NERP-CRF: uma ferramenta para o reconhecimento de entidades nomeadas por meio de Conditional Random Fields

  • Daniela Oliveira F. do Amaral Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul
  • Renata Vieira Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul
Palavras-chave: Reconhecimento de Entidades Nomeadas, Conditional Random Fields, Processamento da Linguagem Natural, Língua Portuguesa

Resumo

Conditional Random Fields (CRF) é um método probabilístico de predição estruturada que tem sido amplamente aplicado em diversas áreas, tais como a de Processamento da Linguagem Natural (PLN), incluindo o Reconhecimento de Entidades Nomeadas (REN), visão computacional e bioinformática. Nesse sentido, propõe-se a realização da tarefa de REN aplicando o método CRF e, sequencialmente, é feita uma avaliação do seu desempenho com base no corpus do HAREM. Conclui-se que, nos testes realizados, o sistema NERP-CRF obteve os melhores resultados de Precisão quando comparado com os sistemas avaliados no mesmo corpus, com plenas condições de ser um sistema competitivo e eficaz.

Publicado
2014-07-31
Como Citar
Amaral, D., & Vieira, R. (2014). NERP-CRF: uma ferramenta para o reconhecimento de entidades nomeadas por meio de Conditional Random Fields. Linguamática, 6(1), 41-49. Obtido de https://linguamatica.com/index.php/linguamatica/article/view/v6n1-03
Edição
Secção
Simpósio de Tecnologia da Informação e Linguagem Humana, 2013