NERP-CRF: A tool for the named entity recognition using conditional random fields

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Amaral, Daniela Oliveira F. do
Data de Publicação: 2014
Outros Autores: Vieira, Renata
Tipo de documento: Artigo
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
Texto Completo: https://linguamatica.com/index.php/linguamatica/article/view/v6n1-03
Resumo: Conditional Random Fields (CRF) is a probabilistic method for structured prediction which has been widely applied in various areas such as Natural Language Processing (NLP), including the Named Entity Recognition (NER), computer vision, and bioinformatics. Therefore, this paper proposes to perform the task of applying the method CRF NER and an evaluation of its performance based on the corpus of HAREM. In summary, the system NERP-CRF achieved the best Precision results when compared to the systems evaluated in the same corpus, proving to be a competitive and effective system.
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