Aluna do PPGCA apresenta artigo sobre extração de informações em notícias em português no ENIAC 2026

Derli Aparecida Machado, do Programa de Pós-Graduação em Computação Aplicada (PPGCA) da UTFPR Curitiba , apresentou uma pesquisa sobre como identificar automaticamente pessoas, organizações e lugares em notícias em português e reconhecer as relações entre eles. A apresentação integrou o 23º Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC), realizado de 19 a 22 de outubro, em Cuiabá (MT), em conjunto com o BRACIS 2026.

O artigo Evaluating Joint Named Entity Recognition and Relation Extraction on a Novel Portuguese News Dataset foi desenvolvido em coautoria com Lucas Marcondes Pavelski, da Câmara dos Deputados, e Rita Cristina Galarraga Berardi, docente do PPGCA. A equipe reuniu 194 notícias de diferentes editorias e anotou 3.576 frases, indicando as entidades mencionadas e as relações entre elas. Em uma notícia esportiva, por exemplo, isso permite distinguir o nome de um atleta e o de um clube e identificar, pelo contexto, se o atleta joga naquele time.

Com essa base, a equipe avaliou um modelo de inteligência artificial que realiza as duas tarefas em conjunto. Os resultados mostraram que o tema da notícia influencia o desempenho do modelo, sobretudo na identificação das relações, que exige interpretar como as entidades aparecem no texto. A base está disponível para que outros grupos possam testar e comparar métodos de processamento de linguagem natural em português.

Leia o artigo completo disponível na SOL/SBC: https://sol.sbc.org.br/index.php/eniac/article/view/46806