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Expressões Multipalavra (EM) são um dos grandes obstáculos para a obtenção de sistemas mais precisos de Processamento de Linguagem Natural (PLN). A cobertura limitada de EM em recursos linguísticos pode impactar negativamente o desempenho de tarefas e aplicações de PLN e pode levar à perda de informação ou a problemas de comunicação, especialmente em domínios técnicos, em que EM são particularmente frequentes. Este trabalho investiga algumas abordagens para a identificação de EM em corpora técnicos com base em medidas de associação, informações morfossintáticas e de alinhamento lexical. Primeiramente, examina-se a influência de alguns fatores sobre o seu desempenho, tais como fontes de informação para a identificação e avaliação. Se, por um lado, as medidas de associação enfatizam revocação, por outro, o método de alinhamento centra-se em precisão. Neste trabalho, propõe-se uma abordagem combinada que une os pontos fortes das diferentes abordagens e fontes de informação utilizando um algoritmo de aprendizado de máquina para
produzir resultados mais robustos e precisos. A avaliação automática dos resultados mostra que o desempenho do método combinado é superior aos resultados individuais das abordagens associativa e baseada em alinhamento para a extração de EM de português e inglês. Além disso, é discutida a efetividade de cada um desses métodos para a identificação de EM específicas em comparação com EM de domínio genérico. O método proposto pode ser usado para auxiliar o trabalho lexicográfico, fornecendo uma lista de candidatos a EM.