Clasificación de distintos conjuntos de datos utilizados en evaluación de métodos de extracción de conocimiento creados para la web

En varios artículos se han utilizado distintos textos de prueba, como datos de entrada para medir el desempeño de los métodos de extracción de relaciones semánticas para la Web (OIE): ReVerb y ClausIE. Sin embargo estos textos nunca han sido analizados para entender si ellos guardan o no similitudes...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: Bianco, Santiago, Martins, Sebastián, García Martínez, Ramón
Formato: Objeto de conferencia
Lenguaje:Español
Publicado: 2016
Materias:
Ciencias Informáticas
open information extraction
Procesamiento de Lenguaje Natural
relaciones semánticas
clasificación de textos
Acceso en línea:http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/56755
Aporte de:
SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata
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description En varios artículos se han utilizado distintos textos de prueba, como datos de entrada para medir el desempeño de los métodos de extracción de relaciones semánticas para la Web (OIE): ReVerb y ClausIE. Sin embargo estos textos nunca han sido analizados para entender si ellos guardan o no similitudes o para saber si existe entre ellos un lenguaje común o pertenecen a un mismo dominio. Es la intención de este trabajo analizar dichos textos utilizando distintos algoritmos de clasificación. Y comprender si se pueden agrupar de una forma coherente, de tal suerte que a priori uno pueda identificar que textos son los que trabajan mejor con ClausIE y cuales con ReVerb.
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