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Resumen: Este trabalho tem como objetivo apresentar os resultados obtidos pelo projeto Terminologia em Língua Portuguesa da Nanociência e Nanotecnologia: Sistematização do Repertório Vocabular e Elaboração de Dicionário-Piloto .. NANOTERM% (apoio CNPq), desenvolvido pelo Grupo de Estudos e Pesquisas em Terminologia (GETerm) da Universidade Federal de São Carlos (UFSCar). O GETerm desenvolve, desde 2006, o projeto Terminologia em Língua Portuguesa da Nanociência e Nanotecnologia: Sistematização do Repertório Vocabular e Elaboração de Dicionário-Piloto .. NanoTerm (Apoio: CNPq / Processo n... 400506/2006-8), com vistas a elaboração do primeiro dicionário de Nanociência e Nanotecnologia (N&N) em língua portuguesa (LP). A elaboração de dicionários especializados é constituída de diversas etapas metodológicas, variáveis de acordo com a filiação teórica adotada. O método de trabalho adotado está em consonância com os postulados de uma Terminologia de orientação descritiva, fundamentada em princípios da Linguística, cujo exemplo mais consolidado é a Teoria Comunicativa da Terminologia (TCT). Estabelecemos, então, como método de trabalho, uma sequência de etapas constitutivas de qualquer projeto terminológico com fins terminográficos e que tenham a filiação teórica mencionada acima.

Resumen: En esta ponencia se presentan los avances realizados en la extracción de terminología, así como en la construcción de recursos especializados en diversas lenguas hechos en paralelo. Esta focalizado en las estrategias lingüísticas implementadas, que permiten mejorar los resultados de precisión del extractor automático YATE. Los extractores automáticos de terminología pueden basar su detección de candidatos a términos en estrategias estadísticas o en estrategias lingüísticas. Los que se han mostrado más eficientes, en el orden de cobertura y de precisión, son los que combinan ambas estrategias, los llamados extractores híbridos. Este tipo de extractores aprovecha el conocimiento lingüístico de los expertos para identificar candidatos a términos más relevantes de un texto, sin renunciar a las ventajas que nos proporciona la estadística para hacer emerger de ese texto datos lingüísticos pertinentes.