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REDES: Reconocimiento de Entidades Digitales: Enriquecimiento y Seguimiento mediante Tecnologías del Lenguaje ; REDES: Digital Entities Recognition: Enrichment and Tracking by Language Technologies
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Abstract:
El principal objetivo de este proyecto es el desarrollo de un modelo de integración capaz de definir y crear perfiles de entidades digitales. Estas entidades digitales incluirán no sólo las características básicas sino también sus rasgos lingüísticos y sociales, utilizando e integrando todas las fuentes de información disponibles. Concretamente se hará uso de tres tipos de fuentes en la Web: datos no estructurados, datos estructurados y datos abiertos enlazados. A partir de esta gran cantidad de información heterogénea, y mediante el diseño y desarrollo de herramientas, recursos y técnicas basadas en Tecnologías del Lenguaje Humano (TLH), se definirán y generarán entidades digitales entendidas como una estructura de información semántica donde encajar estos datos, con especial atención a las dimensiones espacial (ubicación geográfica) y temporal (variación de los datos que conforman la entidad a lo largo del tiempo). ; The main objective of this project is to develop an integration model able to define and create digital entities profiles. Such digital entities will include not only the basic, but also their linguistic and social features by means of using and integrating different information sources available. More specifically, three will be the Web sources: unstructured and structured data, but and also linked open data. Starting from this huge and heterogeneous amount of information, digital entities will be generated by means of the design and development of tools, resources and techniques based on NLP. Such entities will consist in a structure of semantic information where to place such data (with special attention to the spatial dimensions (geographical location) and temporal (variation of data that compose the entity during time). ; El proyecto REDES está financiado por el Ministerio de Economía y Competitividad con número de referencia TIN2015-65136-C2-1-R y TIN2015-65136-C2-2-R.
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Keyword:
Análisis de sentimientos y opiniones; Digital entity; Enriquecimiento semántico; Entidad digital; Lenguajes y Sistemas Informáticos; Natural language processing; NLP; Opinion mining; PLN; Procesamiento de lenguaje natural; Sentiment analysis; Sentiment enrichment
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URL: http://hdl.handle.net/10045/69100
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A novel concept-level approach for ultra-concise opinion summarization
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Sentiment classification for early detection of health alerts in the chemical textile domain
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LEGOLANG: técnicas de deconstrucción aplicadas a las tecnologías del lenguaje humano ; LEGOLANG: deconstruction techniques applied to human language technologies
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EMOTIBLOG: a model to learn subjetive information detection in the new textual genres of the web 2.0 -a multilingual and multi-genre approach
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TextMess 2.0: las tecnologías del lenguaje humano ante los nuevos retos de la comunicación digital ; TextMess 2.0: the new digital media challenges facing human language technologies
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EMOCause: an easy-adaptable approach to emotion cause contexts
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Araknion: inducción de modelos lingüísticos a partir de corpora ; Araknion: inducing linguistics models from corpora
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Evaluating the robustness of EmotiBlog for sentiment analysis and opinion mining
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TextMess 2.0: Las Tecnologías del Lenguaje Humano ante los nuevos retos de la comunicación digital
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TextMess 2.0: Las Tecnologías del Lenguaje Humano ante los nuevos retos de la comunicación digital
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EmotiBlog: a finer-grained and more precise learning of subjectivity expression models
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Going beyond traditional QA systems: challenges and keys in opinion question answering
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AQA: a multilingual anaphora annotation scheme for question answering ; AQA: un modelo de anotación anafórico multilingüe para búsqueda de respuestas
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TEXT-MESS: Intelligent, Interactive and Multilingual Text Mining based on Human Language Technologies, TIN2006-15265-C06
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Enhancing QA systems with complex temporal question processing capabilities
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Machine learning techniques for automatic opinion detection in non-traditional textual genres
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Opinion and generic question answering systems: a performance analysis
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