L'extracció d'informació és l'àrea del processament de llenguatge natural l'objectiu de la qual és l'obtenir dades
estructurades a partir de la informació rellevant continguda en fragments textuals.
L'extracció d'informació requereix una quantitat considerable de coneixement lingüístic. La especificitat d'aquest
coneixement suposa un inconvenient de cara a la portabilitat dels sistemes, ja que un canvi d'idioma, domini o estil té un
cost en termes d'esforç humà. Durant dècades, s'han aplicat tècniques d'aprenentatge automàtic per tal de superar aquest
coll d'ampolla de portabilitat, reduint progressivament la supervisió humana involucrada. Tanmateix, a mida que augmenta
la disponibilitat de grans col·leccions de documents, esdevenen necessàries aproximacions completament nosupervisades
per tal d'explotar el coneixement que hi ha en elles.
La proposta d'aquesta tesi és la d'incorporar tècniques de clustering a l'adquisició de patrons per a extracció d'informació,
per tal de reduir encara més els elements de supervisió involucrats en el procés En particular, el treball se centra en el
problema de la detecció de relacions. L'assoliment d'aquest objectiu final ha requerit, en primer lloc, el considerar les
diferents estratègies en què aquesta combinació es podia dur a terme; en segon lloc, el desenvolupar o adaptar algorismes
de clustering adequats a les nostres necessitats; i en tercer lloc, el disseny de procediments d'adquisició de patrons que
incorporessin la informació de clustering.
Al final d'aquesta tesi, havíem estat capaços de desenvolupar i implementar una aproximació per a l'aprenentatge de
patrons per a detecció de relacions que, utilitzant tècniques de clustering i un mínim de supervisió humana, és competitiu i
fins i tot supera altres aproximacions comparables en l'estat de l'art. / Information extraction is the natural language processing area whose goal is to obtain structured data from the relevant
information contained in textual fragments.
Information extraction requires a significant amount of linguistic knowledge. The specificity of such knowledge supposes a
drawback on the portability of the systems, as a change of language, domain or style demands a costly human effort.
Machine learning techniques have been applied for decades so as to overcome this portability bottleneck¿progressively
reducing the amount of involved human supervision. However, as the availability of large document collections increases,
completely unsupervised approaches become necessary in order to mine the knowledge contained in them.
The proposal of this thesis is to incorporate clustering techniques into pattern learning for information extraction, in order to
further reduce the elements of supervision involved in the process. In particular, the work focuses on the problem of relation
detection. The achievement of this ultimate goal has required, first, considering the different strategies in which this
combination could be carried out; second, developing or adapting clustering algorithms suitable to our needs; and third,
devising pattern learning procedures which incorporated clustering information.
By the end of this thesis, we had been able to develop and implement an approach for learning of relation detection patterns
which, using clustering techniques and minimal human supervision, is competitive and even outperforms other comparable
approaches in the state of the art.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:TDX_UPC/oai:www.tdx.cat:10803/83906 |
| Date | 01 June 2012 |
| Creators | Gonzàlez Pellicer, Edgar |
| Contributors | Turmo Borras, Jorge, Universitat Politècnica de Catalunya. Departament de Llenguatges i Sistemes Informàtics |
| Publisher | Universitat Politècnica de Catalunya |
| Source Sets | Universitat Politècnica de Catalunya |
| Language | English |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/doctoralThesis, info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
| Format | 207 p., application/pdf |
| Source | TDX (Tesis Doctorals en Xarxa) |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess, ADVERTIMENT. L'accés als continguts d'aquesta tesi doctoral i la seva utilització ha de respectar els drets de la persona autora. Pot ser utilitzada per a consulta o estudi personal, així com en activitats o materials d'investigació i docència en els termes establerts a l'art. 32 del Text Refós de la Llei de Propietat Intel·lectual (RDL 1/1996). Per altres utilitzacions es requereix l'autorització prèvia i expressa de la persona autora. En qualsevol cas, en la utilització dels seus continguts caldrà indicar de forma clara el nom i cognoms de la persona autora i el títol de la tesi doctoral. No s'autoritza la seva reproducció o altres formes d'explotació efectuades amb finalitats de lucre ni la seva comunicació pública des d'un lloc aliè al servei TDX. Tampoc s'autoritza la presentació del seu contingut en una finestra o marc aliè a TDX (framing). Aquesta reserva de drets afecta tant als continguts de la tesi com als seus resums i índexs. |
Page generated in 0.002 seconds