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Título: DEEP ARCHITECTURE FOR QUOTATION EXTRACTION
Autor: LUIS FELIPE MULLER DE OLIVEIRA HENRIQUES
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):  RUY LUIZ MILIDIU - ADVISOR
Nº do Conteudo: 30734
Catalogação:  28/07/2017 Idioma(s):  ENGLISH - UNITED STATES
Tipo:  TEXT Subtipo:  THESIS
Natureza:  SCHOLARLY PUBLICATION
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=30734@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=30734@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.30734

Resumo:
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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