PromptNER: Uma Abordagem para Reconhecimento de Entidades Nomeadas em Dados Sensíveis a Partir de Instâncias Rotuladas Automaticamente - Andrade, Claudio M. V. de; França, Celso; Belém, Fabiano; Jallais, Gabriel; Ganem, Marcelo A. S.; Texeira, Gabriel; Laender, Alberto H. F.; Gonçalves, Marcos A. (Anais do Simpósio Brasileiro de Banco de Dados (SBBD); 2023: Anais do XXXVIII Simpósio Brasileiro de Bancos de Dados, 2023)
Neste artigo, abordamos a tarefa de Reconhecimento de Entidades Nomeadas (REN) nos casos de Organizações e Produtos/Serviços presentes em reclamações textuais registradas em plataformas na Web. Devido ao alto poder de inferência dos modelos de linguagem de larga escala (LLM's), há interesse crescente em sua aplicação, porém eles enfrentam problemas de alto custo de infraestrutura e privacidade ao utilizar API's externas. Assim, propomos uma abordagem que utiliza LLM's para o reconhecimento de entidades nas reclamações e que, em seguida, treina modelos mais simples, como o método SpERT. O modelo de REN aprimorado obtém ganhos significativos de 41% a 129% em F-score em comparação com o modelo de dados rotulados apenas manualmente.