| Abstract: | O tratamento da informação textual torna-se cada vez mais relevante para muitos domínios. Nesse sentido, uma das primeira tarefas para Extração de Informações a partir de textos é o Reconhecimento de Entidades Nomeadas (REN), que consiste na identificação de referências feitas a determinadas entidades e sua classificação. REN compreende muitos domínios, entre eles os mais usuais são medicina e biologia. Um dos domínios desafiadores no reconhecimento de EN é o de Geologia, sendo essa uma área carente de recursos linguísticos computacionais. A presente tese propõe um método para o reconhecimento de EN relevantes no domínio da Geologia, subárea Bacia Sedimentar Brasileira, em textos da língua portuguesa. Definiram-se features genéricas e geológicas para a geração do modelo de aprendizado. Entre as abordagens automáticas para classificação de EN, a mais proeminente é o modelo probabilístico Conditional Random Fields (CRF). O CRF tem sido utilizado eficazmente no processamento de textos em linguagem natural. A fim de gerar um modelo de aprendizado foi criado o GeoCorpus, um corpus de referência para REN Geológicas, anotado por especialistas. Avaliações experimentais foram realizadas com o objetivo de comparar o método proposto com outros classificadores. Destacam-se os melhores resultados para o CRF, o qual alcançou 76,78% e 54,33% em Precisão e Medida-F.
The treatment of textual information has been increasingly relevant in many do- mains. One of the first tasks for extracting information from texts is the Named Entities Recognition (NER), which consists of identifying references to certain entities and finding out their classification. There are many NER domains, among them the most usual are medicine and biology. One of the challenging domains in the recognition of Named Entities (NE) is the Geology domain, which is an area lacking computational linguistic resources. This thesis proposes a method for the recognition of relevant NE in the field of Geology, specifically to the subarea of Brazilian Sedimentary Basin, in Portuguese texts. Generic and geological features were defined for the generation of a machine learning model. Among the automatic approaches to NE classification, the most prominent is the Conditional Ran- dom Fields (CRF) probabilistic model. CRF has been effectively used for word processing in natural language. To generate our model, we created GeoCorpus, a reference corpus for Geological NER, annotated by specialists. Experimental evaluations were performed to compare the proposed method with other classifiers. The best results were achieved by CRF, which shows 76,78% of Precision and 54,33% of F-Measure. |
