Gramáticas Locais para o Reconhecimento de Entidades Nomeadas em Bulas de Medicamentos e Relatos de Casos Clínicos

Authors

Keywords:

Gramáticas Locais. PLN. Entidades Nomeadas.

Abstract

Este trabalho teve como objetivo o Reconhecimento de Entidades Nomeadas (REN) em bulas de medicamentos e relatos de casos clínicos, com a finalidade de acelerar a compreensão de informações fundamentais nestes textos, elucidar dúvidas e possibilitar o uso dessas entidades em outras aplicações de Processamento de Linguagem Natural (PLN). Para isso, a pesquisa adotou uma abordagem linguística a fim de analisar sua efetividade na execução da tarefa proposta. Foram criadas 16 Gramáticas Locais (GLs)  que foram aplicadas em dois corpus por meio de shell scripts. Os resultados iniciais mostraram-se promissores, especialmente no corpus em que foi realizado o estudo linguístico. Por exemplo, a categoria denominada COISA alcançou precisão de 80%. Contudo, será necessário aprimorar as GLs e incluir novas regras para aumentar a abrangência, bem como realizar um estudo mais detalhado da categoria ABSTRAÇÃO.

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Author Biographies

  • Thiago Tonelli da Silva, Federal University of Espírito Santo

    Graduando em Ciência da Computação na Universidade Federal do Espírito Santo, bolsista de Iniciação Científica na área de Processamento de Linguagem Natural (PLN) pela Fundação de Amparo à Pesquisa e Inovação do Espírito Santo (FAPES). ORCID: https://orcid.org/0009-0000-3352-8723

  • Juliana Pinheiro Campos Pirovani, Federal University of Espírito Santo

    Possui Graduação em Ciência da Computação (Universidade Federal de Viçosa - UFV), Mestrado em Ciência da Computação (Universidade Federal de Viçosa - UFV) e Doutorado em Ciência da Computação (Universidade Federal do Espírito Santo - UFES). Atualmente é Professora Adjunto do Departamento de Computação do Centro de Ciências Exatas, Naturais e da Saúde da Universidade Federal do Espírito Santo - UFES. Tem experiência na área de Ciência da Computação, atuando principalmente nos seguintes temas: Processamento de Linguagem Natural, Reconhecimento de Entidades Nomeadas e Gramáticas Locais. ORCID: https://orcid.org/0000-0002-3727-4158

References

BRASIL. Agência Nacional de Vigilância Sanitária. Resolução da Diretoria Colegiada (RDC) nº 47, de 6 de setembro de 2009. Brasília, 2009. Disponível em: https://bvsms.saude.gov.br/bvs/saudelegis/anvisa/2009/rdc0060_26_11_2009.html. Acesso em: 06 jun. 2025.

BRASIL. Agência Nacional de Vigilância Sanitária. Resolução da Diretoria Colegiada (RDC) nº 60, de 26 de novembro de 2012. Brasília, 2012. Disponível em: https://bvsms.saude.gov.br/bvs/saudelegis/anvisa/2012/rdc0060_12_12_2012.html. Acesso em: 06 jun. 2025.

BRASIL. Agência Nacional de Vigilância Sanitária. Resolução da Diretoria Colegiada (RDC) nº 770, de 20 de dezembro de 2022. Brasília, 2022. Disponível em: https://anvisalegis.datalegis.net/action/UrlPublicasAction.php?acao=abrirAtoPublico&num_ato=00000770&sgl_tipo=RDC&sgl_orgao=RDC/DC/ANVISA/MS&vlr_ano=2022&seq_ato=000&cod_modulo=134&cod_menu=1696. Acesso em: 06 jun. 2025.

CASELI, Helena de Medeiros; NUNES, Maria das Graças Volpe. (Org.). Processamento de Linguagem Natural: Conceitos, Técnicas e Aplicações em Português. 3.ed. São Carlos: BPLN, 2024. Disponível em: <https://brasileiraspln.com/livro-pln/3a-edicao/>. Acesso em: 01 mar. 2025.

COLOMBO, Cristiano da Silveira; OLIVEIRA, Elias Silva de. Intelligent information system for extracting knowledge from pharmaceutical package inserts. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SISTEMAS DE INFORMAÇÃO, 18., 2022, Curitiba. SBSI. 2022. p. 1 - 9. Disponível em: <https://sol.sbc.org.br/index.php/sbsi/article/view/21388>. Acesso em: 20 jun. 2025.

GROSS, Maurice. The Construction of Local Grammars. In: ROCHE, E; SCHABÈS, Y. (Org.) Finite-State Language Processing. Cambridge. MIT Press. 1997. p. 329-354. Disponível em: <https://shs.hal.science/halshs-00278316/PDF/MIT.pdf>. Acesso em: 05 jun. 2025.

MOTA, Cristina; SANTOS, Diana. Desafios na avaliação conjunta do reconhecimento de entidades mencionadas: O Segundo HAREM. Porto: Linguateca, 2008. Disponível em: <https://comum.rcaap.pt/entities/publication/4a8de0bd-8f7e-47df-b194-472136104564>. Acesso em: 05 jun. 2025.

OLIVEIRA, Lucas Emanuel Silva et al. SemClinBr-a multi-institutional and multi-specialty semantically annotated corpus for Portuguese clinical NLP tasks. Journal of Biomedical Semantics, Curitiba, v. 13, n. 1, p. 13, 2022.

PINEDA-LEGUÍZAMO, Ricardo; MIRANDA-NOVALES, Guadalupe; VILLASÍS-KEEVER, Miguel Ángel. La importancia de los reportes de casos clínicos en la investigación. Revista Alergia México, Ciudad de México, v. 65, n. 1, p. 92-98, 2018.

PIROVANI, Juliana Pinheiro Campos. CRF+ LG: uma abordagem híbrida para o reconhecimento de entidades nomeadas em português. Tese (Doutorado em Ciência da Computação). Universidade Federal do Espírito Santo, Vitória, 2019.

PIROVANI, Juliana Pinheiro Campos; OLIVEIRA, Elias. Studying the adaptation of Portuguese NER for different textual genres. The Journal of Supercomputing, Vitória, v. 77, n. 11, p. 13532-13548, 2021.

SILVA, Tatiane da et al. Bulas de medicamentos e a informação adequada ao paciente. Revista de Saúde Pública, Porto Alegre, v. 34, n. 2, p. 184-189, 2000.

ZHOU, GuoDong; SU, Jian. Named entity recognition using an HMM-based chunk tagger. In: ANNUAL MEETING OF THE ASSOCIATION FOR COMPUTATIONAL LINGUISTICS, 40., 2002, Philadelphia. ACL. 2002. p. 473-480. Disponível em: <https://www.researchgate.net/publication/220874212_Named_Entity_Recognition_using_an_HMM-based_Chunk_Tagger>. Acesso em: 05 jun. 2025.

Published

2026-05-28

How to Cite

Gramáticas Locais para o Reconhecimento de Entidades Nomeadas em Bulas de Medicamentos e Relatos de Casos Clínicos. (2026). Revista Brasileira De Iniciação Científica, e026017. https://periodicoscientificos.itp.ifsp.edu.br/index.php/rbic/article/view/2599

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