Extracção de Relações Semânticas de Textos em Português Explorando a DBpédia e a Wikipédia
Resumo
A identificação de relações semânticas, expressas entre entidades mencionadas em textos, é um passo importante para a extracção automática de conhecimento a partir de grandes colecções de documentos, tais como a Web. Vários trabalhos anteriores abordaram esta tarefa para o caso da língua inglesa, usando técnicas de aprendizagem automática supervisionada para classificação de relações, sendo que o actual estado da arte recorre a métodos baseados em string kernels. No entanto, estas abordagens requerem dados de treino anotados manualmente para cada tipo de relação, além de que os mesmos têm problemas de escalabilidade para as dezenas ou centenas de diferentes tipos de relações que podem ser expressas. Este artigo discute uma abordagem com supervisão distante para a extracção de relações de textos escritos em português, a qual usa uma técnica eficiente para a medição de similaridade entre exemplares de relações, baseada em valores mínimos de dispersão (i.e., min-hashing) e em dispersão sensível à localização (i.e., Locality-Sensitive Hashing).
No método proposto, os exemplos de treino são recolhidos automaticamente da Wikipédia, correspondendo a frases que expressam relações entre pares de entidades extraídas da DBPédia. Estes exemplos são representados como conjuntos de tetragramas de caracteres e de outros elementos representativos, sendo os conjuntos indexados numa estrutura de dados que implementa a ideia da dispersão sensível à localização. Procuram-se os exemplos de treino mais similares para verificar qual a relação semântica que se encontra expressa entre um determinado par de entidades numa frase, com base numa aproximação ao coeficiente de Jaccard obtida por min-hashing. A relação é atribuída por votação ponderada, com base nestes exemplos. Testes com um conjunto de dados da Wikipédia comprovam a adequabilidade do método proposto, tendo sido extraídos 10 tipos diferentes de relações, 8 deles assimétricos, com uma pontuação média de 55.6% em termos da medida F1.
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