Reconhecimento de entidades nomeadas para o português usando redes neurais

• Ano de defesa: 2019
• Autor(a) principal: Santos Neto, Joaquim Francisco dos
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul; Escola Politécnica; Brasil; PUCRS; Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação
• Palavras-chave em Português: Reconhecimento de Entidades Nomeadas; Modelos de Linguagem; Redes Neurais; Named Entity Recognition; Language Models; Neural Networks; CIENCIA DA COMPUTACAO::TEORIA DA COMPUTACAO
• Link de acesso: http://tede2.pucrs.br/tede2/handle/tede/9050

Abordagens modernas para o Reconhecimento de Entidades Nomeadas (REN) utilizam Redes Neurais para automaticamente extrair features de textos e as incorporar no processo de classificação. Word Embeddings, que é um tipo de Modelo de Linguagem (ML), é um ingrediente chave para melhorar a performance dos sistemas de REN. Mais recentemente, ML Contextualizados, que se adaptam de acordo com o contexto em que a palavra aparece, também se mostraram indispensáveis. Nessa dissertação, mostra-se como diferentes combinações de Word Embeddings e ML Contextualizados impactam na tarefa de REN em língua portuguesa. Foi explorado como a diversidade textual e o tama- nho do corpus de treino usado nos ML impactam nos resultados dessa tarefa. Também, é apresentado um estudo comparativo de 16 combinações de diferentes ML entre contextua- lizados e Word Embeddings. As avaliações foram realizadas no corpus Mini-HAREM, am- plamente adotado neste tema. O melhor resultado alcançado nesta pesquisa, ultrapassa a abordagem estado-da-arte em 5,99%, em um cenário de cinco categorias, e 4,31% quando são consideradas as dez categorias do HAREM. Além das avaliações no HAREM, também foram estudados domínios específicos dessa tarefa. Os resultados nestes casos, foram avaliados nos corpora de contexto Clínico, Policial e Geológico. Em todos, foram obtidos resultados superiores ou competitivos em relação a outras abordagens.