Entity Extraction within Plain-Text Collections WISE 2013 Challenge - T1: Entity Linking Track

Abreu, Carolina G.; Santos, Laécio L.; Monteiro, Lucas Borges; Oliveira, Luiz Fernando Peres de; Lustosa, Patrícia; Weigang, Li

doi:10.1007/978-3-642-41230-1_42

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“…O framework UnBWikilinks [1], apresentado no capítulo 4, explora de maneira específica o problema de ligação de entidades envolvendo conceitos concretos, e a definição de conceito concreto adotada nesse trabalho deriva diretamente da definição utilizada pelo framework.…”

Section: Ligação De Entidades E Conceitos Concretosunclassified

“…4. identificação da respectiva entidade para cada nome próprio/conceito concreto; e 5. compilação do resultado na forma de arquivo, listando todas as menções e as respectivas entidades [1].…”

Section: Proposta De Soluçãounclassified

“…Outra importante característica da Wikipédia, que reforça sua utilização como base de entidades para ligação de entidades, é a quantidade de links existentes em cada artigo. Os colaboradores da Wikipédia inserem em seus textos, de maneira manual, links dos termos mais importantes para outras páginas, proporcionando ao usuário uma maneira mais rápida de se acessar informações adicionais [1].…”

Section: Criação Da Base De Entidadesunclassified

“…Um exemplo do arquivo importado da Wikipédia contendo o título, o link e o resumo das entidades é mostrado na figura 5.1. Como será visto adiante, além da base da Wikipédia, foi importada também a base de Wikilinks fornecida pelo Wise 2013, para avaliação da ferramenta em comparação com o estado da arte (UnBWikilinks [1]). A base de Wikilinks contém uma lista de URLs da Wikipédia e as respectivas menções, que são referências para as páginas da Wikipédia extraídas de outras fontes da web.…”

Section: Criação Da Base De Entidadesunclassified

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Ligação de entidades: uma nova abordagem para ligação de conceitos concretos com entidades Wiki utilizando modelos de espaço vetorial

Monteiro¹

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Em primeiro lugar agradeço a Deus. Agradeço especialmente aos meus familiares: minha esposa Leiliane, por estar ao meu lado durante o mestrado, demonstrando apoio e paciência em todos os momentos; minha mãe Regina, por ensinar desde cedo a importância dos estudos; minha irmã Paula, pelas experiências que me transmitiu, vivenciadas durante sua trajetória acadêmica; e meu pai Paulo e meu irmão Daniel, por se fazerem sempre presentes em meu coração. Agradeço ao meu orientador prof. Dr. Li Weigang por acreditar em mim e me acompanhar nesses dois anos de mestrado. E finalmente, agradeço aos demais professores e funcionários do programa de pósgraduação em Informática da Universidade de Brasília. vi Resumo Ligação de Entidades (LE) é um importante tópico de pesquisa com diversas aplicações web. Apesar do crescente interesse o foco ainda tem sido a identificação de nomes próprios, isto é, pessoas, organizações, lugares, unidades de medida, etc. O principal desafio aqui é encontrar conceitos concretos (sentenças sem classe de entidade pré-definida) em textos da web conectando-os às respectivas páginas da Wikipédia. Este trabalho apresenta uma nova abordagem para ligar conceitos concretos obtidos de textos em Inglês com entidades Wiki, neste trabalho representadas por páginas da Wikipédia, utilizando classificação gramatical (part-of-speech) para detectar conceitos concretos e Modelos de Espaço Vetorial (MEV) para realizar a desambiguação das entidades Wiki selecionadas da base. A solução, denominada UnBWiki VSM, foi implementada em Java, por meio da IDE Eclipse, com banco de dados MySQL onde a base de entidades foi armazenada. O framework proposto foi ajustado para trabalhar com uma base de Wikilinks, referências para páginas da Wikipédia extraídas de diferentes páginas da web, contendo por volta de 2,8 milhões de entidades e 18 milhões de palavras, e obteve recall 34,2% superior ao obtido pela metodologia existente que utilizou os mesmos dados/entidades. Como estudo de caso, textos sobre a História da Família Real Britânica extraídos da web foram analisados manualmente, e o recall de 73,5% obtido pela ferramenta UnBWiki VSM foi ainda maior do que o verificado na comparação com o estado da arte.

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