Extração de informação usando integração de componentes de PLN através do framework GATE

• Autor(a) principal: de Souza Cabral, Luciano
• Data de Publicação: 2009
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFPE
• dARK ID: ark:/64986/001300000qn8k
• Texto Completo: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/1927
• topic: Inteligência Artificial; Extração de Informação; Processamento de Linguagem Natural; Ontologias

A Extração de Informação (EI) é o ramo da área de recuperação de informação que utiliza técnicas e algoritmos para identificar e coletar informações desejadas a partir de documentos, sejam estes estruturados ou não, armazenando-as em um formato apropriado para consultas futuras. Dentre estas tecnologias, o uso de Processamento de Linguagem Natural (PLN) revela-se benéfico ao processo de extração, principalmente quando se processam documentos sem nenhuma estrutura e/ou padrão definido. Existe uma suíte que reúne dezenas de plugins que podem ajudar na tarefa de EI baseada em PLN, conhecida como GATE (General Architecture for Text Engineering). Neste trabalho propõe-se o módulo RELPIE, contendo alguns destes plugins para a extração a partir de texto livre. O módulo RELPIE é original, e emprega plugins GATE baseados em padrões de expressões regulares (ER) e regras de produção. Estas regras ficam totalmente separadas do sistema, visando modularidade na extração de informação a partir de documentos estruturados ou não. Os resultados obtidos nos experimentos demonstram que o módulo RELPIE apresenta bons níveis de extração com corpus compreendido por documentos textuais sem qualquer estrutura, alcançando um reconhecimento acima de 80% em média. Efetuando uma comparação com o sistema ANNIE (A Nearly-New Information Extraction System), resultados mostram que esse sistema é mais preciso em relação ao nosso, entretanto o sistema RELPIE mostra-se melhor na cobertura e no fmeasure. Um dos experimentos revelou outra descoberta interessante: corpora já processados denotam melhores resultados nas execuções posteriores, em média 6% na precisão, o que sugere que corpora não anotados devem ser processados duas vezes em seqüência para a obtenção de melhor performance na tarefa de extração, especialmente quando envolve entidades nomeadas e quando se usam ontologias para extraí-las