NERP-CRF:一种通过条件随机字段识别命名实体的工具

IF 0.3 Q4 LINGUISTICS Linguamatica Pub Date : 2014-07-31 DOI:10.21814/LM.6.1.177
Daniela O. F. do Amaral, Renata Vieira
{"title":"NERP-CRF:一种通过条件随机字段识别命名实体的工具","authors":"Daniela O. F. do Amaral, Renata Vieira","doi":"10.21814/LM.6.1.177","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Conditional Random Fields (CRF) e um metodo probabilistico de predicao estruturada que tem sido amplamente aplicado em diversas areas, tais como a de Processamento da Linguagem Natural (PLN), incluindo o Reconhecimento de Entidades Nomeadas (REN), visao computacional e bioinformatica. Nesse sentido, propoe-se a realizacao da tarefa de REN aplicando o metodo CRF e, sequencialmente, e feita uma avaliacao do seu desempenho com base no corpus do HAREM. Conclui-se que, nos testes realizados, o sistema NERP-CRF obteve os melhores resultados de Precisao quando comparado com os sistemas avaliados no mesmo corpus, com plenas condicoes de ser um sistema competitivo e eficaz.","PeriodicalId":41819,"journal":{"name":"Linguamatica","volume":"6 1","pages":"41-49"},"PeriodicalIF":0.3000,"publicationDate":"2014-07-31","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"18","resultStr":"{\"title\":\"NERP-CRF: uma ferramenta para o reconhecimento de entidades nomeadas por meio de Conditional Random Fields\",\"authors\":\"Daniela O. F. do Amaral, Renata Vieira\",\"doi\":\"10.21814/LM.6.1.177\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"abstract\":\"Conditional Random Fields (CRF) e um metodo probabilistico de predicao estruturada que tem sido amplamente aplicado em diversas areas, tais como a de Processamento da Linguagem Natural (PLN), incluindo o Reconhecimento de Entidades Nomeadas (REN), visao computacional e bioinformatica. Nesse sentido, propoe-se a realizacao da tarefa de REN aplicando o metodo CRF e, sequencialmente, e feita uma avaliacao do seu desempenho com base no corpus do HAREM. Conclui-se que, nos testes realizados, o sistema NERP-CRF obteve os melhores resultados de Precisao quando comparado com os sistemas avaliados no mesmo corpus, com plenas condicoes de ser um sistema competitivo e eficaz.\",\"PeriodicalId\":41819,\"journal\":{\"name\":\"Linguamatica\",\"volume\":\"6 1\",\"pages\":\"41-49\"},\"PeriodicalIF\":0.3000,\"publicationDate\":\"2014-07-31\",\"publicationTypes\":\"Journal Article\",\"fieldsOfStudy\":null,\"isOpenAccess\":false,\"openAccessPdf\":\"\",\"citationCount\":\"18\",\"resultStr\":null,\"platform\":\"Semanticscholar\",\"paperid\":null,\"PeriodicalName\":\"Linguamatica\",\"FirstCategoryId\":\"1085\",\"ListUrlMain\":\"https://doi.org/10.21814/LM.6.1.177\",\"RegionNum\":0,\"RegionCategory\":null,\"ArticlePicture\":[],\"TitleCN\":null,\"AbstractTextCN\":null,\"PMCID\":null,\"EPubDate\":\"\",\"PubModel\":\"\",\"JCR\":\"Q4\",\"JCRName\":\"LINGUISTICS\",\"Score\":null,\"Total\":0}","platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Linguamatica","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.21814/LM.6.1.177","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"Q4","JCRName":"LINGUISTICS","Score":null,"Total":0}
引用次数: 18

摘要

条件随机数域(CRF)是一种概率结构谓词方法,已广泛应用于自然语言处理(nlp)、命名实体识别(REN)、计算视觉和生物信息学等领域。在此意义上,提出了应用CRF方法执行REN任务,并基于后宫语料库依次对REN任务的表现进行评价。我们的结论是,在测试中,NERP-CRF系统与在同一语料库中评估的系统相比,获得了最好的精度结果,具有竞争力和有效性。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
查看原文
分享 分享
微信好友 朋友圈 QQ好友 复制链接
本刊更多论文
NERP-CRF: uma ferramenta para o reconhecimento de entidades nomeadas por meio de Conditional Random Fields
Conditional Random Fields (CRF) e um metodo probabilistico de predicao estruturada que tem sido amplamente aplicado em diversas areas, tais como a de Processamento da Linguagem Natural (PLN), incluindo o Reconhecimento de Entidades Nomeadas (REN), visao computacional e bioinformatica. Nesse sentido, propoe-se a realizacao da tarefa de REN aplicando o metodo CRF e, sequencialmente, e feita uma avaliacao do seu desempenho com base no corpus do HAREM. Conclui-se que, nos testes realizados, o sistema NERP-CRF obteve os melhores resultados de Precisao quando comparado com os sistemas avaliados no mesmo corpus, com plenas condicoes de ser um sistema competitivo e eficaz.
求助全文
通过发布文献求助,成功后即可免费获取论文全文。 去求助
来源期刊
Linguamatica
Linguamatica LINGUISTICS-
CiteScore
1.40
自引率
0.00%
发文量
4
审稿时长
6 weeks
期刊最新文献
A compilação e a análise de métricas textuais de um corpus de redações Classificação da qualidade da argumentação em tweets no domínio da política brasileira Extracção de Relações de Apoio e Oposição em Títulos de Notícias de Política em Português Pais, filhos e outras relações familiares no DIP DIP - Desafio de Identificação de Personagens: objectivo, organização, recursos e resultados
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
现在去查看 取消
×
提示
确定
0
微信
客服QQ
Book学术公众号 扫码关注我们
反馈
×
意见反馈
请填写您的意见或建议
请填写您的手机或邮箱
已复制链接
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
×
扫码分享
扫码分享
Book学术官方微信
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术
文献互助 智能选刊 最新文献 互助须知 联系我们:info@booksci.cn
Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。
Copyright © 2023 Book学术 All rights reserved.
ghs 京公网安备 11010802042870号 京ICP备2023020795号-1