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dc.date.accessioned 2019-06-11T15:03:08Z
dc.date.available 2019-06-11T15:03:08Z
dc.date.issued 2013
dc.identifier.uri https://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/76216
dc.description.abstract La minería de textos tiene un importante potencial, ya que gran parte de la información de las organizaciones está disponible en documentos de texto u otra información no estructurada. Una de las tareas integrales de la minería de textos es la extracción de entidades con nombre (NER). El presente trabajo describe los principales enfoques en uso para esta tarea y los aplica a un problema concreto, la extracción de información de un corpus de 8000 documentos correspondientes a resoluciones rectorales. Los experimentos muestran que los campos aleatorios condicionales (CRFs) son la técnica más adecuada para este problema. El trabajo describe también la arquitectura para la gestión de información no estructurada en la que se enmarca esta tarea y de la que forma parte. es
dc.format.extent 109-120 es
dc.language es es
dc.subject NER es
dc.subject HMM es
dc.subject CRF es
dc.subject minería de texto es
dc.subject UIMA es
dc.title Técnicas de extracción de entidades con nombre es
dc.type Objeto de conferencia es
sedici.identifier.uri http://42jaiio.sadio.org.ar/proceedings/simposios/Trabajos/ASAI/10.pdf es
sedici.identifier.issn 1850-2784 es
sedici.creator.person Pérez Abelleira, M. Alicia es
sedici.subject.materias Ciencias Informáticas es
sedici.description.fulltext true es
mods.originInfo.place Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa es
sedici.subtype Objeto de conferencia es
sedici.rights.license Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International (CC BY-SA 4.0)
sedici.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
sedici.date.exposure 2013-09
sedici.relation.event XIV Argentine Symposium on Artificial Intelligence (ASAI) - JAIIO 42 (2013). es
sedici.description.peerReview peer-review es


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