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El objetivo de este trabajo es desarrollar una metodología para la detección y clasificación de nombres propios (NP) en las categorías de antropónimo, topónimo y nombre de organización. La hipótesis sobre la que se basa la investigación es que el contexto de aparición de los NP - definido como las n palabras previas – así como los elementos que componen el NP mismo, pueden aportar pistas para predecir el tipo de entidad. Para tal fin, se diseñó un algoritmo de clasificación supervisado que se entrena con un corpus ya anotado por otro sistema, que en el caso de nuestros experimentos fue la suite de analizadores de idiomas FreeLing anotando el corpus de la Wikipedia en castellano. En el entrenamiento, nuestro sistema aprende a relacionar tipos de entidades con palabras del contexto así como las que componen los NP anotados. Se evalúan los resultados en el corpus CONLL-2002 y también con un corpus de geopolítica perteneciente a la revista Le Monde Diplomatique en su edición en castellano. Se compara además el desempeño en ese corpus de distintos sistemas de extracción y clasificación de NP en castellano.
The purpose of this research is to develop a methodology for the detection and categorisation of named entities or proper names (PPNN), in the categories of geographical place, person and organisation. The hypothesis is that the context of occurrence of the entity - a context window of n words before the target - as well as the components of the PN itself may provide good estimators of the type of PN. To that end, we developed a supervised categorisation algorithm, with a training phase in which the system receives a corpus already annotated by another NERC system. In the case of these experiments, such system was the open-source suite of language analysers FreeLing, annotating the corpus of the Spanish Wikipedia. During this training phase, the system learns to associate the category of entity with words of the context as well as those from the PN itself. We evaluate results with the CONLL-2002 and also with a corpus of geopolitics from the journal Le Monde Diplomatique in its Spanish edition, and compare the results with some well-known NERC systems for Spanish.
