NERUA: sistema de detección y clasificación de entidades utilizando aprendizaje automático

Autor:	Ferrández Escámez, Óscar, Kozareva, Zornitsa Petrova, Montoyo Guijarro, Andrés, Muñoz Guillena, Rafael
Rok vydání:	2005
Předmět:	Named entity recognition Reconocimiento de entidades Independiente del lenguaje Machine learning Language independent Aprendizaje automático
Zdroj:	RUA. Repositorio Institucional de la Universidad de Alicante Universidad de Alicante (UA)
Popis:	Este artículo presenta un sistema de reconocimiento de entidades para Español combinando diferentes algoritmos de aprendizaje. Se propone una detección de entidades independiente del lenguaje y se estudia la influencia del tamaño del corpus de entrenamiento en los resultados. NERUA obtuvo 92.96% f-score en la detección y 78.59% en la clasificación de entidades. In this paper we present a Named Entity Recognition system developed for Spanish by combining different machine learning techniques. A language independent approach for NE detection and evaluation of the influence of the training corpus size have been made. NERUA obtained 92.96% f-score for detection and 78.59% for classification. Esta investigación ha sido parcialmente financiada bajo los proyectos CICyT número TIC2003-07158-C04-01 y PROFIT número FIT-340100-2004-14 y por la Generalitat Valenciana bajo los proyectos GV04B-276 y GV04B-268.
Databáze:	OpenAIRE
Externí odkaz:	https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=dedup_wf_001::1ec008fe2f06bec33d25eb71a4efc84d http://hdl.handle.net/10045/1266 Zobrazit plný text záznamu