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Title: Herramientas NER frente a algoritmos adaptados a la extracción de entidades para identificar etiquetas de localización en textos cortos en español
Authors: Orellana Cordero, Marcos
Fárez Crespo, Ruth Catalina
Keywords: RECONOCIMIENTO DE ENTIDADES NOMBRADAS;EXTRACCIÓN DE INFORMACIÓN;TWITTER;LEVENSHTEIN;HERRAMIENTAS NER
Issue Date: 2020
Publisher: Universidad del Azuay
Abstract: El reconocimiento de entidades nombradas (NER) es un área importante en el campo de la extracción de información de textos. En los últimos años han surgido varias herramientas NER, las mismas que emplean diferentes metodologías, identifican diferentes entidades y trabajan en varios idiomas. Estas circunstancias hacen difícil al usuario determinar la herramienta adecuada. Ante esta necesidad, se propuso evaluar herramientas NER y un algoritmo adaptado a la extracción de entidades (Algoritmo de Levenshtein). Esta evaluación se enfocó en la identificación de etiquetas de localizaciones en textos en idioma español. A partir de los resultados obtenidos, se obtuvo el método adecuado y las librerías o algoritmos vinculados.
metadata.dc.description.degree: Ingeniero en Sistemas y Telemática
URI: http://dspace.uazuay.edu.ec/handle/datos/9793
Appears in Collections:Facultad de Ciencias de la Administración

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