Study of a deep learning approach to named entity recognition for portuguese

Abstract

This work aims to advance the state-of-the-art in named entity recognition for the Portuguese language using deep learning. It proposes the addition of part-of-speech tagging to a system composed of a bidirectional LSTM and a CNN neural network architecture. It evaluates the new system under the guidelines of the HAREM contest and compares its results to those of other participants.

Este trabalho almeja avançar o estado-da-arte em reconhecimento de entidades mencionadas para a língua portuguesa usando aprendizagem profunda. Ele propõe a adição de etiquetagem de classes gramaticais a um sistema composto das arquiteturas de redes neurais LSTM bidirecional e CNN. Ele avalia o novo sistema sob as diretrizes da competição HAREM e compara os seus resultados com aqueles dos outros participantes.