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https://repositorio.unipampa.edu.br/jspui/handle/riu/1571
Tipo: | Trabalho de Conclusão de Curso |
Título : | Reconhecimento automático de expressões temporais |
Autor(es): | Aires, João Paulo de Souza |
Primeiro Orientador: | Kepler, Fábio Natanael |
Resumo: | Neste trabalho exploramos a tarefa de reconhecimento de expressões temporais em textos de linguagem natural. Apresentamos uma visão geral das áreas de Processamento de Linguagem Natural, Extração de Informação e Reconhecimento de Entidades Mencionadas mostrando as dificuldades presentes na tarefa de reconhecimento automático de expressões que envolvem elementos temporais. Usando como abordagem métodos de Aprendizado de Máquina Supervisionado, propomos um conjunto de modelos que busca localizar as expressões temporais e classificá-las corretamente em suas categorias pré-definidas. O melhor de nossos modelos alcançou 74% de medida f utilizando nossos córpus de treinamento, o que é comparável com o estado da arte para as aplicações desenvolvidas para a língua portuguesa. Dentre os trabalhos estudados, este é o único que apresenta uma abordagem que não faz uso de regras criadas manualmente ou expressões regulares. |
Resumen : | In this work, we explore the task of identifying and classifying temporal expressions in natural language text. We present an overview of the areas of Natural Language Processing, Information Extraction, and Named Entity Recognition, and show the difficulties inherited to the task of automatically recognizing expressions involving temporal elements. By using Machine Learning methods with a supervised learning approach, we propose a set of models that try to locate temporal expressions and correctly classify them into predefined categories. The best model achieves 74% of f-measure in our corpus, which is par with the state of the art for Portuguese. However, it is the only approach we know of that does not rely on manually created rules or regular expressions. |
Palabras clave : | Computer science Time expressions Recognition Natural language processing Machine learning |
CNPQ: | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA |
Editorial : | Universidade Federal do Pampa |
Tipo de acesso: | Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil |
Licença: | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/ |
URI : | http://dspace.unipampa.edu.br/jspui/handle/riu/1571 |
Fecha de publicación : | 2013 |
Aparece en las colecciones: | Ciência da Computação |
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