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Constru??o de um corpus anotado para classifica??o de entidades nomeadas utilizando a Wikipedia e a DBpedia

Submitted by Setor de Tratamento da Informa??o - BC/PUCRS (tede2@pucrs.br) on 2015-12-14T19:55:10Z
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476712 - Texto Completo.pdf: 1416751 bytes, checksum: 0b603e0667dd53303efd13181a62d31e (MD5) / Made available in DSpace on 2015-12-14T19:55:11Z (GMT). No. of bitstreams: 1
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Previous issue date: 2015-03-16 / Some natural language processing tasks can be learned from example corpora, but having enough examples for the task at hands can be a bottleneck. In this work we address how Wikipedia and DBpedia, two freely available language resources, can be used to support Named Entity Recognition, a fundamental task in Information Extraction and a necessary step of other tasks such as Co-reference Resolution and Relation Extraction. / Algumas tarefas de processamento de linguagem natural podem ser aprendidas por algoritmos
a partir de corpus de exemplo, mas a obten??o destes exemplos pode ser um gargalo. Neste
trabalho n?s investigamos como a Wikipedia e a DBpedia, dois recursos de linguagem dispon?veis
de forma gratuita, podem ser utilizados como corpus para a classifica??o de entidades nomeadas,
uma tarefa fundamental de extra??o de informa??es e um passo necess?rio para outras tarefas como
extra??o de rela??es e resolu??o de co-refer?ncias.

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:tede2.pucrs.br:tede/6434
Date16 March 2015
CreatorsWeber, Cristofer
ContributorsVieira, Renata
PublisherPontif?cia Universidade Cat?lica do Rio Grande do Sul, Programa de P?s-Gradua??o em Ci?ncia da Computa??o, PUCRS, Brasil, Faculdade de Inform?tica
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis
Formatapplication/pdf
Sourcereponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da PUC_RS, instname:Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, instacron:PUC_RS
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
Relation1974996533081274470, 600, 600, 600, -3008542510401149144, 3671711205811204509

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