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Autor Mehta, Parth |
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Crear una solicitud de compra Refinar búsquedaFIRE 2016 International Workshop, Kolkata, India, December 7–10, 2016, Revised Selected Papers / Majumder, Prasenjit ; Mitra, Mandar ; Mehta, Parth ; Sankhavara, Jainisha
TÃtulo : FIRE 2016 International Workshop, Kolkata, India, December 7–10, 2016, Revised Selected Papers Tipo de documento: documento electrónico Autores: Majumder, Prasenjit, ; Mitra, Mandar, ; Mehta, Parth, ; Sankhavara, Jainisha, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2018 Número de páginas: VIII, 219 p. 56 ilustraciones ISBN/ISSN/DL: 978-3-319-73606-8 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Sistemas de almacenamiento y recuperación de información. Inteligencia artificial Procesamiento del lenguaje natural (Informática) Software de la aplicacion Almacenamiento y recuperación de información Procesamiento del lenguaje natural (PNL) Aplicaciones informáticas y de sistemas de información Clasificación: 025.04 Resumen: Este libro constituye las actas arbitradas posteriores a la conferencia de un taller centrado en el procesamiento de textos, celebrado en el Foro para la Evaluación de la Recuperación de Información, FIRE 2016, en Calcuta, India, en diciembre de 2016. Se han seleccionado 16 artÃculos completos para su inclusión en el libro. de 19 presentaciones. Los artÃculos se refieren a las siguientes siete áreas: Búsqueda de información sobre salud del consumidor (CHIS), Detección de paráfrasis en idiomas indios (DPIL), Extracción de información de microblogs publicados durante desastres, Detección de plagio persa (PersianPlagDet), Reconocimiento de personalidad en código fuente (PR-SOCO) ), Tarea compartida sobre recuperación de información de secuencias de comandos mixtas (MSIR) y Tarea compartida sobre extracción de entidades de mezcla de código en idiomas indios (CMEE-IL). Nota de contenido: PAN at FIRE: Overview of the PR-SOCO Track on Personality Recognition in SOurce Code -- Microblog Retrieval during Disasters: Comparative Evaluation of IR Methodologies -- Overview of the Mixed Script Information Retrieval (MSIR) at FIRE-2016 -- From Vector Space Models to Vector Space Models of Semantics -- Algorithms and Corpora for Persian Plagiarism Detection: Overview of PAN at FIRE 2016 -- Predicting Type of Obfuscation to Enhance Text Alignment Algorithms -- A Fast Multi-Level Plagiarism Detection Method based on Document Embedding Representation -- Plagiarism Detection Based on a Novel Trie-Based Approach -- Using Local Text Similarity in Pairwise Document Analysis for Monolingual Plagiarism Detection -- Shared Task on Detecting Paraphrases in Indian Languages (DPIL): An Overview -- Anuj@DPIL-FIRE2016: A Novel Paraphrase Detection Method in Hindi Language using Machine Learning -- Learning to Detect Paraphrases in Indian Languages -- Sentence Paraphrase Detection Using Classification Models -- Feature Engineering and Characterization of Classifiers for Consumer Health Information Search -- Identification of Relevance and Support for Consumer Health Information -- Entity Extraction of Hindi-English and Tamil-English Code-Mixed Social Media Text. Tipo de medio : Computadora Summary : This book constitutes the refereed post-conference proceedings of a Workshop focussing on Text Processing, held at the Forum for Information Retrieval Evaluation, FIRE 2016, in Kolkata, India, in December 2016. 16 full papers have been selected for inclusion in the book out of 19 submissions. The papers refer to the following seven tracks: Consumer Health Information Search (CHIS), Detecting Paraphrases in Indian Languages (DPIL), Information Extraction from Microblogs Posted during Disasters, Persian Plagiarism Detection (PersianPlagDet), Personality Recognition in SOurce COde (PR-SOCO), Shared Task on Mixed Script Information Retrieval (MSIR), and Shared Task on Code Mix Entity Extraction in Indian Languages (CMEE-IL). Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] FIRE 2016 International Workshop, Kolkata, India, December 7–10, 2016, Revised Selected Papers [documento electrónico] / Majumder, Prasenjit, ; Mitra, Mandar, ; Mehta, Parth, ; Sankhavara, Jainisha, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2018 . - VIII, 219 p. 56 ilustraciones.
ISBN : 978-3-319-73606-8
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Idioma : Inglés (eng)
Palabras clave: Sistemas de almacenamiento y recuperación de información. Inteligencia artificial Procesamiento del lenguaje natural (Informática) Software de la aplicacion Almacenamiento y recuperación de información Procesamiento del lenguaje natural (PNL) Aplicaciones informáticas y de sistemas de información Clasificación: 025.04 Resumen: Este libro constituye las actas arbitradas posteriores a la conferencia de un taller centrado en el procesamiento de textos, celebrado en el Foro para la Evaluación de la Recuperación de Información, FIRE 2016, en Calcuta, India, en diciembre de 2016. Se han seleccionado 16 artÃculos completos para su inclusión en el libro. de 19 presentaciones. Los artÃculos se refieren a las siguientes siete áreas: Búsqueda de información sobre salud del consumidor (CHIS), Detección de paráfrasis en idiomas indios (DPIL), Extracción de información de microblogs publicados durante desastres, Detección de plagio persa (PersianPlagDet), Reconocimiento de personalidad en código fuente (PR-SOCO) ), Tarea compartida sobre recuperación de información de secuencias de comandos mixtas (MSIR) y Tarea compartida sobre extracción de entidades de mezcla de código en idiomas indios (CMEE-IL). Nota de contenido: PAN at FIRE: Overview of the PR-SOCO Track on Personality Recognition in SOurce Code -- Microblog Retrieval during Disasters: Comparative Evaluation of IR Methodologies -- Overview of the Mixed Script Information Retrieval (MSIR) at FIRE-2016 -- From Vector Space Models to Vector Space Models of Semantics -- Algorithms and Corpora for Persian Plagiarism Detection: Overview of PAN at FIRE 2016 -- Predicting Type of Obfuscation to Enhance Text Alignment Algorithms -- A Fast Multi-Level Plagiarism Detection Method based on Document Embedding Representation -- Plagiarism Detection Based on a Novel Trie-Based Approach -- Using Local Text Similarity in Pairwise Document Analysis for Monolingual Plagiarism Detection -- Shared Task on Detecting Paraphrases in Indian Languages (DPIL): An Overview -- Anuj@DPIL-FIRE2016: A Novel Paraphrase Detection Method in Hindi Language using Machine Learning -- Learning to Detect Paraphrases in Indian Languages -- Sentence Paraphrase Detection Using Classification Models -- Feature Engineering and Characterization of Classifiers for Consumer Health Information Search -- Identification of Relevance and Support for Consumer Health Information -- Entity Extraction of Hindi-English and Tamil-English Code-Mixed Social Media Text. Tipo de medio : Computadora Summary : This book constitutes the refereed post-conference proceedings of a Workshop focussing on Text Processing, held at the Forum for Information Retrieval Evaluation, FIRE 2016, in Kolkata, India, in December 2016. 16 full papers have been selected for inclusion in the book out of 19 submissions. The papers refer to the following seven tracks: Consumer Health Information Search (CHIS), Detecting Paraphrases in Indian Languages (DPIL), Information Extraction from Microblogs Posted during Disasters, Persian Plagiarism Detection (PersianPlagDet), Personality Recognition in SOurce COde (PR-SOCO), Shared Task on Mixed Script Information Retrieval (MSIR), and Shared Task on Code Mix Entity Extraction in Indian Languages (CMEE-IL). Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
TÃtulo : From Extractive to Abstractive Summarization: A Journey Tipo de documento: documento electrónico Autores: Mehta, Parth, ; Majumder, Prasenjit, Mención de edición: 1 ed. Editorial: Singapore [Malasya] : Springer Fecha de publicación: 2019 Número de páginas: XI, 116 p. 470 ilustraciones, 9 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-981-1389344-- Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Ordenadores Red de computadoras Software de la aplicacion Rendimiento y confiabilidad del hardware Redes de comunicación informática Aplicaciones informáticas y de sistemas de información Clasificación: 004.24 Resumen: Este libro describe los avances recientes en el resumen de textos, identifica las brechas y desafÃos restantes y propone formas de superarlos. Comienza con uno de los temas más frecuentemente discutidos en el resumen de textos – la ''extracción de oraciones'' –, examina la efectividad de las técnicas actuales en el resumen de textos de dominios especÃficos y propone varias mejoras. A su vez, el libro describe la aplicación de la sumarización en los ámbitos jurÃdico y cientÃfico, describiendo dos nuevos corpus que constan de más de 100 mil sentencias judiciales y más de 20 mil artÃculos cientÃficos, con los correspondientes resúmenes escritos manualmente. La disponibilidad de estos corpus a gran escala abre la posibilidad de utilizar los ahora populares enfoques basados ​​en datos basados ​​en el aprendizaje profundo. Luego, el libro destaca la efectividad de los enfoques de extracción neuronal de oraciones, que funcionan tan bien como los enfoques basados ​​en reglas, pero sin la necesidad de ninguna anotación manual. Como siguiente paso, se proponen múltiples técnicas para crear conjuntos de extractores de oraciones, que ofrecen resúmenes mejores y más sólidos. Para concluir, el libro presenta un modelo basado en redes neuronales para la compresión de oraciones. En general, el libro lleva a los lectores a un viaje que comienza con la extracción de oraciones simples y termina en un resumen abstracto, al mismo tiempo que cubre temas clave como técnicas de conjunto y resumen de dominios especÃficos, que no se han explorado en detalle antes de esto. Nota de contenido: Introduction.-Related Work -- Corpora and Evaluation for Text Summarization -- Domain Speciï¬c Summarization -- Improving sentence extraction through rank aggregation -- Leveraging content similarity in summaries for generating better ensembles.-Neural model for sentence compression -- Conclusion. Tipo de medio : Computadora Summary : This book describes recent advances in text summarization, identifies remaining gaps and challenges, and proposes ways to overcome them. It begins with one of the most frequently discussed topics in text summarization – 'sentence extraction' –, examines the effectiveness of current techniques in domain-specific text summarization, and proposes several improvements. In turn, the book describes the application of summarization in the legal and scientific domains, describing two new corpora that consist of more than 100 thousand court judgments and more than 20 thousand scientific articles, with the corresponding manually written summaries. The availability of these large-scale corpora opens up the possibility of using the now popular data-driven approaches based on deep learning. The book then highlights the effectiveness of neural sentence extraction approaches, which perform just as well as rule-based approaches, but without the need for any manual annotation. As a next step, multiple techniques for creating ensembles of sentence extractors – which deliver better and more robust summaries – are proposed. In closing, the book presents a neural network-based model for sentence compression. Overall the book takes readers on a journey that begins with simple sentence extraction and ends in abstractive summarization, while also covering key topics like ensemble techniques and domain-specific summarization, which have not been explored in detail prior to this. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] From Extractive to Abstractive Summarization: A Journey [documento electrónico] / Mehta, Parth, ; Majumder, Prasenjit, . - 1 ed. . - Singapore [Malasya] : Springer, 2019 . - XI, 116 p. 470 ilustraciones, 9 ilustraciones en color.
ISBN : 978-981-1389344--
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Idioma : Inglés (eng)
Palabras clave: Ordenadores Red de computadoras Software de la aplicacion Rendimiento y confiabilidad del hardware Redes de comunicación informática Aplicaciones informáticas y de sistemas de información Clasificación: 004.24 Resumen: Este libro describe los avances recientes en el resumen de textos, identifica las brechas y desafÃos restantes y propone formas de superarlos. Comienza con uno de los temas más frecuentemente discutidos en el resumen de textos – la ''extracción de oraciones'' –, examina la efectividad de las técnicas actuales en el resumen de textos de dominios especÃficos y propone varias mejoras. A su vez, el libro describe la aplicación de la sumarización en los ámbitos jurÃdico y cientÃfico, describiendo dos nuevos corpus que constan de más de 100 mil sentencias judiciales y más de 20 mil artÃculos cientÃficos, con los correspondientes resúmenes escritos manualmente. La disponibilidad de estos corpus a gran escala abre la posibilidad de utilizar los ahora populares enfoques basados ​​en datos basados ​​en el aprendizaje profundo. Luego, el libro destaca la efectividad de los enfoques de extracción neuronal de oraciones, que funcionan tan bien como los enfoques basados ​​en reglas, pero sin la necesidad de ninguna anotación manual. Como siguiente paso, se proponen múltiples técnicas para crear conjuntos de extractores de oraciones, que ofrecen resúmenes mejores y más sólidos. Para concluir, el libro presenta un modelo basado en redes neuronales para la compresión de oraciones. En general, el libro lleva a los lectores a un viaje que comienza con la extracción de oraciones simples y termina en un resumen abstracto, al mismo tiempo que cubre temas clave como técnicas de conjunto y resumen de dominios especÃficos, que no se han explorado en detalle antes de esto. Nota de contenido: Introduction.-Related Work -- Corpora and Evaluation for Text Summarization -- Domain Speciï¬c Summarization -- Improving sentence extraction through rank aggregation -- Leveraging content similarity in summaries for generating better ensembles.-Neural model for sentence compression -- Conclusion. Tipo de medio : Computadora Summary : This book describes recent advances in text summarization, identifies remaining gaps and challenges, and proposes ways to overcome them. It begins with one of the most frequently discussed topics in text summarization – 'sentence extraction' –, examines the effectiveness of current techniques in domain-specific text summarization, and proposes several improvements. In turn, the book describes the application of summarization in the legal and scientific domains, describing two new corpora that consist of more than 100 thousand court judgments and more than 20 thousand scientific articles, with the corresponding manually written summaries. The availability of these large-scale corpora opens up the possibility of using the now popular data-driven approaches based on deep learning. The book then highlights the effectiveness of neural sentence extraction approaches, which perform just as well as rule-based approaches, but without the need for any manual annotation. As a next step, multiple techniques for creating ensembles of sentence extractors – which deliver better and more robust summaries – are proposed. In closing, the book presents a neural network-based model for sentence compression. Overall the book takes readers on a journey that begins with simple sentence extraction and ends in abstractive summarization, while also covering key topics like ensemble techniques and domain-specific summarization, which have not been explored in detail prior to this. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
