Reforço e Delimitação Contextual para Reconhecimento de Entidades e Relações em Documentos Oficiais - Belém, Fabiano Muniz; Ganem, Marcelo; França, Celso; Carvalho, Marcos; Laender, Alberto H. F.; Gonçalves, Marcos André (Anais do Simpósio Brasileiro de Banco de Dados (SBBD), 2022)
Arquiteturas neurais baseadas em transformers tornaram-se o principal componente de vários métodos do estado-da-arte em tarefas de processamento de linguagem natural, tais como Reconhecimento de Entidades Nomeadas e Extração de Relações (REN+ER). Como essas arquiteturas baseiam-se em aspectos semânticos de sequências de palavras, elas podem não funcionar na identificação e delimitação de entidades nomeadas quando há pouco contexto semântico associado, tais como entidades compostas por dígitos e pontuações apenas (e.g., números de CPF) e entidades com nomes compostos. Neste artigo, são propostas novas técnicas de reforço contextual e delimitação de entidades baseadas em pré- e pós-processamento de dados para enriquecer o contexto semântico, melhorando assim um método do estado-da-arte para REN+RE, o SpERT (Span-Based Entity and Relation Transformer). Tais técnicas foram avaliadas usando dados reais de diários oficiais e de processos judiciais. Os resultados mostram que, quando aplicadas em conjunto, as estratégias de pré- e pós-processamento levam a ganhos significativos na efetividade de REN+ER.