Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasilia, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, 2011. / Submitted by Alaíde Gonçalves dos Santos (alaide@unb.br) on 2012-09-18T14:00:45Z No. of bitstreams: 1 2011_OsvaldoDalbenJunior.pdf: 3404533 bytes, checksum: 553bcf63bc1e8bcf2d4970f112a97520 (MD5) / Approved for entry into archive by Leandro Silva Borges(leandroborges@bce.unb.br) on 2012-09-19T21:17:42Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2011_OsvaldoDalbenJunior.pdf: 3404533 bytes, checksum: 553bcf63bc1e8bcf2d4970f112a97520 (MD5) / Made available in DSpace on 2012-09-19T21:17:42Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2011_OsvaldoDalbenJunior.pdf: 3404533 bytes, checksum: 553bcf63bc1e8bcf2d4970f112a97520 (MD5) / Um dos atuais desafios na área da forense computacional está relacionado à análise de mídias computacionais apreendidas em grande quantidade pelas orças policiais. Os arquivos armazenados nessas mídias podem conter nomes de pessoas e organizações suspeitos, porém desconhecidos pelas equipes de investigação. O presente trabalho propõe a criação de um modelo de Reconhecimento de Entidades Mencionadas (REM) baseado no Modelo Oculto de Markov (HMM) para extrair nomes de pessoas e organizações de textos não estruturados contidos em mídias apreendidas. O modelo proposto, denominado ICCHMM {Identiication-Classification Context HMM é dividido em dois submodelos - identificação e classificação de entidades - e utiliza as informações do contexto das palavras e um gazetteer como forma de obter melhor desempenho. Experimentos foram realizados aplicados a corpora públicos e forenses e os resultados do ICC-HMM superaram os obtidos por sistemas participantes de avaliações conjuntas específicas para o REM no idioma português, o que sugere que o modelo proposto é aplicável ao cenário forense nacional. _______________________________________________________________________________________ ABSTRACT / One of the current challenges in computer forensics is related to the analysis of computer media seized in large quantities by he police. Files stored in these media may contain names of people and organizations suspected, but unknown by the analysis teams. This paper proposes the creation of a named entity recognition (NER) model based on the Hidden Markov Model (HMM) to extract names of people and organizations contained in unstructured text of seized media. The proposed model, called ICC-HMM (Identification - Classification Context HMM) is divided into two sub-models - identification and classification of entities - and uses the context information of words and a gazetteer in order to obtain better performance. Experiments were carried out on forensic corpora and our results outperformed some of the best NER-based systems in Portuguese language. This suggests that the proposed model is applicable in brazilian computer forensics