NERUA: sistema de detección y clasificación de entidades utilizando aprendizaje automático

• Autores: Óscar Ferrández Escámez, Zornitsa Kozareva, Andrés Montoyo Guijarro , Rafael Muñoz Guillena
• Localización: Procesamiento del lenguaje natural, ISSN 1135-5948, Nº. 35, 2005, págs. 37-44
• Idioma: español
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    Este artículo presenta un sistema de reconocimiento de entidades para Español combinando diferentes algoritmos de aprendizaje. Se propone una detección de entidades independiente del lenguaje y se estudia la influencia del tamaño del corpus de entrenamiento en los resultados. NERUA obtuvo 92.96% f-score en la detección y 78.59% en la clasificación de entidades

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    In this paper we present a Named Entity Recognition system developed for Spanish by combining different machine learning techniques. A language independent approach for NE detection and evaluation of the influence of the training corpus size have been made. NERUA obtained 92.96% f-score for detection and 78.59% for classification