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Previous issue date: 2004 / Existe atualmente uma gigantesca quantidade de informações disponibilizada em
formato de texto na Internet e nas redes das grandes corporações. Essas informações
encontram-se em um formato não estruturado, dificilmente manipulável por programas
de computador.
A Extração de Informação (EI) tem como objetivo transformar documentos
textuais em um formato estruturado, mapeando a informação contida em um documento
em uma estrutura tabular. Tal estrutura é mais facilmente tratável por programas de
computador, possibilitando assim a sua utilização por variadas aplicações inteligentes .
Dentro da Inteligência Artificial, vemos duas abordagens para tratar o problema da EI:
os sistemas baseados em conhecimento e a aprendizagem automática.
O trabalho apresentado tem como objetivo a construção de um sistema para
extrair informações a partir de textos contendo citações científicas (ou referências
bibliográficas) através de uma abordagem baseada em aprendizagem automática. Dentre
as diversas técnicas existentes, escolhemos tratar o problema através de uma abordagem
híbrida, que combina o uso de técnicas de classificação de textos com os Modelos de
Markov Escondidos (HMM). Esta combinação mostrou resultados superiores aos
obtidos usando exclusivamente as técnicas de classificação e sua idéia básica é gerar
com o uso das técnicas de classificação de textos para EI uma saída inicial para o
sistema e refiná-la depois por meio de um HMM. Experimentos realizados com um
conjunto de teste contendo 3000 referências resultaram em uma precisão de 87,48%.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufpe.br:123456789/2498 |
| Date | January 2004 |
| Creators | Fraga do Amaral e Silva, Eduardo |
| Contributors | de Almeida Barros, Flávia |
| Publisher | Universidade Federal de Pernambuco |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFPE, instname:Universidade Federal de Pernambuco, instacron:UFPE |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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