Desafios dos Grafos de Conhecimento: uma proposta de avaliação de sistemas OpenIE - Silva, Samuel Rios da; Athaydes, Aline; Mane, Babacar; Claro, Daniela Barreiro; Souza, Marlo; Moraes Neto, Fernando H. de A.; Dantas, Larrissa; Cavalcante, Rerisson (Anais do Simpósio Brasileiro de Tecnologia da Informação e da Linguagem Humana (STIL); 2025: Anais do XVI Simpósio Brasileiro de Tecnologia da Informação e da Linguagem Humana, 2025)
A Extração de Informação Aberta (OpenIE) enfrenta desafios na avaliação de seus modelos. Com a utilização de métricas tradicionais de outras áreas e a ausência de um corpus de ouro, surge a dificuldade de avaliar todas as possíveis extrações geradas pelos modelos. Neste trabalho, propomos um método de avaliação comparativa entre diferentes modelos de OpenIE voltados para a ĺıngua portuguesa utilizando grafos de conhecimento. Os resultados obtidos demonstram que modelos capazes de gerar um maior número de triplas com precisão tendem a oferecer melhor desempenho, evidenciando a importância de equilibrar quantidade e qualidade na tarefa de OpenIE.