Reconocimiento y clasificación de entidades nombradas independiente de la lengua y el dominio mediante perfiles

El reconocimiento y la clasificación de entidades nombradas (RCEN) es clave para muchas aplicaciones de procesamiento de lenguaje natural. Sin embargo, la adaptación de un sistema RCEN suele resultar costosa, ya que la mayoría solo funcionan adecuadamente en el escenario para el que fueron desarrollados. Por tanto, el objetivo principal de esta tesis es la investigación, análisis y desarrollo de un sistema adaptable, llamado CARMEN, para el RCEN mediante perfiles y aprendizaje automático supervisado. La atención se centrará en que CARMEN sea independiente del dominio y la lengua para, con el mismo método, conseguir resultados similares sin importar el corpus de entrenamiento utilizado.