UTILIZAÇÃO DE TÉCNICAS DE APRENDIZADO DE MÁQUINA NO RECONHECIMENTO DE ENTIDADES NOMEADAS NO PORTUGUÊS
Técnicas de Aprendizado de Máquina são comumente utilizados em tarefas que envolvem a identificação de padrões. O reconhecimento de entidades nomeadas consiste em identificar todos os nomes de um documento e classificá-los em categorias prévias. No presente artigo foram analisadas três técnicas com...
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| Tipo de recurso: | artículo |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2011 |
| País: | Brasil |
| Institución: | Centro Universitário de Belo Horizonte (UNIBH) |
| Repositorio: | Revista e-xacta |
| Idioma: | portugués |
| OAI Identifier: | oai:ojs.unibh.emnuvens.com.br:article/305 |
| Acceso en línea: | https://revistas.unibh.br/dcet/article/view/305 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Ciência da Computação Reconhecimento de Entidades Nomeadas; Aprendizagem de Máquina; Aprendizagem supervisionado; Weka; 1 |
| Sumario: | Técnicas de Aprendizado de Máquina são comumente utilizados em tarefas que envolvem a identificação de padrões. O reconhecimento de entidades nomeadas consiste em identificar todos os nomes de um documento e classificá-los em categorias prévias. No presente artigo foram analisadas três técnicas com aprendizado supervisionado, sendo que, os melhores resultados foram obtidos com o algoritmo NaiveBayes. Inúmeros experimentos foram realizados usando a ferramenta Weka, no entanto, os valores obtidos por meio da estatística Kappa ficaram abaixo do esperado. |
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