Técnicas de extracción de entidades con nombre

La minería de textos tiene un importante potencial, ya que gran parte de la información de las organizaciones está disponible en documentos de texto u otra información no estructurada. Una de las tareas integrales de la minería de textos es la extracción de entidades con nombre (NER). El presente tr...

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Detalles Bibliográficos
Autor principal: Pérez Abelleira, M. Alicia
Formato: Objeto de conferencia
Lenguaje:Español
Publicado: 2013
Materias:
Ciencias Informáticas
NER
HMM
CRF
minería de texto
UIMA
Acceso en línea:http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/76216
http://42jaiio.sadio.org.ar/proceedings/simposios/Trabajos/ASAI/10.pdf
Aporte de:
SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata
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description La minería de textos tiene un importante potencial, ya que gran parte de la información de las organizaciones está disponible en documentos de texto u otra información no estructurada. Una de las tareas integrales de la minería de textos es la extracción de entidades con nombre (NER). El presente trabajo describe los principales enfoques en uso para esta tarea y los aplica a un problema concreto, la extracción de información de un corpus de 8000 documentos correspondientes a resoluciones rectorales. Los experimentos muestran que los campos aleatorios condicionales (CRFs) son la técnica más adecuada para este problema. El trabajo describe también la arquitectura para la gestión de información no estructurada en la que se enmarca esta tarea y de la que forma parte.
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