Reconocimiento de entidades nombradas para el idioma español utilizando Conditional Random Fields con características no supervisadas

• Autor: Copara Zea, Jenny Linet
• Formato: tesis de maestría
• Fecha de Publicación: 2017
• Institución: Consejo Nacional de Ciencia Tecnología e Innovación
• Repositorio: CONCYTEC-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.concytec.gob.pe:20.500.12390/1946
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12390/1946
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Word embeddings; Procesamiento de lenguaje natural; NER para español; Conditional Random Fields; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.01

El reconocimiento de entidades nombradas es una tarea relevante en el a´rea de Procesamiento de Lenguaje Natural, su funci´on es identificar entidades en textos para un idioma dado. El estudio de esta tarea se ha enfocado principalmente en el idioma ingl´es. Recientes estudios en el idioma ingl´es han mostrado que utilizar caracter´ısticas no supervisadas tales como word embeddings mejoran el reconocimiento de entidades nombradas. En este trabajo se investiga si caracter´ısticas no supervisadas pueden mejorar la tarea de NER supervisado en el idioma espan˜ol. Para esto, se propone utilizar caracter´ısticas no supervisadas mediante word representations y colocaciones, as´ı como caracter´ısticas adicionales en un clasificador Conditional Random Field (CRF). Resultados experimentales (82.44% de F-score en el corpus CoNLL-2002) muestran que el enfoque propuesto, en particular cuando se utiliza cross-lingual word representations, es comparable a abordajes de aprendizaje profundo, actualmente el estado del arte para NER en español.