Resolução de correferência e categorias de entidades nomeadas

Abstract

Define-se correferência como a relação entre diversos componentes linguísticos com uma mesma entidade de mundo. A resolução automática de correferência textual está inserida num contexto muito importante na área de Processamento da Linguagem Natural, pois vários sistemas necessitam dessa tarefa. O nível de processamento linguístico depende do conhecimento de mundo, e isso ainda é um desafio para a área. Esse desafio estimulou e tornou-se o objeto de estudo desta dissertação. Nesse sentido, analisamos o papel das categorias de entidades nomeadas e, através de aprendizado de máquina, verificamos as condições de resolução em diferentes categorias. Os resultados dos experimentos demonstraram que o conhecimento de mundo, representado nas categorias de entidades nomeadas, auxilia nessa tarefa, pois o percentual de retorno do sistema com base nas categorias teve uma melhora de 17% em comparação com a versão sem as categorias.

Coreference is defined as the relationship of linguistic expressions with one same entity of the world. Automatic coreference resolution is inserted in a very important context in the area of Natural Language Processing, because many systems require this task. This level of language processing depends on world knowledge, and this is still a challenge for the area. This challenge has stimulated and became the subject of this dissertation. Accordingly, we analyzed the role of categories of named entities and, through machine learning, we checked the conditions for resolution of different categories. The results of the experiments showed that world knowledge, represented by categories of named entities, helps in this task, since the percentage of return of the system based on the categories improved in about 17% when compared to the version without the categories.