Comparing NERP-CRF with Publicly Available Portuguese Named Entities Recognition Tools

Amaral, Daniela Patti do; Fonseca, Erika Pedreira da; Lopes, Lucelene; Vieira, Renata

doi:10.1007/978-3-319-09761-9_27

Cited by 5 publications

(5 citation statements)

References 6 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…Although our LG recognizes only the 'individual' and 'position' subtypes of the 'person' category, its evaluation was also carried out using SAHARA for all types of categories by selecting the PERSON(*) setting. A comparison of the obtained results with the results of the four tools presented in [2] for the 'person' category is shown in Table 3.…”

Section: Resultsmentioning

confidence: 99%

“…In the Second HAREM [9], the Rembrandt system, which uses grammar rules and Wikipedia as sources of knowledge [4], ranked best for the 'person' category. A comparison between four tools to recognize NEs in Portuguese texts [2] suggested that the rule-based approach is the most effective for person names. Recently, LGs have been successfully integrated in a hybrid approach to Portuguese NER [12].…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

See 1 more Smart Citation

Concordance Comparison as a Means of Assembling Local Grammars

Pirovani

Oliveira

Laporte³

2018

Lecture Notes in Computer Science

View full text Add to dashboard Cite

Named Entity Recognition for person names is an important but non-trivial task in information extraction. This article uses a tool that compares the concordances obtained from two local grammars (LG) and highlights the differences. We used the results as an aid to select the best of a set of LGs. By analyzing the comparisons, we observed relationships of inclusion, intersection and disjunction within each pair of LGs, which helped us to assemble those that yielded the best results. This approach was used in a case study on extraction of person names from texts written in Portuguese. We applied the enhanced grammar to the Gold Collection of the Second HAREM. The F-Measure obtained was 76.86, representing a gain of 6 points in relation to the state-of-the-art for Portuguese.

show abstract

Section: Resultsmentioning

confidence: 99%

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Concordance Comparison as a Means of Assembling Local Grammars

Pirovani

Oliveira

Laporte³

2018

Lecture Notes in Computer Science

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…Testes mais recentes, utilizando os mesmos corpora que o HAREM, ofereceram resultados mais baixos, de 62% precisão e 66% abrangência para a mesma categoria de Lugar (Amaral et al, 2014), o qualé indicativo de que não houve um avanço significativo na resolução do problema.…”

Section: Trabalho Relacionadounclassified

Uma utilidade para o reconhecimento de topónimos em documentos medievais

Canosa¹,

Gamallo

Varela³

et al. 2019

Linguamática

View full text Add to dashboard Cite

Este artigo apresenta o método de construção duma ferramenta para a anotação de entidades geográficas mencionadas em textos medievais. A nova ferramenta foi desenvolvida a partir dos módulos de língua contemporânea do LinguaKit, pacote multilingue de ferramentas de PLN. Uma coleção de corpora anotados manualmente serviu de recurso para elaborar uma lista de topónimos medievais (gazetteers) e observar padrões para a melhora e implementação de novas regras de reconhecimento dos nomes de lugar. Depois da lista de entidades geográficas, os ativadores contextuais (triggers) foram o recurso determinante na melhora da abrangência. Para o produto final, fizeram-se também ajustes menores na procura de recolher os elementos mais comuns do léxico e os contextos gramaticais das entidades geográficas mencionadas. Ainda que muito trabalho fica por fazer na elaboração de listas para entidades não geográficas, na construção dum modelo de língua medieval e um lexicon específico, o novo módulo pode ser utilizado para anotar textos e mostra uma melhora significativa a respeito dos módulos previamente existentes.

show abstract

“…A análise comparativa aqui apresentada de ferramentas para o RWR em textos distingue-se de trabalhos afins [48,49,51,52] pelas seguintes contribuições: (i) cobertura de uma variedade de subproblemas, métodos e ferramentas de áreas de pesquisa tradicionalmente separadas; (i) foco na análise de postagens em mídias sociais usando a língua portuguesa e (iii) resultados experimentais mais abrangentes, analisando a alta disparidade dos resultados gerados por ferramentas distintas. O estudo do estado da arte mostra que propostas recentes tendem ao uso de técnicas baseadas em aprendizado de máquina, pois estas começam a gerar melhores resultados.…”

Section: Conclusãounclassified

Análise de Métodos e Ferramentas para Reconhecimento de Palavras Relevantes em Microblogs

Sorato

Goularte

Nassar

et al. 2016

Anais Do Simpósio Brasileiro De Sistemas De Informação (SBSI)

View full text Add to dashboard Cite

Extrair informações acuradas dos enormes volumes de dados, muitos dos quais não estruturados, gerados em mídias sociais é um grande desafio atualmente, mas com diversas aplicações relevantes, muitas delas ainda latentes. Um dos primeiros e mais decisivos passos deste processo de extração de informação é o reconhecimento de palavras relevantes em textos. Este artigo apresenta um estudo comparativo de métodos e ferramentas para reconhecer palavras relevantes em postagens de microblogs. Dentre diversas ferramentas analisadas, cinco delas foram selecionadas para experimentos com 100 mil tweets. Tais experimentos mostraram alta variabilidade dos resultados de ferramentas distintas, o que sugere a necessidade de melhorias.

show abstract

Comparing NERP-CRF with Publicly Available Portuguese Named Entities Recognition Tools

Cited by 5 publications

References 6 publications

Concordance Comparison as a Means of Assembling Local Grammars

Concordance Comparison as a Means of Assembling Local Grammars

Uma utilidade para o reconhecimento de topónimos em documentos medievais

Análise de Métodos e Ferramentas para Reconhecimento de Palavras Relevantes em Microblogs

Contact Info

Product

Resources

About