Extraction and Classification of Named Entities - Revision history

Acbm at 16:07, 23 December 2010

2010-12-23T16:07:01Z

← Older revision		Revision as of 16:07, 23 December 2010
Line 29:		Line 29:

	[[category:Seminars]]		[[category:Seminars]]
	[[category:Seminars ~~2009~~]]		[[category:Seminars 2010]]

Acbm at 10:41, 4 November 2010

2010-11-04T10:41:00Z

← Older revision		Revision as of 10:41, 4 November 2010
Line 24:		Line 24:
	- Melhorar o sistema usado no INESC-ID Lisboa;<br/>		- Melhorar o sistema usado no INESC-ID Lisboa;<br/>
	- Avaliar o trabalho efectuado, usando métricas de avaliação como a precisão e a abrangência.		- Avaliar o trabalho efectuado, usando métricas de avaliação como a precisão e a abrangência.

Acbm at 10:40, 4 November 2010

2010-11-04T10:40:50Z

← Older revision		Revision as of 10:40, 4 November 2010
Line 12:		Line 12:
	== Abstract ==		== Abstract ==

	Num mundo dominado pela variedade de povos, culturas e línguas, cada vez mais surge a necessidade de ferramentas tecnológicas que ajudem a lidar com tanta diversidade. O Processamento de Língua Natural é uma área da Ciência da Computação e Linguística na qual é difícil trabalhar, pela ambiguidade que é inerente às línguas faladas por todo o mundo. Melhorias nesta área trazem desde logo vantagens óbvias:		Num mundo dominado pela variedade de povos, culturas e línguas, cada vez mais surge a necessidade de ferramentas tecnológicas que ajudem a lidar com tanta diversidade. O Processamento de Língua Natural é uma área da Ciência da Computação e Linguística na qual é difícil trabalhar, pela ambiguidade que é inerente às línguas faladas por todo o mundo. Melhorias nesta área trazem desde logo vantagens óbvias:<br/>
			- Tradução automática de textos ou de páginas de Internet, que aproxima as pessoas de informação (à partida) desconhecida;<br/>
	- Tradução automática de textos ou de páginas de Internet, que aproxima as pessoas de informação (à partida) desconhecida;		- Sumarização automática de longos documentos, que poupa tempo precioso;<br/>
			- Reconhecimento da fala, que cada vez mais torna a dicção de textos uma realidade;<br/>
	- Sumarização automática de longos documentos, que poupa tempo precioso;		- Entre muitas outras aplicações no mundo real.<br/>

	- Reconhecimento da fala, que cada vez mais torna a dicção de textos uma realidade;

	- Entre muitas outras aplicações no mundo real.

	Sem dúvida, esta é uma área a apostar para o futuro.		Sem dúvida, esta é uma área a apostar para o futuro.

	Esta dissertação trata de uma das muitas tarefas presentes na área do Processamento de Língua Natural: o Reconhecimento de Entidades Mencionadas, neste caso em textos portugueses. Actualmente, o INESC-ID Lisboa possui uma cadeia de processamento de língua natural na qual está inserido o sistema que foi usado nesta dissertação. Em particular, os principais objectivos deste trabalho foram:		Esta dissertação trata de uma das muitas tarefas presentes na área do Processamento de Língua Natural: o Reconhecimento de Entidades Mencionadas, neste caso em textos portugueses. Actualmente, o INESC-ID Lisboa possui uma cadeia de processamento de língua natural na qual está inserido o sistema que foi usado nesta dissertação. Em particular, os principais objectivos deste trabalho foram: <br/>
			- Fazer um estudo comparativo dos sistemas que, hoje em dia, fazem Reconhecimento de Entidades Mencionadas em português;<br/>
	- Fazer um estudo comparativo dos sistemas que, hoje em dia, fazem Reconhecimento de Entidades Mencionadas em português;		- Propor um novo conjunto de Directivas de Classificação para textos em português, substituindo assim as Directivas de 2007 e 2008;<br/>
			- Melhorar o sistema usado no INESC-ID Lisboa;<br/>
	- Propor um novo conjunto de Directivas de Classificação para textos em português, substituindo assim as Directivas de 2007 e 2008;

	- Melhorar o sistema usado no INESC-ID Lisboa;

	- Avaliar o trabalho efectuado, usando métricas de avaliação como a precisão e a abrangência.		- Avaliar o trabalho efectuado, usando métricas de avaliação como a precisão e a abrangência.

Acbm at 22:13, 3 November 2010

2010-11-03T22:13:07Z

New page

__NOTOC__

== Date ==

* 15:30, Friday, November 5<sup>th</sup>, 2010
* Room 336

== Speaker ==

* [[Diogo Oliveira]]

== Abstract ==

Num mundo dominado pela variedade de povos, culturas e línguas, cada vez mais surge a necessidade de ferramentas tecnológicas que ajudem a lidar com tanta diversidade. O Processamento de Língua Natural é uma área da Ciência da Computação e Linguística na qual é difícil trabalhar, pela ambiguidade que é inerente às línguas faladas por todo o mundo. Melhorias nesta área trazem desde logo vantagens óbvias:

- Tradução automática de textos ou de páginas de Internet, que aproxima as pessoas de informação (à partida) desconhecida;

- Sumarização automática de longos documentos, que poupa tempo precioso;

- Reconhecimento da fala, que cada vez mais torna a dicção de textos uma realidade;

- Entre muitas outras aplicações no mundo real.

Sem dúvida, esta é uma área a apostar para o futuro.

Esta dissertação trata de uma das muitas tarefas presentes na área do Processamento de Língua Natural: o Reconhecimento de Entidades Mencionadas, neste caso em textos portugueses. Actualmente, o INESC-ID Lisboa possui uma cadeia de processamento de língua natural na qual está inserido o sistema que foi usado nesta dissertação. Em particular, os principais objectivos deste trabalho foram:

- Fazer um estudo comparativo dos sistemas que, hoje em dia, fazem Reconhecimento de Entidades Mencionadas em português;

- Propor um novo conjunto de Directivas de Classificação para textos em português, substituindo assim as Directivas de 2007 e 2008;

- Melhorar o sistema usado no INESC-ID Lisboa;

- Avaliar o trabalho efectuado, usando métricas de avaliação como a precisão e a abrangência.

'''Note:''' This seminar will be held in Portuguese.

[[category:Seminars]]
[[category:Seminars 2009]]