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Ochoa Luna, José Eduardo
Copara Zea, Jenny Linet
2017-08-10T17:27:09Z
2017-08-10T17:27:09Z
2017
1055563
https://hdl.handle.net/20.500.12590/15404
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. (es_PE)
Tesis (es_PE)
application/pdf (es_PE)
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Universidad Católica San Pablo (es_PE)
info:eu-repo/semantics/openAccess (es_PE)
https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ (es_PE)
Universidad Católica San Pablo (es_PE)
Repositorio Institucional - UCSP (es_PE)
Procesamiento de lenguaje natural (es_PE)
NER para español (es_PE)
Conditional Random Fields (es_PE)
Word embeddings (es_PE)
Reconocimiento de entidades nombradas para el idioma español utilizando Conditional Random Fields con características no supervisadas (es_PE)
info:eu-repo/semantics/masterThesis (es_PE)
Universidad Católica San Pablo. Facultad de Ingeniería y Computación (es_PE)
Ciencia de la Computación (es_PE)
Maestría (es_PE)
Maestro en Ciencia de la Computación (es_PE)
PE (es_PE)
http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.01 (es_PE)
Escuela Profesional de Ciencia de la Computación (es_PE)
Privada asociativa



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