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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

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Pós-graduação em Ciências da Motricidade - IBRC

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Pós-graduação em Ciências da Motricidade - IBRC

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Pós-graduação em Agronomia (Ciência do Solo) - FCAV

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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

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Pós-graduação em Agronomia (Energia na Agricultura) - FCA

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Pós-graduação em Engenharia e Ciência de Alimentos - IBILCE

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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

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Pós-graduação em Geociências e Meio Ambiente - IGCE

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A Dissertação trata sobre a política salarial dos professores municipalizados do município de Tucuruí do Estado do Pará. Objetiva avaliar a política salarial dos professores no contexto da municipalização do ensino e tenta contribuir com a avaliação da política educacional no Pará, no período entre 1997 a 2008. Procuramos analisar dinamicamente, a política salarial face ao caráter da política educacional do programa de “descentralização”, desenvolvido nas reformas do Estado brasileiro, executado pelo Ministério da Educação, desde o governo de Fernando Henrique Cardoso. Assim, a investigação atentou para modelos de políticas de financiamento de orientação nacional concentrada no MEC. O estudo aponta contradições na relação do projeto nacional de municipalização com a gestão local em que a política salarial dos professores sofre perdas na remuneração. A questão norteadora do estudo acontece frente à instigação da existência de alterações nos salários dos professores a partir do momento que foram cedidos da rede estadual para o município de Tucurui, local da pesquisa. A partir deste local, analisamos documentos, fatos cotidianos da escola; realizamos entrevistas com os sujeitos da pesquisa como os professores, técnicos, secretário de educação e indicalistas do SINTEPP. Então, o estudo indicou que a política salarial dos professores sofreu alterações; progressiva extinção destes da folha ativa de pagamento da SEDUC e marcas de ilegalidade frente ao ato de cedência ao município que nos fizeram observar um modo imposto na condução da política municipalista no Pará. No contexto desta política avaliamos haver ajustes ideológicos de cunho conservador e neoliberal concretizados nos acordos entre o governo do Estado e a prefeitura.

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A etiquetagem morfossintática é uma tarefa básica requerida por muitas aplicações de processamento de linguagem natural, tais como análise gramatical e tradução automática, e por aplicações de processamento de fala, por exemplo, síntese de fala. Essa tarefa consiste em etiquetar palavras em uma sentença com as suas categorias gramaticais. Apesar dessas aplicações requererem etiquetadores que demandem maior precisão, os etiquetadores do estado da arte ainda alcançam acurácia de 96 a 97%. Nesta tese, são investigados recursos de corpus e de software para o desenvolvimento de um etiquetador com acurácia superior à do estado da arte para o português brasileiro. Centrada em uma solução híbrida que combina etiquetagem probabilística com etiquetagem baseada em regras, a proposta de tese se concentra em um estudo exploratório sobre o método de etiquetagem, o tamanho, a qualidade, o conjunto de etiquetas e o gênero dos corpora de treinamento e teste, além de avaliar a desambiguização de palavras novas ou desconhecidas presentes nos textos a serem etiquetados. Quatro corpora foram usados nos experimentos: CETENFolha, Bosque CF 7.4, Mac-Morpho e Selva Científica. O modelo de etiquetagem proposto partiu do uso do método de aprendizado baseado em transformação(TBL) ao qual foram adicionadas três estratégias, combinadas em uma arquitetura que integra as saídas (textos etiquetados) de duas ferramentas de uso livre, o TreeTagger e o -TBL, com os módulos adicionados ao modelo. No modelo de etiquetador treinado com o corpus Mac-Morpho, de gênero jornalístico, foram obtidas taxas de acurácia de 98,05% na etiquetagem de textos do Mac-Morpho e 98,27% em textos do Bosque CF 7.4, ambos de gênero jornalístico. Avaliou-se também o desempenho do modelo de etiquetador híbrido proposto na etiquetagem de textos do corpus Selva Científica, de gênero científico. Foram identificadas necessidades de ajustes no etiquetador e nos corpora e, como resultado, foram alcançadas taxas de acurácia de 98,07% no Selva Científica, 98,06% no conjunto de teste do Mac-Morpho e 98,30% em textos do Bosque CF 7.4. Esses resultados são significativos, pois as taxas de acurácia alcançadas são superiores às do estado da arte, validando o modelo proposto em busca de um etiquetador morfossintático mais confiável.

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Pós-graduação em Ciência da Informação - FFC