Reconhecimento de entidades mencionadas em português utilizando aprendizado de máquina

• Ano de defesa: 2012
• Autor(a) principal: Carvalho, Wesley Seidel
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Aprendizado de Máquina; Information Extraction; Machine Learning; Máxima Entropia; Maximum Entropy Framework; Named Entity Recognition; Natural Language Processing.; PLN; Processamento de Linguagem Natural; Reconhecimento de Entidades Mencionadas; Reconhecimento de Entidades Nomeadas; REM
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-23052013-104248/

O Reconhecimento de Entidades Mencionadas (REM) é uma subtarefa da extração de informações e tem como objetivo localizar e classificar elementos do texto em categorias pré-definidas tais como nome de pessoas, organizações, lugares, datas e outras classes de interesse. Esse conhecimento obtido possibilita a execução de outras tarefas mais avançadas. O REM pode ser considerado um dos primeiros passos para a análise semântica de textos, além de ser uma subtarefa crucial para sistemas de gerenciamento de documentos, mineração de textos, extração da informação, entre outros. Neste trabalho, estudamos alguns métodos de Aprendizado de Máquina aplicados na tarefa de REM que estão relacionados ao atual estado da arte, dentre eles, dois métodos aplicados na tarefa de REM para a língua portuguesa. Apresentamos três diferentes formas de avaliação destes tipos de sistemas presentes na literatura da área. Além disso, desenvolvemos um sistema de REM para língua portuguesa utilizando Aprendizado de Máquina, mais especificamente, o arcabouço de máxima entropia. Os resultados obtidos com o nosso sistema alcançaram resultados equiparáveis aos melhores sistemas de REM para a língua portuguesa desenvolvidos utilizando outras abordagens de aprendizado de máquina.