[en] AN END-TO-END MODEL FOR JOINT ENTITY AND RELATION EXTRACTION IN PORTUGUESE

[pt] As técnicas de processamento de linguagem natural (NLP) estão se tornando populares recentemente. A gama de aplicativos que se beneficiam de NLP é extensa, desde criar sistemas de tradução automática até ajudar no marketing de um produto. Dentro de NLP, o campo de Extração de Informações (IE) é...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: LUCAS AGUIAR PAVANELLI
Tipo de recurso: tesis doctoral
Estado:Versión publicada
Fecha de publicación:2022
País:Brasil
Institución:Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-RIO)
Repositorio:Repositório Institucional da PUC-RIO (Projeto Maxwell)
Idioma:inglés
OAI Identifier:oai:MAXWELL.puc-rio.br:60909
Acceso en línea:https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=60909&idi=1
https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=60909&idi=2
http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.60909
Access Level:acceso abierto
Palabra clave:[pt] PROCESSAMENTO DE LINGUAGEM NATURAL
[pt] EXTRACAO DE RELACOES SEMANTICAS
[pt] RECONHECIMENTO DE ENTIDADES NOMEADAS
[pt] APRENDIZADO PROFUNDO
[en] NATURAL LANGUAGE PROCESSING
[en] RELATION EXTRACTION
[en] NAMED ENTITY RECOGNITION
[en] DEEP LEARNING
Descripción
Sumario:[pt] As técnicas de processamento de linguagem natural (NLP) estão se tornando populares recentemente. A gama de aplicativos que se beneficiam de NLP é extensa, desde criar sistemas de tradução automática até ajudar no marketing de um produto. Dentro de NLP, o campo de Extração de Informações (IE) é difundido; concentra-se no processamento de textos para recuperar informações específicas sobre uma determinada entidade ou conceito. Ainda assim, a comunidade de pesquisa se concentra principalmente na construção de modelos para dados na língua inglesa. Esta tese aborda três tarefas no domínio do IE: Reconhecimento de Entidade Nomeada, Extração de Relações Semânticas e Extração Conjunta de Entidade e Relação. Primeiro, criamos um novo conjunto de dados em português no domínio biomédico, descrevemos o processo de anotação e medimos suas propriedades. Além disso, desenvolvemos um novo modelo para a tarefa de Extração Conjunta de Entidade e Relação, verificando que o mesmo é competitivo em comparação com outros modelos. Finalmente, avaliamos cuidadosamente os modelos propostos em textos de idiomas diferentes do inglês e confirmamos a dominância de modelos baseados em redes neurais.