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A violação de direitos autorais é passível de sanções civis e penais.
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Coleção Digital
Título: AN END-TO-END MODEL FOR JOINT ENTITY AND RELATION EXTRACTION IN PORTUGUESE Autor: LUCAS AGUIAR PAVANELLI
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):
EDUARDO SANY LABER - ADVISOR
Nº do Conteudo: 60909
Catalogação: 24/10/2022 Liberação: 24/10/2022 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=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: AN END-TO-END MODEL FOR JOINT ENTITY AND RELATION EXTRACTION IN PORTUGUESE Autor: LUCAS AGUIAR PAVANELLI
Nº do Conteudo: 60909
Catalogação: 24/10/2022 Liberação: 24/10/2022 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=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:
Natural language processing (NLP) techniques are becoming popular recently.
The range of applications that benefit from NLP is extensive, from
building machine translation systems to helping market a product. Within
NLP, the Information Extraction (IE) field is widespread; it focuses on processing
texts to retrieve specific information about a particular entity or concept.
Still, the research community mainly focuses on building models for English
data. This thesis addresses three tasks in the IE domain: Named Entity Recognition, Relation Extraction, and Joint Entity and Relation Extraction. First,
we created a novel Portuguese dataset in the biomedical domain, described the
annotation process, and measured its properties. Also, we developed a novel
model for the Joint Entity and Relation Extraction task, verifying that it is
competitive compared to other models. Finally, we carefully evaluated proposed
models on non-English language datasets and confirmed the dominance of
neural-based models.
Descrição | Arquivo |
COMPLETE |