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Eines der Probleme bei der Named Entity Recognition ist die Extraktion von genauen Informationen aus Texten, die den Menschen bei ihren täglichen Prozessen helfen. Ein solcher Prozess der Informationsextraktion sind die Textrevisionen, die in einigen Bereichen wie Bildung und Polizei vorkommen. Diese Überarbeitungen sind zeitaufwendig und fehleranfällig. Diese Arbeit zielt darauf ab, eine endgültige Überarbeitung anhand der besten Klassifizierungen der parallelen Überarbeitungen desselben Textes, die von einem oder mehreren Prüfern vorgenommen wurden, zu entscheiden. Ein wichtiger Schritt ist…mehr

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Produktbeschreibung
Eines der Probleme bei der Named Entity Recognition ist die Extraktion von genauen Informationen aus Texten, die den Menschen bei ihren täglichen Prozessen helfen. Ein solcher Prozess der Informationsextraktion sind die Textrevisionen, die in einigen Bereichen wie Bildung und Polizei vorkommen. Diese Überarbeitungen sind zeitaufwendig und fehleranfällig. Diese Arbeit zielt darauf ab, eine endgültige Überarbeitung anhand der besten Klassifizierungen der parallelen Überarbeitungen desselben Textes, die von einem oder mehreren Prüfern vorgenommen wurden, zu entscheiden. Ein wichtiger Schritt ist die Entwicklung einer Metrik, die bei der Auswahl der Klassifizierungen hilft und einen Konkordanzwert erzeugt, der analysiert werden kann. Es wird auch eine bibliografische Studie über bestehende Metriken durchgeführt, die bei der Erstellung der neuen Metrik helfen können.
Autorenporträt
Es licenciado en Sistemas de Información por la Universidad Federal de Ceará. Actualmente es estudiante de maestría en Informática en la Universidad Federal de Ceará, trabajando principalmente en los siguientes temas: Informática, Minería de Datos, Aprendizaje Automático y Educación.