Autor Zhong, Xiaoshi
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TÃtulo : Time Expression and Named Entity Recognition Tipo de documento: documento electrónico Autores: Zhong, Xiaoshi, Autor ; Cambria, Erik, Autor Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2021 Número de páginas: XIX, 96 p. 17 ilustraciones, 11 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-78961-9 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Inteligencia artificial Ãndice Dewey: 006.3 Inteligencia artificial Resumen: Este libro presenta un análisis sintético sobre las caracterÃsticas de las expresiones de tiempo y entidades con nombre, y algunos métodos propuestos para aprovechar estas caracterÃsticas para reconocer expresiones de tiempo y entidades con nombre a partir de texto no estructurado. Para modelar estos dos tipos de entidades, los autores proponen un método basado en reglas que introduce una capa abstracta entre las palabras especÃficas y las reglas, y dos métodos basados ​​en el aprendizaje que definen un nuevo tipo de esquema de etiquetado basado en los constituyentes de las entidades. , a diferencia de los esquemas de etiquetado convencionales basados ​​en la posición que causan el problema de una asignación de etiquetas inconsistente. Los autores también encuentran que la frecuencia de longitud de las entidades sigue una familia de distribuciones de leyes de potencia. Este hallazgo abre una puerta, complementaria al rango-frecuencia de las palabras, para comprender nuestro sistema comunicativo en términos de uso del lenguaje. Nota de contenido: Chapter 1. Introduction -- Chapter 2. Literature Review -- Chapter 3. Data Analysis -- Chapter 4. SynTime: Token Types and Heuristic Rules -- 5. TOMN: Constituent-based Tagging Scheme -- Chapter 6. UGTO: Uncommon Words and Proper Nouns -- Chapter 7. Conclusion and Future Work. En lÃnea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i Time Expression and Named Entity Recognition [documento electrónico] / Zhong, Xiaoshi, Autor ; Cambria, Erik, Autor . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2021 . - XIX, 96 p. 17 ilustraciones, 11 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-030-78961-9
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Palabras clave: Inteligencia artificial Ãndice Dewey: 006.3 Inteligencia artificial Resumen: Este libro presenta un análisis sintético sobre las caracterÃsticas de las expresiones de tiempo y entidades con nombre, y algunos métodos propuestos para aprovechar estas caracterÃsticas para reconocer expresiones de tiempo y entidades con nombre a partir de texto no estructurado. Para modelar estos dos tipos de entidades, los autores proponen un método basado en reglas que introduce una capa abstracta entre las palabras especÃficas y las reglas, y dos métodos basados ​​en el aprendizaje que definen un nuevo tipo de esquema de etiquetado basado en los constituyentes de las entidades. , a diferencia de los esquemas de etiquetado convencionales basados ​​en la posición que causan el problema de una asignación de etiquetas inconsistente. Los autores también encuentran que la frecuencia de longitud de las entidades sigue una familia de distribuciones de leyes de potencia. Este hallazgo abre una puerta, complementaria al rango-frecuencia de las palabras, para comprender nuestro sistema comunicativo en términos de uso del lenguaje. Nota de contenido: Chapter 1. Introduction -- Chapter 2. Literature Review -- Chapter 3. Data Analysis -- Chapter 4. SynTime: Token Types and Heuristic Rules -- 5. TOMN: Constituent-based Tagging Scheme -- Chapter 6. UGTO: Uncommon Words and Proper Nouns -- Chapter 7. Conclusion and Future Work. En lÃnea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i
