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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| Autores principales: | , , |
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| Formato: | Objeto de conferencia |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
2016
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/56755 |
| Aporte de: |
| Sumario: | 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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