Comparison of Relation Extraction Models for Generating Knowledge Graphs in the Oil Drilling Domain - Ticianeli, Gabriel H. G.; Candido Junior, Arnaldo; Guilherme, Ivan Rizzo; Penteado, Bruno Elias; Perrout, Stephan Ribeiro; Morelli, Luis Henrique; Paiola, Pedro Henrique; Garcia, Gabriel Lino (Anais do Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC), 2024)
Grafos de Conhecimento são estruturas que oferecem conhecimento explícito, raciocínio simbólico e resultados interpretáveis, além de poderem ser aprimoradas com o tempo. Por isso, a extração automática de relações entre entidades a partir de textos não estruturados é uma das atuais áreas de pesquisa do Processamento de Linguagem Natural. Neste artigo, selecionamos três modelos de extração de relações do estado da arte treinados em domínio geral e comparamos seus resultados obtidos em um dataset da área de perfuração de poços de petróleo. Os resultados demonstraram a baixa eficácia dos modelos gerais quando aplicados à linguagem técnica deste domínio.