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http://dspace.uazuay.edu.ec/handle/datos/9793
Título : | Herramientas NER frente a algoritmos adaptados a la extracción de entidades para identificar etiquetas de localización en textos cortos en español |
Autor : | Orellana Cordero, Marcos Patricio Fárez Crespo, Ruth Catalina |
Palabras clave : | RECONOCIMIENTO DE ENTIDADES NOMBRADAS;EXTRACCIÓN DE INFORMACIÓN;TWITTER;LEVENSHTEIN;HERRAMIENTAS NER |
Fecha de publicación : | 2020 |
Editorial : | Universidad del Azuay |
Resumen : | 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 |
Aparece en las colecciones: | Facultad de Ciencias de la Administración |
Ficheros en este ítem:
Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
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15424.pdf | Trabajo de Graduación | 10,26 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
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