IARG-AnCora: anotación de los corpus AnCora con argumentos implícitos

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Título: IARG-AnCora: anotación de los corpus AnCora con argumentos implícitos
Título alternativo: IARG-AnCora: annotating AnCora corpus with implicit arguments
Autor/es: Taulé Delor, Mariona | Martí Antonín, Maria Antònia | Peris Morant, Aina | Rodríguez Hontoria, Horacio | Moreno Boronat, Lidia | Moreda, Paloma
Grupo/s de investigación o GITE: Procesamiento del Lenguaje y Sistemas de Información (GPLSI)
Centro, Departamento o Servicio: Universidad de Alicante. Departamento de Lenguajes y Sistemas Informáticos
Palabras clave: Estructura argumental | Nominalización deverbal | Argumentos implícitos | Anotación de corpus | Recursos lingüísticos | Argument structure | Deverbal nominalization | Implicit arguments | Corpus annotation | Linguistic resources
Área/s de conocimiento: Lenguajes y Sistemas Informáticos
Fecha de publicación: sep-2012
Editor: Sociedad Española para el Procesamiento del Lenguaje Natural
Cita bibliográfica: TAULÉ, Mariona, et al. “IARG-AnCora: anotación de los corpus AnCora con argumentos implícitos”. Procesamiento del Lenguaje Natural. N. 49 (2012). ISSN 1135-5948, pp. 181-184
Resumen: IARG-AnCora tiene como objetivo la anotación con papeles temáticos de los argumentos implícitos de las nominalizaciones deverbales en el corpus AnCora. Estos corpus servirán de base para los sistemas de etiquetado automático de roles semánticos basados en técnicas de aprendizaje automático. Los analizadores semánticos son componentes básicos en las aplicaciones actuales de las tecnologías del lenguaje, en las que se quiere potenciar una comprensión más profunda del texto para realizar inferencias de más alto nivel y obtener así mejoras cualitativas en los resultados. | Iarg-AnCora aims to annotate the implicit arguments of deverbal nominalizations in AnCora corpus. This corpus will be the basis for systems of automatic semantic role labeling based on machine learning techniques. Semantic analyzers are essential components in the current applications of language technologies, in which it is important to obtain a deeper understanding of the text to make inferences on the highest level in order to obtain qualitative improvements in the results.
URI: http://hdl.handle.net/10045/23944
ISSN: 1135-5948
Idioma: spa
Tipo: info:eu-repo/semantics/article
Revisión científica: si
Aparece en las colecciones:Procesamiento del Lenguaje Natural - Nº 49 (2012)
INV - GPLSI - Artículos de Revistas

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