@PHDTHESIS{ 2017:1319438933,
 	title = {Reconhecimento de entidades nomeadas na área da geologia : bacias sedimentares brasileiras},
 	year = {2017},
 	url = "http://tede2.pucrs.br/tede2/handle/tede/8035",
 	abstract = "O tratamento da informação textual torna-se cada vez mais relevante para muitos domínios. Nesse sentido, uma das primeira tarefas para Extração de Informações a partir de textos é o Reconhecimento de Entidades Nomeadas (REN), que consiste na identificação de referências feitas a determinadas entidades e sua classificação. REN compreende muitos domínios, entre eles os mais usuais são medicina e biologia. Um dos domínios desafiadores no reconhecimento de EN é o de Geologia, sendo essa uma área carente de recursos linguísticos computacionais. A presente tese propõe um método para o reconhecimento de EN relevantes no domínio da Geologia, subárea Bacia Sedimentar Brasileira, em textos da língua portuguesa. Definiram-se features genéricas e geológicas para a geração do modelo de aprendizado. Entre as abordagens automáticas para classificação de EN, a mais proeminente é o modelo probabilístico Conditional Random Fields (CRF). O CRF tem sido utilizado eficazmente no processamento de textos em linguagem natural. A fim de gerar um modelo de aprendizado foi criado o GeoCorpus, um corpus de referência para REN Geológicas, anotado por especialistas. Avaliações experimentais foram realizadas com o objetivo de comparar o método proposto com outros classificadores. Destacam-se os melhores resultados para o CRF, o qual alcançou 76,78% e 54,33% em Precisão e Medida-F.",
 	publisher = {Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul},
 	scholl = {Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação},
 	note = {Escola Politécnica}
}