Saved in:
| Main Author: | |
|---|---|
| Format: | Artículo científico |
| Language: | es |
| Published: |
Asociación Española para la Inteligencia Artificial
2014
|
| Subjects: | |
| Online Access: | https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=92530455002 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
Table of Contents:
- Técnicas de extracción de entidades con nombre M. Alicia Pérez A. Carolina Cardoso Ingeniería UIMA reconocimiento de entidades con nombre La minería de textos tiene un importante potencial, ya que gran parte de la información de las organizaciones está disponible en documentos de texto u otra información no estructurada. Una de las tareas integrales de la minería de textos es la extracción de entidades con nombre (NER). El presente trabajo describe los principales enfoques en uso para esta tarea y los aplica a un problema concreto, la extracción de información de un corpus de 8000 documentos correspondientes a resoluciones rectorales. Los experimentos comparan los diversos enfoques y muestran que los campos aleatorios condicionales (CRFs) son la técnica más adecuada para este problema. El trabajo describe también la arquitectura para la gestión de información no estructurada en la que se enmarca esta tarea y de la que forma parte. 2014 artículo científico 1137-3601 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=92530455002 es http://www.redalyc.org/revista.oa?id=925 Inteligencia Artificial. Revista Iberoamericana de Inteligencia Artificial application/pdf Asociación Española para la Inteligencia Artificial Inteligencia Artificial. Revista Iberoamericana de Inteligencia Artificial (España) Num.53 Vol.17