@MASTERSTHESIS{ 2013:42092507,
 	title = {O reconhecimento de entidades nomeadas por meio de conditional Random Fields para a l?ngua portuguesa},
 	year = {2013},
 	url = "http://tede2.pucrs.br/tede2/handle/tede/5246",
 	abstract = "Muitas tarefas de Processamento da Linguagem Natural envolvem a previs?o de um grande n?mero de vari?veis, as quais dependem umas das outras. M?todos de predi??o estruturada s?o, essencialmente, uma combina??o de classifica??o e de modelagem baseada em grafo. Eles unem a compet?ncia dos m?todos de classifica??o com a capacidade desse tipo de modelagem de reproduzir, compactamente, dados multivariados. Os m?todos de classifica??o realizam a predi??o usando um grande conjunto de features como entrada. Conditional Random Fields (CRF) ? um m?todo probabil?stico de predi??o estruturada e tem sido amplamente aplicado em diversas ?reas, tais como processamento da linguagem natural, incluindo o Reconhecimento de Entidades Nomeadas (REN), vis?o computacional e bioinform?tica. Sendo assim, neste trabalho ? proposta a aplica??o do CRF para o REN em textos da L?ngua Portuguesa e, sequencialmente, avaliar o seu desempenho com base no corpus do HAREM. Finalmente, testes comparativos da abordagem determinada versus a similar da literatura foram realizados, ilustrando a competitividade e efic?cia do sistema proposto.",
 	publisher = {Pontif?cia Universidade Cat?lica do Rio Grande do Sul},
 	scholl = {Programa de P?s-Gradua??o em Ci?ncia da Computa??o},
 	note = {Faculdade de Inform?ca}
}