Banca de DEFESA: FABRÍCIO SILVA MELO
23/05/2018 08:29
Extração de relação é a tarefa de extrair relações entre entidades nomeadas de textos em lingua- gem natural. Este trabalho apresenta uma técnica de recuperação de informação para extração de relações com redes neurais convolucionais treinadas para o reconhecimento de padrões de sentenças representadas sobre word2vec de baixa dimensão e position embeddings. Foi feita uma avaliação da distribuição de amostras em cada tipo de relação em um conjunto de dados construído por supervisão distante, a partir da base de conhecimento FreeBase, largamente utilizado para treinamento pelos mais recentes trabalhos de extração de relações.
Foi constatado que esses trabalhos fizeram referência à qualidade de classificação de relações generalizando conclusões bastante otimistas baseadas em um conjunto de dados fortemente desbalanceado, usando, inclusive, metodologias de amostragem estatisticamente inapropriadas na construção do conjunto de teste. Esse conjunto de dados foi tratado utilizando amostragem estratificada aleatória para seu uso no treinamento e teste do modelo convolucional proposto utilizando validação cruzada k-fold estratificada.
Os experimentos demonstram que o modelo proposto pode alcançar 87.0% de precisão e 88.0% de recall. Esses resultados concluem que nosso modelo supera o estado da arte em classificação de relações.
SIGAA | Superintendência de Tecnologia da Informação/UFS | Telefonista/UFS (79)3194-6600 | Copyright © 2009-2024 - UFRN v3.5.16 -r19032-7126ccb4cf