retorna lista de tokens)
+  * splitter  - segmentador, pega em àtomos e retorna frases, que é referência para array de frases que referencia para array de tokens
+  * freeling morph guarda os vários resultados morfológicos possiveis de um token
-Para listar documentação:
-$ perldoc FL3
-	*Pode ser usado tokenizador default ou não
-  *Métodos retornam sempre objetos com método utilizado
-  *Ideia da pipeline de freeling -> pegar num texto e dividir em tokens
-	*tokenização e segmentação não tem ordem para ser efetuada
-FreeLing:
-	* divide em àtomos usando o tokenizer
-	* retorna lista de tokens
-	* splitter  - segmentador, pega em àtomos e retorna frases
-	* frases - referência para array de frases que referencia para array de tokens
-	* freeling morph guarda os vários resultados morfológicos possiveis de um token
 	* depois de analisar - etiquetação de (POS (part of speech) tagging) palavras
 	*hmm -  hidden markov model (método estátística que calcula elementos mais prováveis)