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: Universidad Católica San Pablo
• Repositorio: UCSP-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.ucsp.edu.pe:20.500.12590/15404
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12590/15404
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Procesamiento de lenguaje natural; NER para español; Conditional Random Fields; Word embeddings; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.01

El reconocimiento de entidades nombradas es una tarea relevante en el área de Procesamiento de Lenguaje Natural, su función es identificar entidades en textos para un idioma dado. El estudio de esta tarea se ha enfocado principalmente en el idioma inglés. Recientes estudios en el idioma inglés han mostrado que utilizar características no supervisadas tales como word embeddings mejoran el reconocimiento de entidades nombradas. En este trabajo se investiga si características no supervisadas pueden mejorar la tarea de NER supervisado en el idioma español. Para esto, se propone utilizar características no supervisadas mediante word representations y colocaciones, así como características 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.