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[en] CORPUS FOR ACADEMIC DOMAIN: MODELS AND APPLICATIONS / [pt] CORPUS PARA O DOMÍNIO ACADÊMICO: MODELOS E APLICAÇÕESIVAN DE JESUS PEREIRA PINTO 16 November 2021 (has links)
[pt] Dados acadêmicos (e.g., Teses, Dissertações) englobam aspectos de toda
uma sociedade, bem como seu conhecimento científico. Neles, há uma riqueza
de informações a ser explorada por modelos computacionais, e que podem ser
positivos para sociedade. Os modelos de aprendizado de máquina, em especial,
possuem uma crescente necessidade de dados para treinamento, que precisam
ser estruturados e de tamanho considerável. Seu uso na área de processamento
de linguagem natural é pervasivo nas mais diversas tarefas.
Este trabalho realiza o esforço de coleta, construção, análise do maior
corpus acadêmico conhecido na língua portuguesa. Foram treinados modelos
de vetores de palavras, bag-of-words e transformer. O modelo transformer
BERTAcadêmico apresentou os melhores resultados, com 77 por cento de f1-score na
classificação da Grande Área de conhecimento e 63 por cento de f1-score na classificação
da Área de conhecimento nas categorizações de Teses e Dissertações.
É feita ainda uma análise semântica do corpus acadêmico através da
modelagem de tópicos, e uma visualização inédita das áreas de conhecimento
em forma de clusters. Por fim, é apresentada uma aplicação que faz uso dos
modelos treinados, o SucupiraBot. / [en] Academic data (i.e., Thesis, Dissertation) encompasses aspects of a whole society, as well as its scientific knowledge. There is a wealth of information to be explored by computational models, and that can be positive for society.
Machine learning models in particular, have an increasing need for training
data, that are efficient and of considerable size. Its use in the area of natural language processing (NLP) is pervasive in many different tasks.
This work makes the effort of collecting, constructing, analyzing and
training of models for the biggest known academic corpus in the Portuguese
language. Word embeddings, bag of words and transformers models have been
trained. The Bert-Academico has shown the better result, with 77 percent of f1-score in Great area of knowledge and 63 percent in knowledge area classification of Thesis and Dissertation.
A semantic analysis of the academic corpus is made through topic
modelling, and an unprecedented visualization of the knowledge areas is
presented. Lastly, an application that uses the trained models is showcased,
the SucupiraBot.
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[pt] APLICANDO APRENDIZADO DE MÁQUINA À SUPERVISÃO DO MERCADO DE CAPITAIS: CLASSIFICAÇÃO E EXTRAÇÃO DE INFORMAÇÕES DE DOCUMENTOS FINANCEIROS / [en] APPLYING MACHINE LEARNING TO CAPITAL MARKETS SUPERVISION: CLASSIFICATION AND INFORMATION EXTRACTION FROM FINANCIAL DOCUMENTFREDERICO SHU 06 January 2022 (has links)
[pt] A análise de documentos financeiros não estruturados é uma atividade
essencial para a supervisão do mercado de capitais realizada pela Comissão de
Valores Mobiliários (CVM). Formas de automatização que reduzam o esforço
humano despendido no processo de triagem de documentos são vitais para a CVM
lidar com a escassez de recursos humanos e a expansão do mercado de valores
mobiliários. Nesse contexto, a dissertação compara sistematicamente diversos
algoritmos de aprendizado de máquina e técnicas de processamento de texto, a
partir de sua aplicação em duas tarefas de processamento de linguagem natural –
classificação de documentos e extração de informações – desempenhadas em
ambiente real de supervisão de mercados. Na tarefa de classificação, os algoritmos
clássicos proporcionaram melhor desempenho que as redes neurais profundas, o
qual foi potencializado pela aplicação de técnicas de subamostragem e comitês de
máquinas (ensembles). A precisão atual, estimada entre 20 por cento, e 40 por cento, pode ser
aumentada para mais de 90 por cento, com a aplicação dos algoritmos testados. A
arquitetura BERT foi capaz de extrair informações sobre aumento de capital e
incorporação societária de documentos financeiros. Os resultados satisfatórios
obtidos em ambas as tarefas motivam a implementação futura em regime de
produção dos modelos estudados, sob a forma de um sistema de apoio à decisão.
Outra contribuição da dissertação é o CVMCorpus, um corpus constituído para o
escopo deste trabalho com documentos financeiros entregues por companhias
abertas brasileiras à CVM entre 2009 e 2019, que abre possibilidades de pesquisa
futura linguística e de finanças. / [en] The analysis of unstructured financial documents is key to the capital
markets supervision performed by Comissão de Valores Mobiliários (Brazilian
SEC or CVM). Systems capable of reducing human effort involved in the task of
screening documents and outlining relevant information, for further manual
review, are important tools for CVM to deal with the shortage of human resources
and expansion of the Brazilian securities market. In this regard, this dissertation
presents and discusses the application of several machine learning algorithms and
text processing techniques to perform two natural language processing tasks—
document classification and information extraction—in a real market supervision
environment. In the classification exercise, classic algorithms achieved a better
performance than deep neural networks, which was enhanced by applying undersampling techniques and ensembles. Using the tested algorithms can improve the
current precision rate from 20 percent–40 percent to more than 90 percent. The BERT network
architecture was able to extract information from financial documents on capital
increase and mergers. The successful results obtained in both tasks encourage
future implementation of the studied models in the form of a decision support
system. Another contribution of this work is the CVMCorpus, a corpus built to
produce datasets for the tasks, with financial documents released between 2009
and 2019 by Brazilian companies, which opens possibilities of future linguistic
and finance research.
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[pt] MINERAÇÃO DE INFORMAÇÃO EM LINGUAGEM NATURAL PARA APOIAR A ELICITAÇÃO DE REQUISITOS / [en] MINING INFORMATION IN NATURAL LANGUAGE TO SUPPORT REQUIREMENTS ELICITATIONROXANA LISETTE QUINTANILLA PORTUGAL 02 December 2016 (has links)
[pt] Este trabalho descreve a mineração de informações em linguagem natural a partir do repositório de projetos GitHub. É explicada como o conteúdo de projetos semelhantes dada uma busca por domínio podem ser úteis para o reuso de conhecimento, e assim, ajudar nas tarefas de Elicitação de Requisitos. Técnicas de mineração de textos, regularidades independentes do domínio, e os metadados de GitHub são os métodos utilizados para selecionar projetos relevantes e as informações dentro deles. Uma abordagem para atingir nossa meta utilizando pesquisa exploratória é explicada, bem como descrevemos os resultados alcançados. / [en] This work describes the mining of information in natural language from the GitHub repository. It is explained how the content of similar projects given a search domain can be useful for the reuse of knowledge, and thus help in the Requirements Elicitation tasks. Techniques of text mining, regularities independent from domain, and GitHub metadata are the methods used to select relevant projects and the information within them. One approach to achieve our goal is explained with an exploratory research and the results achieved.
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[pt] ANOTAÇÃO MORFOSSINTÁTICA A PARTIR DO CONTEXTO MORFOLÓGICO / [en] MORPHOSYNTACTIC ANNOTATION BASED ON MORPHOLOGICAL CONTEXTEDUARDO DE JESUS COELHO REIS 20 December 2016 (has links)
[pt] Rotular as classes gramaticais ao longo de uma sentença - part-ofspeech
tagging - é uma das primeiras tarefas de processamento de linguagem
natural, fornecendo atributos importantes para realizar tarefas de alta complexidade.
A representação de texto a nível de palavra tem sido amplamente
adotada, tanto através de uma codificação esparsa convencional, e.g. bagofwords; quanto por uma representação distribuída, como os sofisticados
modelos de word-embedding usados para descrever informações sintáticas e
semânticas. Um problema importante desse tipo de codificação é a carência
de aspectos morfológicos. Além disso, os sistemas atuais apresentam uma
precisão por token em torno de 97 por cento. Contudo, quando avaliados por sentença,
apresentam um resultado mais modesto com uma taxa de acerto em
torno de 55−57 por cento. Neste trabalho, nós demonstramos como utilizar n-grams
para derivar automaticamente atributos esparsos e morfológicos para processamento
de texto. Essa representação permite que redes neurais realizem
a tarefa de POS-Tagging a partir de uma representação a nível de caractere.
Além disso, introduzimos uma estratégia de regularização capaz de
selecionar atributos específicos para cada neurônio. A utilização de regularização
embutida em nossos modelos produz duas variantes. A primeira
compartilha os n-grams selecionados globalmente entre todos os neurônios
de uma camada; enquanto que a segunda opera uma seleção individual para
cada neurônio, de forma que cada neurônio é sensível apenas aos n-grams
que mais o estimulam. Utilizando a abordagem apresentada, nós geramos
uma alta quantidade de características que representam afeições morfossintáticas
relevantes baseadas a nível de caractere. Nosso POS tagger atinge a
acurácia de 96, 67 por cento no corpus Mac-Morpho para o Português. / [en] Part-of-speech tagging is one of the primary stages in natural language
processing, providing useful features for performing higher complexity
tasks. Word level representations have been largely adopted, either through
a conventional sparse codification, such as bag-of-words, or through a distributed
representation, like the sophisticated word embedded models used
to describe syntactic and semantic information. A central issue on these
codifications is the lack of morphological aspects. In addition, recent taggers
present per-token accuracies around 97 percent. However, when using a persentence
metric, the good taggers show modest accuracies, scoring around
55-57 percent. In this work, we demonstrate how to use n-grams to automatically
derive morphological sparse features for text processing. This representation
allows neural networks to perform POS tagging from a character-level input.
Additionally, we introduce a regularization strategy capable of selecting
specific features for each layer unit. As a result, regarding n-grams selection,
using the embedded regularization in our models produces two variants. The
first one shares globally selected features among all layer units, whereas the
second operates individual selections for each layer unit, so that each unit
is sensible only to the n-grams that better stimulate it. Using the proposed
approach, we generate a high number of features which represent relevant
morphosyntactic affection based on a character-level input. Our POS tagger
achieves the accuracy of 96.67 percent in the Mac-Morpho corpus for Portuguese.
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[pt] O IMPACTO DA POLÍTICA MONETÁRIA SOBRE PREÇOS DE ATIVO: UMA ABORDAGEM DE ALTA FREQUÊNCIA APLICADA AO BRASIL / [en] THE IMPACT OF MONETARY POLICY ON ASSET PRICES: A HIGH-FREQUENCY APPROACH FOR BRAZILTHOMAS GLEIZER FEIBERT 10 January 2023 (has links)
[pt] Neste artigo estudamos o impacto de surpresas monetárias sobre um conjunto de preços de ativo no mercado financeiro Brasileiro. Devido a fatores institucionais que impedem a identificação deste impacto através de associações entre o choque monetário e variações de preços de ativos em pequenos intervalos
ao redor de anúncios de política monetária, utilizamos uma abordagem de estudo de eventos em frequência diária, controlando por fatores domésticos e externos que afetam os preços de ativos relevantes. Os resultados indicam que a surpresa monetária contracionista possui um impacto negativo significativo sobre retornos da bolsa de valores, e o impacto sobre a curva de juros é positivo,
atingindo um máximo ao vértice de 6 meses. Diferente de grande parte da literatura focada ao Brasil, os resultados apontam a uma apreciação do Real em reação a esta surpresa monetária contracionista, o que é consistente com reações de moedas de países desenvolvidos a surpresas monetárias. Por mais
que obtenhamos um regime no qual a taxa de câmbio não reage significativamente à surpresa monetária, não há forte evidência de que a causa por trás deste regime é de natureza fiscal. / [en] In this paper we study the impact of monetary surprises on a class of asset prices in the Brazilian financial market. Due to institutional factors that prevent identification of this impact through the association between the monetary surprise and asset price movements in short windows around
monetary policy announcements, we use an event study framework at daily frequency, controlling for both domestic and foreign factors that may affect the asset prices under analysis. We find that a surprise monetary tightening has a strong negative impact on stock market returns, and its effect on the
yield curve is positive and hump-shaped, reaching a maximum on the 6 months yield. Unlike most of the previous literature focused on Brazil, we find that the Brazilian Real appreciates in response to this monetary tightening, which is consistent with the reactions found for currencies of developed economies.
Moreover, while we obtain a regime in which the exchange rate is irresponsive to the monetary surprise, the evidence supporting a fiscal cause behind this regime is not strong.
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[pt] APRENDIZADO PROFUNDO APLICADO À SEGMENTAÇÃO DE TEXTO / [en] DEEP LEARNING APPLIED TO TEXT CHUNKINGMIGUEL MENDES DE BRITO 15 May 2019 (has links)
[pt] O Processamento de Linguagem natural é uma área de pesquisa que explora como computadores podem entender e manipular textos em linguagem natural. Dentre as tarefas mais conhecidas em PLN está a de rotular sequências de texto. O problema de segmentação de texto em sintagmas é um dos problemas que pode ser abordado como rotulagem de sequências. Para isto, classificamos quais palavras pertencem a um sintagma, onde cada sintagma representa um grupo disjunto de palavras sintaticamente correlacionadas. Este tipo de segmentação possui importantes aplicações em tarefas mais complexas de processamento de linguagem natural, como análise de dependências, tradução automática, anotação de papéis semânticos, identificação de orações e outras. O objetivo deste trabalho é apresentar uma arquitetura de rede neural profunda para o problema de segmentação textual em sintagmas para a língua portuguesa. O corpus usado nos experimentos é o Bosque, do projeto Floresta Sintá(c)tica. Baseado em trabalhos recentes na área, nossa abordagem supera o estado-da-arte para o português ao alcançar um F(beta)=1 de 90,51, que corresponde a um aumento de 2,56 em comparação com o trabalho anterior. Além disso, como forma de comprovar a qualidade do segmentador, usamos os rótulos obtidos pelo nosso sistema como um dos atributos de entrada para a tarefa de análise de dependências. Esses atributos melhoraram a acurácia do analisador em 0,87. / [en] Natural Language Processing is a research field that explores how computers can understand and manipulate natural language texts. Sequence tagging is amongst the most well-known tasks in NLP. Text Chunking is one of the problems that can be approached as a sequence tagging problem. Thus, we classify which words belong to a chunk, where each chunk represents a disjoint group of syntactically correlated words. This type of chunking has important applications in more complex tasks of natural language processing, such as dependency parsing, machine translation, semantic role labeling, clause identification and much more. The goal of this work is to present a deep neural network archtecture for the Portuguese text chunking problem. The corpus used in the experiments is the Bosque, from the Floresta Sintá(c)tica project. Based on recent work in the field, our approach surpass the state-of-the-art for Portuguese by achieving a F(beta)=1 of 90.51, which corresponds to an increase of 2.56 in comparison with the previous work. In addition, in order to attest the chunker effectiveness we use the tags obtained by our system as feature for the depedency parsing task. These features improved the accuracy of the parser by 0.87.
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[pt] ARQUITETURA PROFUNDA PARA EXTRAÇÃO DE CITAÇÕES / [en] DEEP ARCHITECTURE FOR QUOTATION EXTRACTIONLUIS FELIPE MULLER DE OLIVEIRA HENRIQUES 28 July 2017 (has links)
[pt] A Extração e Atribuição de Citações é a tarefa de identificar citações de um texto e associá-las a seus autores. Neste trabalho, apresentamos um sistema de Extração e Atribuição de Citações para a língua portuguesa. A tarefa de Extração e Atribuição de Citações foi abordada anteriormente utilizando diversas técnicas e para uma variedade de linguagens e datasets. Os modelos tradicionais para a tarefa consistem em extrair manualmente um rico conjunto de atributos e usá-los para alimentar um classificador
raso. Neste trabalho, ao contrário da abordagem tradicional, evitamos usar atributos projetados à mão, usando técnicas de aprendizagem não supervisionadas e redes neurais profundas para automaticamente aprender atributos relevantes para resolver a tarefa. Ao evitar a criação manual de atributos, nosso modelo de aprendizagem de máquina tornou-se facilmente adaptável a outros domínios e linguagens. Nosso modelo foi treinado e avaliado no corpus GloboQuotes e sua métrica de desempenho F1 é igual a 89.43 por cento. / [en] Quotation Extraction and Attribution is the task of identifying quotations from a given text and associating them to their authors. In this work, we present a Quotation Extraction and Attribution system for the Portuguese language. The Quotation Extraction and Attribution task has been previously approached using various techniques and for a variety of languages and datasets. Traditional models to this task consist of extracting a rich set of hand-designed features and using them to feed a shallow classifier. In this work, unlike the traditional approach, we avoid using hand-designed features using unsupervised learning techniques and deep neural networks to automatically learn relevant features to solve the task. By avoiding design features by hand, our machine learning model became easily adaptable to other languages and domains. Our model is trained and evaluated at the GloboQuotes corpus, and its F1 performance metric is equal to 89.43 percent.
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[pt] ANOTAÇÃO PROFUNDA DE PAPÉIS SEMÂNTICOS PARA O PORTUGUÊS / [en] DEEP SEMANTIC ROLE LABELING FOR PORTUGUESEGUILHERME SANT ANNA VARELA 06 August 2019 (has links)
[pt] Vivemos em um mundo complexo, no qual incontáveis fatores aparentemente desconexos – tais como a lei de Moore que dita um aumento exponencial da capacidade de processamento em um chip de silício, a queda do custo de espaço de armazenamento e a adoção em massa de smartphones colaboram para a formação de uma sociedade progressivamente interdependente. Todos os dias são criados 2,5 quintilhões de bytes de dados, de fato 90 por cento dos dados no mundo foram criados nos últimos dois anos. Domar os padrões salientes aos dados separando informação do caos torna-se uma necessidade iminente para a tomada de decisão dos indivíduos e para sobrevivência de organizações. Nesse cenário a melhor resposta dos pesquisadores de Processamento de Linguagem Natural encontra-se na tarefa de Anotação de Papéis
Semânticos. APS é a tarefa que tem o audacioso objetivo de compreender eventos, buscando determinar Quem fez o que e aonde, Quais foram os beneficiados? ou Qual o meio utilizado para atingir os fins. APS serve como tarefa intermediária para várias aplicações de alto nível e.g information extraction, question and answering e agentes conversacionais. Tradicionalmente, resultados satisfatórios eram obtidos apenas com alta dependência de conhecimento específico de domínio. Para o português, através desta abordagem,
o sistema estado da arte da tarefa para é de 79,6 por cento de pontuação F1. Sistemas mais recentes dependem de uma série de subtarefas, obtém 58 por cento de pontuação F1. Nessa dissertação, exploramos um novo paradigma utilizando redes neurais recorrentes, para o idioma do português do Brasil,
e sem subtarefas intermediárias obtendo uma pontuação de 66,23. / [en] We live in a complex world in which a myriad of seemingly unrelated factors – such as Moore s law which states that the processing capacity on a silicon wafer should increase exponentially, the fall of storage costs and mass adoption of smart-phones contribute to the formation of an increasingly inter-dependent society: 2.5 quintillion bytes of data are generated every day, in fact ninety percent of the world s data were created in the last few years. Harnessing the emerging patterns within the data, effectively separating information from chaos is crucial for both individual decision making as well as for the survival of organizations. In this scenario the best answer from Natural Language Processing researchers is the task
of Semantic Role Labeling. SRL is the task the concerns itself with the audacious goal of event understanding, which means determining Who did what to whom, Who was the beneficiary? or What were the means to achieve some goal. APS is also an intermediary task to high level applications such as information extraction, question and answering and chatbots. Traditionally, satisfactory results were obtained only by the introduction of highly specific domain knowledge. For Portuguese, this approach is able to yields a F1 score of 79.6 percent. Recent systems, rely on a pipeline of sub-tasks, yielding a F1 score of 58 percent. In this dissertation, we adopt a new paradigm using recurrent neural networks for the Brazilian Portuguese, that does not rely on a pipeline, our system obtains a score of 66.23 percent.
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[en] PART-OF-SPEECH TAGGING FOR PORTUGUESE / [pt] PART-OF-SPEECH TAGGING PARA PORTUGUÊSROMULO CESAR COSTA DE SOUSA 07 April 2020 (has links)
[pt] Part-of-speech (POS) tagging é o processo de categorizar cada palavra
de uma sentença com sua devida classe morfossintática (verbo, substantivo,
adjetivo e etc). POS tagging é considerada uma atividade fundamental no
processo de construção de aplicações de processamento de linguagem natural
(PLN), muitas dessas aplicações, em algum ponto, demandam esse tipo de
informação. Nesse trabalho, construímos um POS tagger para o Português
Contemporâneo e o Português Histórico, baseado em uma arquitetura de
rede neural recorrente. Tradicionalmente a construção dessas ferramentas
requer muitas features específicas do domínio da linguagem e dados externos
ao conjunto de treino, mas nosso POS tagger não usa esses requisitos.
Treinamos uma rede Bidirectional Long short-term memory (BLSTM), que
se beneficia das representações de word embeddings e character embeddings
das palavras, para atividade de classificação morfossintática. Testamos nosso
POS tagger em três corpora diferentes: a versão original do corpus MacMorpho, a versão revisada do corpus Mac-Morpho e no corpus Tycho Brahe.
Nós obtemos um desempenho ligeiramente melhor que os sistemas estado
da arte nos três corpora: 97.83 por cento de acurácia para o Mac-Morpho original,
97.65 por cento de acurácia para o Mac-Morpho revisado e 97.35 por cento de acurácia para
Tycho Brahe. Conseguimos, também, uma melhora nos três corpora para
a medida de acurácia fora do vocabulário, uma acurácia especial calculada
somente sobre as palavras desconhecidas do conjunto de treino. Realizamos
ainda um estudo comparativo para verificar qual dentre os mais populares
algoritmos de criação de word embedding (Word2Vec, FastText, Wang2Vec
e Glove), é mais adequado para a atividade POS tagging em Português. O
modelo de Wang2Vec mostrou um desempenho superior. / [en] Part-of-speech (POS) tagging is a process of labeling each word
in a sentence with a morphosyntactic class (verb, noun, adjective and
etc). POS tagging is a fundamental part of the linguistic pipeline, most
natural language processing (NLP) applications demand, at some step,
part-of-speech information. In this work, we constructed a POS tagger
for Contemporary Portuguese and Historical Portuguese, using a recurrent
neural network architecture. Traditionally the development of these tools
requires many handcraft features and external data, our POS tagger does
not use these elements. We trained a Bidirectional Long short-term memory
(BLSTM) network that benefits from the word embeddings and character
embeddings representations of the words, for morphosyntactic classification.
We tested our POS tagger on three different corpora: the original version
of the Mac-Morpho corpus, the revised version of the Mac-Morpho corpus,
and the Tycho Brahe corpus. We produce state-of-the-art POS taggers for
the three corpora: 97.83 percent accuracy on the original Mac-Morpho corpus,
97.65 percent accuracy on the revised Mac-Morpho and 97.35 percent accuracy on the
Tycho Brahe corpus. We also achieved an improvement in the three corpora
in out-of-vocabulary accuracy, that is the accuracy on words not seen in
training sentences. We also performed a comparative study to test which
different types of word embeddings (Word2Vec, FastText, Wang2Vec, and
Glove) is more suitable for Portuguese POS tagging. The Wang2Vec model
showed higher performance.
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[en] AN END-TO-END MODEL FOR JOINT ENTITY AND RELATION EXTRACTION IN PORTUGUESE / [pt] MODELO END-TO-END PARA EXTRAÇÃO DE ENTIDADES E RELAÇÕES DE FORMA CONJUNTA EM PORTUGUÊSLUCAS AGUIAR PAVANELLI 24 October 2022 (has links)
[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. / [en] Natural language processing (NLP) techniques are becoming popular recently.
The range of applications that benefit from NLP is extensive, from
building machine translation systems to helping market a product. Within
NLP, the Information Extraction (IE) field is widespread; it focuses on processing
texts to retrieve specific information about a particular entity or concept.
Still, the research community mainly focuses on building models for English
data. This thesis addresses three tasks in the IE domain: Named Entity Recognition, Relation Extraction, and Joint Entity and Relation Extraction. First,
we created a novel Portuguese dataset in the biomedical domain, described the
annotation process, and measured its properties. Also, we developed a novel
model for the Joint Entity and Relation Extraction task, verifying that it is
competitive compared to other models. Finally, we carefully evaluated proposed
models on non-English language datasets and confirmed the dominance of
neural-based models.
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