Nerua: sistema de detección y clasificación de entidades utilizando aprendizaje automático
Ó Ferrández Escámez, ZP Kozareva… - … del lenguaje natural, nº …, 2005 - rua.ua.es
Procesamiento del lenguaje natural, nº 35 (sept. 2005); pp. 37-44, 2005•rua.ua.es
Este artículo presenta un sistema de reconocimiento de entidades para Español
combinando diferentes algoritmos de aprendizaje. Se propone una detección de entidades
independiente del lenguaje y se estudia la influencia del tamaño del corpus de
entrenamiento en los resultados. NERUA obtuvo 92.96% f-score en la detección y 78.59%
en la clasificación de entidades.
combinando diferentes algoritmos de aprendizaje. Se propone una detección de entidades
independiente del lenguaje y se estudia la influencia del tamaño del corpus de
entrenamiento en los resultados. NERUA obtuvo 92.96% f-score en la detección y 78.59%
en la clasificación de entidades.
Este artículo presenta un sistema de reconocimiento de entidades para Español combinando diferentes algoritmos de aprendizaje. Se propone una detección de entidades independiente del lenguaje y se estudia la influencia del tamaño del corpus de entrenamiento en los resultados. NERUA obtuvo 92.96% f-score en la detección y 78.59% en la clasificación de entidades.
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