Türkiye Muhasebe Standartlarının Uygulanma Süreci

Nafase 3, Extrac¸ ˜ao de Relacionamentos de Causalidade, apresentamos o Algoritmo de Extrac¸ ˜ao

de Relacionamentos de Causalidade. Este algoritmo trabalha em conjunto com o algoritmo anterior.

Um fato importante de se relembrar ´e que as sentenc¸as que foram selecionadas como do tipo Associac¸ ˜ao, podem conter outras relac¸ ˜oes do tipo Increase/Decrease. Em relac¸ ˜oes selecionadas como do tipo Increase/Decrease n ˜ao existe a possibilidade de encontrar outras relac¸ ˜oes de associac¸ ˜ao, devi- do `a forma como os filtros foram aplicados.

Figura 28: Algoritmo 3: Fase 3 - Extrac¸ ˜ao de Relacionamentos Sem ˆanticos.

Entrada: Assim como na fase anterior, esta se inicia dentro de um processo iterativo. Nesse

processo as sentenc¸as do arquivo JSON s ˜ao lidas e passadas como entrada para o algoritmo. O grupo extra´ıdo de cada sentenc¸a selecionada no algoritmo 2 tamb ´em ´e utilizado como entrada.

Sa´ıda: Como sa´ıda, o algoritmo retorna o arquivo JSON com os relacionamentos sem ˆanticos de

causa e efeito anotados nas sentenc¸as .

Vari ´aveis:

• grupos: lista ou array que refere-se aos grupos das MetaRegras.

Descric¸ ˜ao:

• Na linha 02, realiza-se a verificac¸ ˜ao se o grupo de entrada pertence a uma sentenc¸a do tipo associac¸ ˜ao;

– Caso verdadeiro, na linha 03 aplica-se a MetaRegra de Associac¸ ˜ao em cada parte grupo

selecionado.

– Na linha 04, realiza-se a verificac¸ ˜ao se a regra conseguiu ser a aplicada. A verificac¸ ˜ao ´e

feita por meio do conte ´udo da vari ´avel grupos. Verifica-se se grupos ´e diferente de vazio; ∗ Caso verdadeiro, a regra conseguiu ser a aplicada e significa que existem mais ca- sos de associac¸ ˜ao na sentenc¸a. Na linha 05, ´e feita a chamada para este mesmo algoritmo, fazendo com que o processo se torne recursivo.

∗ Caso contr ´ario (instruc¸ ˜ao sen ˜ao da linha 06), na linha 07 aplica-se a MetaRegra

Increase/Decrease em cada parte grupo selecionado.

∗ Na linha 08, realiza-se a verificac¸ ˜ao se a regra conseguiu ser a aplicada. A verificac¸ ˜ao ´e feita por meio do conte ´udo da vari ´avel grupos. Verifica-se se grupos ´e diferente de vazio;

· Caso verdadeiro, a regra conseguiu ser a aplicada e significa que existem mais casos de increase/decrease na sentenc¸a. Na linha 09, ´e feita a chamada para este mesmo algoritmo, fazendo com que o processo se torne recursivo.

· Caso contr ´ario (instruc¸ ˜ao sen ˜ao da linha 10), na linha 11 aplica-se um parser em cada grupo extraindo apenas o termo de dom´ınio e os tip words de associac¸ ˜ao e increase/decrease. Caso o grupo possua mais de um termo, separados por v´ırgula, palavra and ou palavra or, os termos ser ˜ao separados, por ´em consid- erados em um mesmo n´ıvel na ordem das relac¸ ˜oes. Tip Words que indiquem negac¸ ˜oes e possibilidades tamb ´em s ˜ao extra´ıdas e armazenadas.

Grupo: [endothelial dysfunction] and [vascular injury]

Extra¸c~ao 1: endothelial dysfunction Extra¸c~ao 2: vascular injury

· Na linha 12, tip words increase/decrease s ˜ao ligadas diretamente aos termos pr ´oximos. Em todos os termos extra´ıdos foi padronizada a seguinte ordem: primeiro Tip Word increase/decrease em seguida o termo de dom´ınio;

Grupo: [soluble adhesion molecules] [increase]

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– Caso contr ´ario (instruc¸ ˜ao sen ˜ao da linha 13), na linha 14 aplica-se a MetaRegra Increase/De-

crease buscando selecionar grupos do tipo increase/decrease internamente a estes.

– Na linha 15, realiza-se a verificac¸ ˜ao se a regra conseguiu ser a aplicada. A verificac¸ ˜ao ´e

feita por meio do conte ´udo da vari ´avel grupos. Verifica-se se grupos ´e diferente de vazio; ∗ Caso verdadeiro, a regra conseguiu ser a aplicada e significa que existem mais casos de increase/decrease na sentenc¸a. Na linha 16, ´e feita a chamada para este mesmo algoritmo, fazendo com que o processo se torne recursivo.

∗ Caso contr ´ario (instruc¸ ˜ao sen ˜ao da linha 17), na linha 18 aplica-se um parser em cada grupo extraindo apenas o termo de dom´ınio e os tip words de associac¸ ˜ao e in-

crease/decrease. Caso o grupo possua mais de um termo, separados por v´ırgula,

palavra and ou palavra or, os termos ser ˜ao separados, por ´em considerados em um mesmo n´ıvel na ordem das relac¸ ˜oes. Tip Words que indiquem negac¸ ˜oes e possibili- dades tamb ´em s ˜ao extra´ıdas e armazenadas.

∗ Na linha 19, tip words increase/decrease s ˜ao ligadas diretamente aos termos pr ´oximos. Em todos os termos extra´ıdos foi padronizada a seguinte ordem: primeiro Tip Word

increase/decrease em seguida o termo de dom´ınio;

• Na linha 20, constr ´oi-se uma relac¸ ˜ao sem ˆantica entre termo (ou tip word + termo) extra´ıdo de um grupo com o conjunto semelhante ao do grupo anteriormente armazenado, unindo-os pelo termo de associac¸ ˜ao, tip words que indicam negac¸ ˜ao e possibilidade, caso existam. Neste caso, o termo armazenado anteriormente ser ´a o antecessor na relac¸ ˜ao e o outro termo o sucessor. Relac¸ ˜oes que, por algum motivo, ligarem dois termos iguais, ser ˜ao rejeitadas:

Exemplo Associa¸c~ao:

Grupo 1: [soluble endothelium-derived adhesion molecules] in are Grupo 2: [associated with]

Grupo 3: [pulmonary hypertension] , [organ dysfunction] , and [mortality] .

Rela¸c~ao 1: cause-effect(soluble endothelium-derived adhesion molecules, associated with, pulmonary hypertension)

Rela¸c~ao 2: cause-effect(soluble endothelium-derived adhesion molecules, associated with, organ dysfunction)

Rela¸c~ao 2: cause-effect(soluble endothelium-derived adhesion molecules, associated with, mortality)

---

Exemplo Increase/Decrease :

Grupo 1: [endothelial dysfunction] and [vascular injury] Grupo 2: [soluble adhesion molecules] [increase]

Rela¸c~ao 1: cause-effect(endothelial dysfunction, increase soluble adhesion molecules)

---

Exemplo de rela¸c~ao inv´alida:

Grupo 1: [expression] is [modulated by] [nitric oxide] , and in , these levels are

Grupo 2: [inversely associated with]

Grupo 3: measures of [nitric oxide] bioavailability .

Rela¸c~ao 1: cause-effect(nitric oxide, inversely associated with, nitric oxide)

Problema: nitric oxide associando-se com o pr´oprio termo nitric oxide.

Portanto, RELAC¸~AO REJEITADA.

• Na linha 21, armazena-se no arquivo JSON os relacionamentos sem ˆanticos extra´ıdos.

Sentenc¸as na voz passiva n ˜ao conseguem ser tratadas por estes algoritmos. Estas sentenc¸as requerem tratamentos mais espec´ıficos, tanto na categorizac¸ ˜ao dos termos e tip words, quanto na forma como os termos s ˜ao relacionados.

Testes foram realizados nesta etapa e podem ser visualizados na Sec¸ ˜ao 5.