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1	CLIL e recursos hipersensoriais personalizados: simbiose perfeita de ensino e aprendizagem de Inglês no 1.º Ciclo do Ensino Básico
	Figueiredo, Maria Virgínia Pereira de. - : Instituto Politécnico do Porto. Escola Superior de Educação, 2022
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2	A produção de conteúdo audiovisual para o ensino de direção em contexto MOOC’s
	Ribeiro. Pedro Rosa. - 2021
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3	Com textos se constrói uma cidade: as “Actas Diurnas” de Câmara Cascudo e a formação histórica de Natal
	Lopes, Rafael Barbosa de Arquino. - : Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2021. : Brasil, 2021. : UFRN, 2021. : Jornalismo, 2021
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4	Alimentação e demência: contributos para a validação da Edinburgh Feeding Evaluation in Dementia e da Feeding Skills Checklist
	Passos, Lígia Maria Rocha. - 2020
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5	Tradução de websites de turismo em contexto profissional: uma experiência Erasmus na empresa Transnational Consulting, S.L.
	Ribeiro, Alzira Maria Costa. - 2020
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6	Articulação do conteúdo temático entre o guia prático para o professor e o manual escolar: Contributos para a revisão do guia prático para o professor
	Pedro, John Francisco Quitaxi. - 2019
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7	THE OMBUDSMAN IN LIGHT OF CONTENT ANALYSIS ; A OUVIDORIA À LUZ DA ANÁLISE DE CONTEÚDO
	Lombardi, Leandro; Bevilacqua, Solon
	In: Cadernos de Linguagem e Sociedade; v. 20 n. 1 (2019); 134-151 ; 2179-4790 ; 0104-9712 ; 10.26512/les.v20i1 (2019)
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8	O Rorschach e a função materna no sujeito transexual
	Troger, Nadja; Pinheiro, Catarina Bray. - : Instituto Superior de Psicologia Aplicada, 2018
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9	Versões em conflito: análise da construção narrativa das alegações finais da acusação e da defesa em um processo criminal
	Campos, Carla Leila Oliveira; Rocha, Caio Bini; Costa, Luiz Carlos da
	In: Domínios de Lingu@gem; v. 12, n. 3 (2018): Número Atemático; 1453-1483 ; 1980-5799 (2018)
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10	Determinação de conteúdo para geração de língua natural baseada em personalidade ; Content planning for natural language generation based on personality
	Ramos, Ricelli Moreira Silva. - : Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP, 2018. : Universidade de São Paulo, 2018. : Escola de Artes, Ciências e Humanidades, 2018
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11	Valores-notícia e enquadramentos de ação coletiva no maior portal evangélico do Brasil : o caso Eduardo Cunha no Gospel Mais
	Leitão, Ana Paula Bezerra. - 2018
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12	Jogos pedagógicos na aprendizagem de trigonometria do ensino médio ; Educational games trigonometry learning for high school students
	Silva, Rodolfo Maximo de Lima e. - : Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP, 2018. : Universidade de São Paulo, 2018. : Escola de Engenharia de Lorena, 2018
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13	Versões em conflito: análise da construção narrativa das alegações finais da acusação e da defesa em um processo criminal
	Carla Leila Oliveira Campos; Caio Bini Rocha; Luiz Carlos da Costa
	In: Domínios de Lingu@gem, Vol 12, Iss 3, Pp 1453-1483 (2018) (2018)
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14	Para a Caraterização do Ensino e da Aprendizagem da Gramática em Portugal: as Perceções dos Professores ; TOWARDS A CHARACTERIZATION OF GRAMMAR TEACHING AND LEARNING IN PORTUGAL: TEACHERS’ PERCEPTIONS
	Silva, Cristina Vieira; Pereira, Íris. - 2017
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15	Normalização textual de conteúdo gerado por usuário ; User-generated content text normalization
	Bertaglia, Thales Felipe Costa. - : Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP, 2017. : Universidade de São Paulo, 2017. : Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, 2017
	Abstract: Conteúdo Gerado por Usuário (CGU) é a denominação dada ao conteúdo criado de forma espontânea por indivíduos comuns, sem vínculos com meios de comunicação. Esse tipo de conteúdo carrega informações valiosas e pode ser explorado por diversas áreas do conhecimento. Muito do CGU é disponibilizado em forma de textos avaliações de produtos, comentários em fóruns sobre filmes e discussões em redes sociais são exemplos. No entanto, a linguagem utilizada em textos de CGU diverge, de várias maneiras, da norma culta da língua, dificultando seu processamento por técnicas de PLN. A linguagem de CGU é fortemente ligada à língua utilizada no cotidiano, contendo, assim, uma grande quantidade de ruídos. Erros ortográficos, abreviações, gírias, ausência ou mau uso de pontuação e de capitalização são alguns ruídos que dificultam o processamento desses textos. Diversos trabalhos relatam perda considerável de desempenho ao testar ferramentas do estado-daarte de PLN em textos de CGU. A Normalização Textual é o processo de transformar palavras ruidosas em palavras consideradas corretas e pode ser utilizada para melhorar a qualidade de textos de CGU. Este trabalho relata o desenvolvimento de métodos e sistemas que visam a (a) identificar palavras ruidosas em textos de CGU, (b) encontrar palavras candidatas a sua substituição, e (c) ranquear os candidatos para realizar a normalização. Para a identificação de ruídos, foram propostos métodos baseados em léxicos e em aprendizado de máquina, com redes neurais profundas. A identificação automática apresentou resultados comparáveis ao uso de léxicos, comprovando que este processo pode ser feito com baixa dependência de recursos. Para a geração e ranqueamento de candidatos, foram investigadas técnicas baseadas em similaridade lexical e word embeddings. Concluiu-se que o uso de word embeddings é altamente adequado para normalização, tendo atingido os melhores resultados. Todos os métodos propostos foram avaliados com base em um córpus de CGU anotado no decorrer do projeto, contendo textos de diferentes origens: fóruns de discussão, reviews de produtos e publicações no Twitter. Um sistema, Enelvo, combinando todos os métodos foi implementado e comparado a um outro sistema normalizador existente, o UGCNormal. Os resultados obtidos pelo sistema Enelvo foram consideravelmente superiores, com taxa de correção entre 67% e 97% para diferentes tipos de ruído, com menos dependência de recursos e maior flexibilidade na normalização. ; User Generated Content (UGC) is the name given to content created spontaneously by ordinary individuals, without connections to the media. This type of content carries valuable information and can be exploited by several areas of knowledge. Much of the UGC is provided in the form of texts product reviews, comments on forums about movies, and discussions on social networks are examples. However, the language used in UGC texts differs, in many ways, from the cultured norm of the language, making it difficult for NLP techniques to handle them. UGC language is strongly linked to the language used in daily life, containing a large amount of noise. Spelling mistakes, abbreviations, slang, absence or misuse of punctuation and capitalization are some noises that make it difficult to process these texts. Several works report considerable loss of performance when testing NLP state-of-the-art tools in UGC texts. Textual Normalization is the process of turning noisy words into words considered correct and can be used to improve the quality of UGC texts. This work reports the development of methods and systems that aim to (a) identify noisy words in UGC, (b) find candidate words for substitution, and (c) rank candidates for normalization. For the identification of noisy words, lexical-based methods and machine learning ones using deep neural networks were proposed. The automatic identification presented results comparable to the use of lexicons, proving that this process can be done with low dependence of resources. For the generation and ranking of candidates, techniques based on lexical similarity and word embeddings were investigated. It was concluded that the use of embeddings is highly suitable for normalization, having achieved the best results. All proposed methods were evaluated based on a UGC corpus annotated throughout the project, containing texts from different sources: discussion forums, product reviews and tweets. A system, Enelvo, combining all methods was implemented and compared to another existing normalizing system, UGCNormal. The results obtained by the Enelvo system were considerably higher, with a correction rate between 67 % and 97 % for different types of noise, with less dependence on resources and greater flexibility in normalization.
	Keyword: Análise de textos ruidosos; Conteúdo gerado por usuário; Noisy text analysis; Normalização textual; Text normalization; User-generated content
	URL: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-10112017-170919/ https://doi.org/10.11606/D.55.2017.tde-10112017-170919
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16	Para a caraterização do ensino e da aprendizagem da gramática em Portugal: as perceções dos professores ; Towards a characterization of grammar teaching and learning in Portugal: teachers’ perceptions
	Silva, Maria Cristina Vieira; Pereira, Iris Susana Pires. - 2017
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17	A regulamentação do sistema de certificação de conteúdo local na indústria do petróleo como instrumento de desenvolvimento nacional
	Guerra, Renato Morais. - : Brasil, 2017. : UFRN, 2017. : PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM DIREITO, 2017
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18	Rhetorical snakes, poetic horror: expression effects and the death of Laocoon in The Aeneid ; Cobras retóricas, horror poético: efeitos de expressão e a morte de Laocoonte na Eneida
	Thamos, Márcio
	In: Acta Scientiarum. Language and Culture; v. 39, n. 1 (2017); 13-22 ; 1983-4683 ; 1983-4675 (2017)
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19	Rhetorical snakes, poetic horror: expression effects and the death of Laocoon in The Aeneid ; Cobras retóricas, horror poético: efeitos de expressão e a morte de Laocoonte na Eneida
	Thamos, Márcio
	In: Acta Scientiarum. Language and Culture; Vol 39 No 1 (2017); 13-22 ; Acta Scientiarum. Language and Culture; v. 39 n. 1 (2017); 13-22 ; 1983-4683 ; 1983-4675 (2017)
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20	Dialectos da dor ; Perspectivas sobre a auto-injúria não-suicida em jovens
	Gaspar, Eva Duarte. - 2016
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