Diana Clementino de Figueiredo
1 PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO GRANDE DO SUL FACULDADE DE INFORMÁTICA PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO Extração de Relações do Domínio de Organizações para o Português SANDRA COLLOVINI DE ABREU Tese de Doutorado apresentada à Faculdade de Informática como parte dos requisitos para obtenção do título de Doutor em Ciência da Computação. Área de concentração: Ciência da Computação. Orientadora: Renata Vieira Porto Alegre 2014
3 Dados Internacionais de Catalogação na Publicação (C IP) A162e Abreu, Sandra Collovini de Extração de relações do domínio de organizações para o português / Sandra Collovini de Abreu. Porto Alegre, p. Tese (Doutorado) Fac. de Informática, PUCRS. Orientadora: Profª. Drª. Renata Vieira. 1. Informática. 2. Processamento da Linguagem Natural. 3. Recuperação da Informação. 4. Ontologia. I. Vieira, Renata. II. Título. CDD Ficha Catalográfica elaborada pelo Setor de T ratamento da Informação da B C-PU C RS!
7 Para minha família, amores da minha vida.
9 AGRADECIMENTOS Primeiramente, agradeço à minha orientadora, Renata Vieira, pelo incentivo constante e amizade durante todo o Doutorado. Aos meus saudosos pais, por terem acreditado em mim sempre, e por proporcionarem o início dos meus estudos. Os seus ensinamentos seguem comigo, e com certeza eles estão participando dessa conquista. Aos amores da minha vida, James e Beatriz, que nasceu e cresceu lindamente durante o Doutorado. Agradeço a eles pelo infinito amor, força e inspiração, fundamentais no percurso de todo o Doutorado. A toda família, pelo amor e incentivo. Em especial, a minha amada sobrinha Carolina, pelo auxílio na etapa de qualificação do Doutorado; à minha sogra Clenir, e à Karina, por todo o apoio e por cuidarem da Beatriz quando eu estava na PUCRS me dedicando ao Doutorado. As minhas amigas do coração: a minha irmã Ângela e a Cássia, que sempre acompanharam as minhas jornadas. Agradeço a elas pela compreenção e força durante todo o Dourorado. Aos colegas do laboratório de PLN pelo companheirismo e auxílio no transcorrer deste estudo: Clarissa, Evandro, Tiago, Nicolas, Lucas Hilgert, Lucas Pugens, Tiago Bonamigo, Marcelo, Marco, Roger, Larissa, Daniela, Aline, Denise, Marlo, Rodrigo, Bernardo. Em especial, agradeço ao meu bolsista Lucas Pugens pelo comprometimento e pela dedicação em importantes tarefas relacionadas à tese; às linguistas Aline e Denise pelo apoio e pela realização da anotação das relações no corpus da tese; aos colegas Daniela, Larissa e Marlo pela amizade e por me auxiliarem em momentos importantes da tese. À FAPERGS e à CAPES pelo apoio financeiro durante parte do doutorado. 9
11 Extração de Relações do Domínio de Organizações para o Português RESUMO A tarefa de Extração de Relações a partir de textos é um dos principais desafios da área de Extração de Informação, tendo em vista o conhecimento linguístico exigido e a sofisticação das técnicas de processamento da língua empregados. Essa tarefa visa identificar e classificar relações semânticas que ocorrem entre entidades reconhecidas em um determinado texto. Por exemplo, o trecho No próximo Sábado, Ronaldo Lemos, diretor da Creative Commons, irá participar de um debate (...)" expressa uma relação de vínculo-institucional" que ocorre entre as entidades nomeadas Ronaldo Lemos" e Creative Commons". Esta tese propõe um processo para extração de descritores de relação, os quais descrevem relações explícitas entre entidades nomeadas do domínio de Organizações (Pessoa, Organização e Local) utilizando o modelo probabilístico Conditional Random Fields (CRF), e sua aplicação em textos da Língua Portuguesa. O modelo probabilístico CRF tem sido aplicado eficientemente em diversas tarefas de processamento de texto sequencial, incluindo recentemente a tarefa de Extração de Relações. A fim de aplicar o processo proposto, um corpus de referência para extração de relações, necessário para o aprendizado, foi anotado manualmente, tomando como base um corpus de referência para entidades nomeadas (HAREM). Com base em uma extensa revisão da literatura sobre a tarefa de extração automática de relações, features de diferentes naturezas foram definidas. Uma avaliação experimental foi realizada com o objetivo de avaliar o modelo aprendido utilizando as features definidas. Diferentes configurações de features de entrada para o CRF foram avaliadas. Dentre elas, destacou-se a inclusão da feature semântica baseada na categoria da entidade nomeada, já que essa feature conseguiu expressar melhor o tipo de relação que se deseja identificar entre o par de entidades nomeadas. Por fim, os melhores resultados obtidos correspondem à extração de relações entre as entidades nomeadas das categorias Organização e Pessoa, na qual as taxas de F-measure foram de 57% e 63%, considerando as extrações corretas e parcialmente corretas, respectivamente. Palavras-chave: Extração de Informação; Extração de Relações; Entidades Nomeadas; Reconhecimento de Entidades Nomeadas; Processamento de Linguagem Natural, Conditional Random Fields
13 Extração de Relações do Domínio de Organizações para o Português ABSTRACT The task of Relation Extraction from texts is one of the main challenges in the area of Information Extraction, considering the required linguistic knowledge and the sophistication of the language processing techniques employed. This task aims at identifying and classifying semantic relations that occur between entities recognized in a given text. For example, the sentence Next Saturday, Ronaldo Lemos, director of Creative Commons, will participate in a debate [...]" expresses a institutionalbond" relation that occurs between the named entities Ronaldo Lemos" and Creative Commons". This thesis proposes a process for extraction of relation descriptors, which describes the explicit relations between named entities in the Organization domain (Person, Organization and Location) by applying, to texts in Portuguese, Conditional Random Fields (CRF), a probabilistic model that has been used in various tasks e ciently in processing sequential text, including the task of Relation Extraction. In order to implement the proposed process, a reference corpus for extracting relations, necessary for learning, was manually annotated based on a reference corpus for named entities (HAREM). Based on an extensive literature review on the automatic extraction of relations task, features of di erent types were defined. An experimental evaluation was performed to evaluate the learned model utilizing the defined features. Di erent input feature configurations for CRF were evaluated. Among them, the highlight was the inclusion of the semantic feature based on the named entity category, since this feature could express, in a better way, the kind of relationship between the pair of named entities we want to identify. Finally, the best results correspond to the extraction of relations between the named entities of Organization and Person categories, in which the F -measure rates were 57% and 63%, considering the correct and partially correct extractions, respectively. Keywords: Information Extraction; Relation Extraction; Named Entity; Named Entity Recognition, Natural Language Processing; Conditional Random Fields
15 LISTA DE FIGURAS Figura 2.1 Representação Gráfica das cadeias lineares HMMs, MEMMs e CRFs. (Fonte: [59]) Figura 2.2 Exemplo de Representação Gráfica do CRF para ER Figura 4.1 Processo de anotação manual das relações Figura 5.1 Visão geral do processo proposto Figura 6.1 Melhores resultados de descritores de relação Figura 6.2 Comparativo de F-measure da base ORG-ORG entre as diferentes configurações de Features com validação cruzada de 5-folds Figura 6.3 Comparativo de F-measure da base ORG-PES entre as diferentes configurações de Features com validação cruzada de 5-folds Figura 6.4 Comparativo de F-measure da base ORG-LOCAL entre as diferentes configurações de Features com validação cruzada de 5-folds Figura 6.5 Comparativo de F-measure da base ORG-PES-LOCAL entre as diferentes configurações de Features com validação cruzada de 5-folds Figura 6.6 Comparativo de F-measure da base ORG-PES-LOCAL entre as diferentes configurações de Features com validação cruzada de 10-folds
17 LISTA DE TABELAS Tabela 2.1 Exemplos de relações propostas na literatura Tabela 2.2 Exemplo de extração de relações de um trecho de texto em português Tabela 3.1 Dados e métodos de avaliação para o Inglês Tabela 3.2 Dados e métodos de avaliação para o Português Tabela 4.1 Corpus de referência Tabela 4.2 Número de instâncias de relações dos conjuntos de dados Tabela 4.3 Classificação das relações dos conjuntos de dados Tabela 4.4 Exemplos de porções de texto de instâncias de relação positivas Tabela 4.5 Exemplos de porções de texto de instâncias de relação negativas Tabela 5.1 Número de etiquetas da anotação BIO no conjunto de dados Tabela 5.2 Conjunto de Features baseadas em POS, adaptado de [66, 73] Tabela 5.3 Conjunto de Features Baseadas no Item Lexical, adaptado de [22, 66, 67, 73]. 63 Tabela 5.4 Conjunto de Features Sintáticas, adaptado de [66, 67] Tabela 5.5 Conjunto de Features Baseadas em Padrões, adaptado de [4] Tabela 5.6 Conjunto de Features Baseadas na Sequência Frasal, adaptado de [66, 73].. 65 Tabela 5.7 Conjunto de Features Semânticas, adaptado de [73] Tabela 5.8 Conjunto de Features baseadas em Dicionário Tabela 5.9 Exemplos de vetor de features Tabela 6.1 Exemplo de Critério de Avaliação dos descritores de relação Tabela 6.2 Classificação BIO de ORG-ORG por conjunto de features Tabela 6.3 Resultados de ORG-ORG por conjunto de Features. * indica que o valor atual é estatisticamente melhor do que o valor da linha anterior Tabela 6.4 Classificação BIO de ORG-PES por conjunto de features Tabela 6.5 Resultados de ORG-PES por conjunto de Features. * indica que o valor atual éestatisticamentemelhordoqueovalordalinhaanterior Tabela 6.6 Classificação BIO de ORG-LOCAL por conjunto de features Tabela 6.7 Resultados de ORG-LOCAL por conjunto de Features. * indica que o valor atual é estatisticamente melhor do que o valor da linha anterior Tabela 6.8 Classificação BIO de ORG-PES-LOCAL por conjunto de features Tabela 6.9 Resultados de ORG-PES-LOCAL por conjunto de Features. * indica que o valor atual é estatisticamente melhor do que o valor da linha anterior Tabela 6.10 Classificação BIO de ORG-PES-LOCAL por conjunto de features Tabela 6.11 Resultados de ORG-PES-LOCAL por conjunto de Features. * indica que o valor atual é estatisticamente melhor do que o valor da linha anterior Tabela 6.12 Exemplos classificados como falso-positivos na base ORG-ORG Tabela 6.13 Exemplos classificados como falso-positivos na base ORG-PES
18 Tabela 6.14 Exemplos classificados como falso-positivos na base ORG-LOCAL Tabela 6.15 Exemplos classificados como falso-positivos na base ORG-PES-LOCAL Tabela 6.16 Exemplos classificados como falso-negativos na base ORG-ORG Tabela 6.17 Exemplos classificados como falso-negativos na base ORG-PES Tabela 6.18 Exemplos classificados como falso-negativos na base ORG-LOCAL Tabela 6.19 Exemplos classificados como falso-negativos na base ORG-PES-LOCAL Tabela 6.20 Comparativo dos resultados da relação de Localização Tabela 7.1 Resultados de trabalhos de ER do Português Tabela 8.1 Exemplos positivos da base ORG-LOCAL Tabela 8.2 Exemplos positivos da base ORG-ORG Tabela 8.3 Exemplos positivos da base ORG-PES Tabela 9.1 Classificação BIO de ORG-ORG por conjunto de features Tabela 9.2 Resultados de ORG-ORG por conjunto de Features. * indica que o valor atual é estatisticamente melhor do que o valor da linha anterior Tabela 9.3 Classificação BIO de ORG-PES por conjunto de features Tabela 9.4 Resultados de ORG-PES por conjunto de Features. * indica que o valor atual éestatisticamentemelhordoqueovalordalinhaanterior Tabela 9.5 Classificação BIO de ORG-LOCAL por conjunto de features Tabela 9.6 Resultados de ORG-LOCAL por conjunto de Features. * indica que o valor atual é estatisticamente melhor do que o valor da linha anterior Tabela 10.1 Exemplo de entrada para a anotação dos descritores de relação Tabela 10.2 Exemplo de saída para a anotação dos descritores de relação
19 LISTA DE SIGLAS ACE Automatic Content Extraction BI Business Intelligence CRF Conditional Random Fields EN Entidade Nomeada EI Extração de Informação ER Extração de Relações FSM Finite State Machines HAREM Avaliação de Sistemas de Reconhecimento de Entidades Mencionadas HMM Hidden Markov Model IC Inteligência Competitiva KNN k-nearest-neighbors MEM Maximum Entropy Moldel MEMM Maximum Entropy Markov Moldel MUC-6 Message Understanding Conference Open IE Open Information Extraction PLN Processamento da Linguagem Natural POS Part of Speech ReRelEM Reconhecimento de Relações entre Entidades Mencionadas REN Reconhecimento de Entidades Nomeadas SemEval Evaluation Exercises on Semantic Evaluation SRL Semantic Role Labeling SVM Support Vector Machines TAC Text Analysis Conference
21 SUMÁRIO 1. Introdução Objetivos Objetivo Geral Objetivos Específicos Organização do Trabalho Fundamentação Conceitual Reconhecimento de Entidades Nomeadas Extração de Relações Conditional Random Fields Definição da Tarefa de Extração de Relações no Contexto desta Tese Trabalhos Relacionados Sistemas/ Abordagens Computacionais para Extração de Relações Sistemas de Extração de Relações para o Português Extração de Relações utilizando Conditional Random Fields Integrating Probabilistic Extraction Model and Data Mining to Discover Relations and Patterns in Text The Tradeo sbetweenopenandtraditionalrelationextraction Extracting Relation Descriptors with Conditional Random Fields Avaliação da Tarefa de Extração de Relações Corpus da Pesquisa Corpus do HAREM Anotação dos Dados Processo Proposto Etiquetagem dos Textos Reconhecimento das Entidades Nomeadas Representação das Instâncias de Relações Definição das Features Geração e Validação do Modelo Probabilístico CRF Descritores de Relação Extraídos
22 6. Avaliação Experimental Configuração da Avaliação Experimental Avaliação dos Resultados Discussão dos Resultados Análise de Erros Comparação dos Resultados do Processo Proposto com Sistemas de ER do Português Considerações Finais Contribuições Trabalhos Futuros Bibliografia Apêndice A Apêndice B Apêndice C 109
23 23 1. Introdução A Extração de Relações (ER) a partir de textos é um dos principais desafios da área de Extração de Informação (EI), a qual busca a extração e a identificação de relações que ocorrem entre entidades. Nesse contexto, dentre as tarefas de EI temos a identificação/reconhecimento de entidades nomeadas (ENs), como nomes de pessoas e de organizações, e a extração das relações entre essas entidades em textos em linguagem natural. OreconhecimentoapropriadodeENscontidasemtextoséimportanteparaaEI,umavezque o sentido de um texto está frequentemente ancorado nestas entidades. De acordo com [90], textos informativos como artigos de notícias geralmente referem-se mais a entidades e a acontecimentos específicos do que a conceitos genéricos. No entanto, por vezes o Reconhecimento de Entidades Nomeadas (REN) não é suficiente para tarefas de EI, requerendo também a identificação das relações estabelecidas entre essas entidades. Por exemplo, considerando o domínio de negócios, apenas a identificação de nomes de empresas contidas em um artigo de notícias não é tão informativa quanto identificar, por exemplo, a relação de "aquisição" (do inglês, is acquired by") ocorrida entre duas entidades nomeadas que representam empresas [18, 64, 92]. Tendo em vista o fato das relações semânticas conterem conhecimento mais rico/informativo, surgiu a necessidade de avanços em técnicas para identificação e extração automática de relações. ER é uma tarefa que contribui com diversas áreas além da EI, tais como sistemas de perguntas e respostas, sumarização de textos, recuperação de informação, anotação para Web Semântica, construção e enriquecimento de recursos lexicais e ontologias. OproblemadaERtemsidoestudadoextensivamenteemtextosdelinguagemnatural,incluindo artigos de notícias, publicações científicas, blogs, s, e recursos como a Wikipedia, o Twitter e a Web, em geral [92]. Há um interesse crescente em ER, principalmente motivado pelo crescimento exponencial da informação disponibilizada através da World Wide Web, que torna a tarefa de pesquisar e utilizar esta enorme quantidade de dados impossível através de meios manuais. A popularização de redes sociais como Twitter e Facebook, que impulsionam os usuários a inserir novos dados frequentemente em uma base, resulta em uma geração diária de centenas de milhões de pequenos textos. Esse contexto torna a tarefa de EI ainda mais complexa e uma área de pesquisa relevante [38]. Várias abordagens têm sido propostas para ER a partir de dados não estruturados, tais como aprendizado supervisionado ou não supervisionado; técnicas baseadas em corpus, estratégias linguísticas; recursos como bases lexicais e ontologias; modelos baseados em regras, modelos baseados em aprendizado estatístico e sistemas híbridos. Para alguns idiomas, como o Inglês, há uma extensa pesquisa sobre ER [2, 4, 13, 24, 25, 29, 32, 36, 37, 39, 51, 54, 55, 66, 69, 73, 83, 96, 97, 103, 105, 110], enquanto para o Português, encontramos um número menor de trabalhos que lidam com ER [6, 14, 16, 20, 41, 48, 89, 93, 100, 104]. Além disso, como os idiomas são diferentes não é possível
24 24 reutilizar para o Português, recursos e bases de dados existentes para o Inglês, limitando assim mais avanços nas pesquisas em Português. Dentre as técnicas disponíveis para ER, destacam-se no aprendizado estatístico os modelos Conditional Random Fields (CRF). A literatura tem apresentado o modelo probabilístico CRF como uma boa alternativa, uma vez que tem sido aplicado eficientemente em diversas tarefas de processamento de texto sequencial, incluindo recentemente a tarefa de ER [4, 29, 66]. O modelo probabilístico CRF será apresentado na Seção 2.3. No contexto deste trabalho, um processo para extração de descritores de relação entre entidades nomeadas do domínio de Organizações para o Português é proposto, utilizando o aprendizado estatístico, especificamente o CRF. A escolha por aplicar o modelo probabilístico CRF em particular édevidoaofatodestemodelotersemostradocompetitivoemcomparaçãocomoutrasabordagens [3, 18, 30, 39, 51, 54, 64, 83, 106, 109, 110]. Uma outra motivação para o uso do CRF neste trabalho, é a aplicação de aprendizado de máquina em tarefas que envolvem PLN, uma vez que a maioria dos trabalhos de ER para o Português são baseados em regras [14,16,20]. De forma similar, na dissertação de mestrado aplicamos aprendizado de máquina (árvores de decisão) para a tarefa de resolução de correferência em textos do Português [28]. Destaca-se também que, no nosso grupo de pesquisa em Processsamento da Linguagem Natural 1 temos trabalhos que aplicam o modelo CRF na tarefa de REN [33], etapa necessária para ER. Dessa forma, o CRF pode ser aplicado tanto em REN como em ER, e assim podemos ter uma abordagem única para tratar o Português que necessita de recursos para tais tarefas. Não temos conhecimento de nenhum trabalho de ER baseado em CRF para esta língua. OestudododomíniodeOrganizaçõesfoiescolhidoporapresentarumpotencialdeaplicabilidade bem claro para diferentes áreas. Aplicações na área de Processamento da Linguagem Natural (PLN) edenegóciospodemsebeneficiarcomaextraçãoderelaçõesdessedomínio,comoporexemplo, aáreadevendasemarketingqueaorelacionardiferentesempresaspossibilitaaidentificaçãode possíveis clientes em potencial. Muitos dos sistemas de REN tratam Organizações, pois são informações importantes para Corporações em geral. As áreas de Business Intelligence (BI) e Inteligência Competitiva (IC) estão em crescimento e começam a reconhecer a importância das tarefas de REN eercomoparteintegrantedesuasaplicações. 1.1 Objetivos Objetivo Geral Este trabalho tem como objetivo geral propôr um processo para extração de descritores de relação entre entidades nomeadas do domínio de Organizações (Organização, Pessoa e Local) em textos da Língua Portuguesa. 1 linatural/
25 Objetivos Específicos Com a finalidade de atingir o objetivo geral, os seguintes objetivos específicos são definidos: Apresentar uma análise detalhada do estado da arte sobre a tarefa de extração automática de relações semânticas; Construir um corpus de referência para a tarefa de ER no domínio de Organizações; Definir um conjunto de features para o aprendizado da ER; Aplicar o modelo probabilístico CRF para o aprendizado de ER; Avaliar o processo proposto. 1.2 Organização do Trabalho Este trabalho está organizado da seguinte forma. No Capítulo 2 é apresentada a fundamentação conceitual do trabalho proposto. Na sequência, o escopo específico deste trabalho é definido no final deste capítulo. Sistemas e abordagens computacionais que representam o estado da arte de ER, e os sistemas para o Português que situam este idioma na tarefa de ER são apresentados no Capítulo 3. Sistemas de ER baseados em CRF são descritos no detalhe neste capítulo, seguida de uma discussão sobre avaliação da tarefa de ER. O corpus de pesquisa utilizado neste trabalho, bem como a sua correspondente anotação para ER são apresentados no Capítulo 4. O processo de ER proposto é descrito no Capítulo 5. Na sequência, a avaliação experimental do processo proposto é apresentada no Capítulo 6. Por fim, no Capítulo 7 as considerações finais são apresentadas.
27 27 2. Fundamentação Conceitual 2.1 Reconhecimento de Entidades Nomeadas REN busca identificar, desambiguar e classificar expressões linguísticas contidas em textos, na sua maioria nomes próprios, que remetem para um referente específico [76]. Um estudo que aborda a tarefa de REN é apresentado em [79]. A tarefa de REN foi formalmente introduzida em 1995 na sexta edição da conferência de avaliação conjunta Message Understanding Conference (MUC-6) [77]. Desde então, o interesse pelo REN cresceu significativamente e outras conferências de avaliação conjunta têm sido dedicadas a essa tarefa, incluindo o programa da Automatic Content Extraction (ACE) [34] com início em 1999, seguido da conferência Text Analysis Conference 1 (TAC) com sua primeira edição em 2008, e por fim, a conferência Avaliação de Sistemas de Reconhecimento de Entidades Mencionadas (HAREM), dedicada exclusivamente à Língua Portuguesa com sua primeira edição em 2005 [91]. De uma forma geral, o REN é realizado em duas etapas: (1) Identificação (ou delimitação), em que as palavras que formam a EN; são selecionadas; (2) Classificação, em que é atribuída a categoria semântica da EN. A classificação mais comum das ENs, estabelecida no MUC-6, considera três tipos: as que referenciam Pessoas Singulares (antropônimos); Coletivas (empresas e organizações) e Lugares (topônimos) [76]. Para exemplificar tomemos a sentença: Mafalda Reis e Nuno Cunha palestraram na Universidade de Coimbra". No exemplo temos três ENs: Mafalda Reis", Nuno Cunha", Universidade de Coimbra", sendo as duas primeiras correspondentes à categoria semântica Pessoa e a última, à categoria semântica Organização. Entretanto, existem outras categorias de ENs, como as menções a Obras (por exemplo, Código Da Vinci"); Acontecimentos (por exemplo, Festa de Santo Antônio"), Tempo (por exemplo, meio-dia"); Coisa (por exemplo, barco"), entre outras. Várias abordagens têm sido adotadas na tarefa de REN; a abordagem mais simples é a que se baseia na consulta de almanaques (gazetteers). Tal abordagem depende fortemente da existência de listas de nomes próprios como antropônimos, topônimos, designadores de nomes de empresas, organizações e outras palavras que podem servir para identificar/classificar um nome, como, por exemplo, abreviaturas (Ltda., Jr., etc.), conforme apresentado em [87]. Soluções iniciais se baseavam em regras intuitivas construídas manualmente, as quais exigiam conhecimento de especialistas, como, por exemplo, regras descritas por meio de autômatos de estados finitos [49]. Trabalhos mais recentes sobre REN utilizam métodos estatísticos de aprendizado de máquina, tais como Modelos Ocultos de Markov (HMM) [11], Modelos de Máxima Entropia (MEM) [23], Máquinas de Vetores Suporte (SVM) [57] e Campos Aleatórios Condicionais (CRF) [94]. Abordagens híbridas para REN que se baseiam numa combinação de técnicas também são utilizadas, como, por exemplo, o sistema descrito em [72], o qual combina gramáticas baseadas em regras, modelos de máxima entropia e 1
28 28 almanaques. REN pode beneficiar diversas aplicações de PLN. Em sistemas de perguntas e respostas, por exemplo, as palavras candidatas a respostas frequentemente são ENs que necessitam ser previamente identificadas e classificadas por um módulo/sistema de REN [65]. De acordo com [60], o primeiro passo para a maioria das tarefas de EI é detectar e classificar todos os nomes próprios mencionados em um texto, uma tarefa geralmente referida como REN. Segundo [59], a extração de estruturas mais complexas, como eventos ou relações, depende do bom desempenho do REN como uma etapa de pré-processamento. Na literatura, existem vários trabalhos que consideram REN como parte de sistemas de ER [2,51, 64,96], dado que a etapa de REN pode auxiliar na identificação dos argumentos/entidades que fazem parte de uma determinada relação. Este trabalho considera REN na etapa de pré-processamento do processo para extração de descritores de relação entre ENs no domínio de Organizações, descrito na Seção Extração de Relações ER consiste em detectar e classificar relações semânticas que ocorrem entre (pares de) entidades reconhecidas em um determinado texto [60]. Relações semânticas são relações entre conceitos ou significados envolvendo diferentes unidades linguísticas e componentes, como a relação de meronímia ( parte-de") que ocorre entre uma mesma Organização Comercial constituída de uma Filial que possui a relação parte-de" com a sua Matriz. Na literatura, encontramos uma variedade de tipos de relações, entretanto uma relação é considerada relevante de acordo com vários fatores, principalmente pelo tipo de informação que se deseja extrair, bem como o objetivo da tarefa de extração. Uma forma de definir as relações relevantes para um determinado domínio, bem como identificar padrões que descrevam tais relações, é a partir da análise dos dados. Segundo Hearst, em [52], diferentes relações podem ser expressadas utilizando um pequeno número de padrões léxico-sintáticos. De forma geral, a tarefa de ER não possui um conjunto padrão de relações-alvo. Na Tabela 2.1 são apresentadas algumas das relações tratadas por diferentes autores. Destaca-se que várias das relações apresentadas ocorrem entre ENs, como, por exemplo, employee_of (funcionário_de); location_of (localização_de); member_of (membro_de), entre outras. Diferentes relações têm sido propostas em conferências de avaliação conjunta. Por exemplo, para o Inglês, o programa ACE propôs a detecção de vários tipos/subtipos de relações entre entidades. Conferências com foco em relações como ACE e MUC são referência para diversas pesquisas propostas para Inglês, Chinês e Árabe. Seguindo esta linha de pesquisa, para o Português foi proposta a trilha de Reconhecimento de Relações entre Entidades Mencionadas (ReRelEM) no HAREM [46]. Mais detalhes das conferências MUC, ACE e HAREM são apresentados na Seção 3.4.
29 29 Relações Trabalhos para Trabalhos para o Inglês o Português author-title (autor-título)/ work_of (trabalho_de) [3, 13] [16, 46] authorof / author_of (autor_de) location / locatedin / location_of / located (localização) [18, 51, 78, 80] [14, 16, 104] employment-organization (ocupação-organização) [51, 66, 80, 97, 98] [27] role (papel) / organization-role (organização-papel) quotation-author (citação-autor) [62, 84] [40, 93] CeoOf (diretor_de) [18] [27] person-organization (pessoa-organização) birthplace / bornin (local_nascimento_de / natural_de) [4, 64] [16] living_in / home_of / residence (residente_de) [80] [16, 46] place_of (localizado_em) member / member-of (membro_de) [80] [27] manufacturing / manufactured_ by (manufaturado_por) [18] [16, 46] produces (produzir) organization-headquarters (organização-sede) [2, 18, 80] headquarteredin (sede_de) employee-of (funcionário_de) [78] acquired (adquirido) /acquisition (aquisição) [3, 4, 18, 51] merge-acquisition (fusão-aquisição) wonaward / haswonprize (ganhou_prêmio) [4, 64] part-of / part / (parte-de) / part-whole (parte-todo) [51, 80, 83] subsidiary (subsidiaria) management (gerenciamento) / founder (fundador) [80] a liate-partner (filial-parceiro) /client (cliente) social / parent / family_ relation (relação_familiar) [29, 66, 80] [16, 46, 89] product_of (produto_de) [78] inclusion (inclusão) [14, 16, 20] quantified (quantificados) / results (resultados) [41] dead (morto) / wounded (ferido) / arrested (preso) [100] [100] people_of (povo_de) / a liation (vinculo_institucional) [16, 46] character_of (personagem_de) / name_of (nome_de) professional_relation (relação_profissional) ownership (proprietario_de / propriedade_de) date_of (data_de) / birth_date (data_nascimento) death_date (data_morte) / life_time (periodo_vida) representative_of (representante_de / representado_por) practised_in (praticado_em) / other_edition (outra_edição) participant_in (participante_em / ter_participação_de) Tabela 2.1 Exemplos de relações propostas na literatura Nesse contexto, um sistema de ER deve ser capaz de extrair, por exemplo, a relação employmentorganization" proposta no programa ACE entre as entidades CEO" e Microsoft" em The CEO of Microsoft" [97]. Similarmente, temos para o Português a relação papel-organização" entre as entidades nomeadas diretor" e Creative Commons" em diretor da Creative Commons" [27]. Para um melhor entendimento, a Tabela 2.2 apresenta as entidades nomeadas e a extração das relações que ocorrem entre essas entidades contidas no trecho do texto descrito em (1), retirado da Coleção Dourada do Segundo HAREM. No próximo sábado, Ronaldo Lemos, diretor da Creative Commons, irá participar de um debate (...)."(1)