NAMED ENTITY RECOGNITION FOR PORTUGUESE
A produção e acesso a quantidades imensas dados é um elemento pervasivo da era da informação. O volume de informação disponível é sem precedentes na história da humanidade e está sobre constante processo de expansão. Uma oportunidade que emerge neste ambiente é o desenvolvimento de aplicações que se...
| Autor principal: | |
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| Formato: | masterThesis |
| Idioma: | por |
| Publicado em: |
2018
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| Texto completo: | https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=35855@1 https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=35855@2 |
| País: | Brasil |
| Oai: | oai:MAXWELL.puc-rio.br:35855 |
| Resumo: | A produção e acesso a quantidades imensas dados é um elemento pervasivo da era da informação. O volume de informação disponível é sem precedentes na história da humanidade e está sobre constante processo de expansão. Uma oportunidade que emerge neste ambiente é o desenvolvimento de aplicações que sejam capazes de estruturar conhecimento contido nesses dados. Neste contexto se encaixa a área de Processamento de Linguagem Natural (PLN) - Natural Language Processing (NLP) - , ser capaz de extrair informações estruturadas de maneira eficiente de fontes textuais. Um passo fundamental para esse fim é a tarefa de Reconhecimento de Entidades Mencionadas (ou nomeadas) - Named Entity Recognition (NER) - que consistem em delimitar e categorizar menções a entidades num texto. A construção de sistemas para NLP deve ser acompanhada de datasets que expressem o entendimento humano sobre as estruturas gramaticais de interesse, para que seja possível realizar a comparação dos resultados com o real discernimento humano. Esses datasets são recursos escassos, que requerem esforço humano para sua produção. Atualmente, a tarefa de NER vem sendo abordada com sucesso por meio de redes neurais artificiais, que requerem conjuntos de dados anotados tanto para avaliação quanto para treino. A proposta deste trabalho é desenvolver um dataset de grandes dimensões para a tarefa de NER em português de maneira automatizada, minimizando a necessidade de intervenção humana. Utilizamos recursos públicos como fonte de dados, nominalmente o DBpedia e Wikipédia. Desenvolvemos uma metodologia para a construção do corpus e realizamos experimentos sobre o mesmo utilizando arquiteturas de redes neurais de melhores performances reportadas atualmente. Exploramos diversas modelos de redes neurais, explorando diversos valores de hiperparâmetros e propondo arquiteturas com o foco específico de incorporar fontes de dados diferentes para treino. |
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