Identificación de entidades con nombre basada en modelos de Markov y árboles de decisión

Abstract

Este artículo presenta un sistema para el reconocimiento de entidades con nombre apoyándonos en dos técnicas clásicas de aprendizaje automático: los modelos de Markov y los árboles de decisión. Se han desarrollado varios sistemas en los que hemos investigado el efecto producido por la inclusión de características que no dependen en exceso del idioma utilizado. Los experimentos se han realizado con el corpus del español distribuido para la tarea de reconocimiento de entidades con nombre del CoNLL 2002.

In this paper we investigate Named Entity Recognition (NER) systems using two well-known classifiers in the machine learning literature: Markov Models and Decision Trees. We have designed several systems to check the impact of introducing different characteristics which have a weak dependence of the language used. We also report the results obtained by our systems on the Spanish corpus provided in the NER Task of ConNLL 2002 conference.