Named Entity Recognition in Greek Texts
Creators: name: Μπαρτζιώκας, Νικόλαος Κωνσταντίνου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2019
Subjects: Αναγνώριση Ονοματικών Οντοτήτων
Επεξεργασία Φυσικής Γλώσσας
Νευρωνικά Δίκτυα
Named Entity Recognition
Natural Language Processing
Neural Networks

description: Μια απο τις πιο συνηθισμένες εργασίες στην Επεξεργασία Φυσικής Γλώσσας (Natural Language Processing, NLP) είναι η ταυτοποίηση και η ταξινόμηση ονοματικών οντοτήτων (Named Entities, NE) σε ένα κείμενο. Ο όρος ονοματική οντότητα ορίζει οτιδήποτε αναφέρεται ως κύριο όνομα. Για παράδειγμα, πρόσωπα, οργανισμούς, τοποθεσίες. Μπορεί όμως να είναι και ημερομηνίες, χρονικές εκφράσεις, ονόματα προϊόντων, ποσότητες, νομισματικές αξίες, γεγονότα. Άλλα παραδείγματα ονοματικών οντοτήτων από τη βιοϊατρική περιλαμβάνουν πρωτεΐνες, γονίδια, φάρμακα, ασθένειες. Ένα από τα προβλήματα είναι η έλλειψη σχολιασμένων συνόλων δεδομένων για άλλες γλώσσες εκτός από τα αγγλικά. Αυτό καθιστά δύσκολο τον εντοπισμό ονοματικών οντοτήτων σε ελληνικά κείμενα χρησιμοποιώντας παραδοσιακές μεθόδους μηχανικής μάθησης ή νευρωνικά δίκτυα. Σε αυτή τη διατριβή, ένας από τους στόχους ήταν η δημιουργία ενός συνόλου σχολιασμένων δεδομένων έτσι ώστε οι ονοματικές οντότητες να μπορούν να αναγνωριστούν σε έγγραφα όπου η κύρια γλώσσα είναι η ελληνική. Ένας δεύτερος στόχος ήταν η αξιολόγηση τους χρησιμοποιώντας σύγχρονες αρχιτεκτονικές νευρωνικών δικτύων για την αναγνώριση ονοματικών οντοτήτων. Οι αλγόριθμοι βαθέων νευρωνικών δικτύων (Deep Neural Networks) έχουν γνωρίσει μεγάλη αποδοχή τα τελευταία χρόνια. Αυτό οφείλεται σε μεγάλο βαθμό στην επιτυχία που έχουν στην επίλυση προβλημάτων επεξεργασίας φυσικής γλώσσας σε σχέση με τις παραδοσιακές μεθόδους μηχανικής μάθησης. Έτσι η έρευνα έχει στραφεί στην αναγνώριση ονοματικών οντοτήτων με την εφαρμογή αλγορίθμων βαθιάς μάθησης. Τα αποτελέσματα που προέκυψαν απο την εφαρμογή των παραπάνω αλγορίθμων είναι συγκρίσιμα με τα αντίστοιχα αποτελέσματα για την αγγλική γλώσσα
description: One of the most common tasks in Natural Language Processing (NLP) is the identification and classification of named entities in text. The term named entity defines anything that is referred to by a proper name. For example, persons, organizations, locations as well as dates, time expressions, product names, quantities, monetary values, events. Other examples, from the biomedical domain, include proteins, genes, medicines, diseases. One of the problems encountered is the lack of large annotated data sets for languages other than English. This makes difficult to identify named entities in Greek texts using traditional machine learning methods or neural networks. In this thesis, our aim was to create an annotated data set so that named entities can be identified in documents where the main language is Greek. Deep Neural Networks (DNN) algorithms have been widely accepted in recent years. This is largely due to their success in solving natural language processing problems compared to traditional machine learning methods. The main advantage of deep learning is the ability to learn word representations and extract semantic information from text. There is no need for manual feature engineering. Classic machine learning algorithms require considerable amount of time and domain expertise designing complex features. DNNs can be trained end-to-end, thus allowing for the design of complex architectures. So far there is not enough research on using DNN architectures for named entity recognition in Greek. Thus, the annotated data set has been used to train five neural network architectures to identify named entities in Greek texts. The results obtained are comparable to the corresponding state-of-the-art results that these architectures had when applied on English texts