Desenvolvimento e avaliação de um modelo NER no domínio da análise cultural e do turismo
DOI:
https://doi.org/10.21814/lm.15.2.405Palavras-chave:
reconhecimento de entidades mencionadas, aprendizagem automática, redes neuronais, transformers, avaliaçãoResumo
O Reconhecimento de Entidades Mencionadas (NER) é uma tarefa essencial de extracção de informação em que as entidades de um texto são identificadas e classificadas. Um dos principais desafios enfrentados pelos sistemas NER é a dificuldade de generalização do aprendido para outros tipos de corpora diferentes dos utilizados durante o treino. Este problema é acentuado pelo facto de a maioria dos corpora de treino utilizados serem de natureza jornalística e, portanto, precisarem de ser adaptados a outros géneros e domínios. Neste artigo, utilizamos um corpus espanhol composto por entrevistas a visitantes da cidade de Santiago de Compostela e anotado com entidades mencionadas, para a avaliação e treino de sistemas NER adaptados ao domínio da cultura e do turismo. Apresentamos uma comparação das diferentes abordagens aplicadas, desde algoritmos clássicos de aprendizagem automática ao afinamento de vários modelos de Transformers. Os resultados obtidos superam significativamente o baseline, representado aqui pelos toolkits Stanza, spaCy e Flair, embora os testes preliminares com entidades não observadas durante o treino sugiram a necessidade de avaliações adicionais da sua capacidade de generalização e o uso de um método de segmentação adversarial no corpus.
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