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A violação de direitos autorais é passível de sanções civis e penais.
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Coleção Digital
Título: MODELO END-TO-END PARA EXTRAÇÃO DE ENTIDADES E RELAÇÕES DE FORMA CONJUNTA EM PORTUGUÊS Autor: LUCAS AGUIAR PAVANELLI
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):
EDUARDO SANY LABER - ORIENTADOR
Nº do Conteudo: 60909
Catalogação: 24/10/2022 Idioma(s): INGLÊS - ESTADOS UNIDOS
Tipo: TEXTO Subtipo: TESE
Natureza: PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=60909@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=60909@2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.60909
Resumo:
Título: MODELO END-TO-END PARA EXTRAÇÃO DE ENTIDADES E RELAÇÕES DE FORMA CONJUNTA EM PORTUGUÊS Autor: LUCAS AGUIAR PAVANELLI
Nº do Conteudo: 60909
Catalogação: 24/10/2022 Idioma(s): INGLÊS - ESTADOS UNIDOS
Tipo: TEXTO Subtipo: TESE
Natureza: PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=60909@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=60909@2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.60909
Resumo:
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.
Descrição | Arquivo |
NA ÍNTEGRA |