SciELO - Scientific Electronic Library Online

 
vol.17 número2Clasificación automática de la legibilidad de datos de fuentes múltiples basada en características lingüísticas y de la teoría de informaciónResolución de anáfora para el bengalí: un experimento con la aplicación al dominio índice de autoresíndice de materiabúsqueda de artículos
Home Pagelista alfabética de revistas  

Servicios Personalizados

Revista

Articulo

Indicadores

Links relacionados

  • No hay artículos similaresSimilares en SciELO

Compartir


Computación y Sistemas

versión On-line ISSN 2007-9737versión impresa ISSN 1405-5546

Resumen

DELL'ORLETTA, Felice; VENTURI, Giulia  y  MONTEMAGNI, Simonetta. Selección de los arcos correctos basada en información lingüística para análisis sintáctico de dependencias. Comp. y Sist. [online]. 2013, vol.17, n.2, pp.125-136. ISSN 2007-9737.

LISCA es un algoritmo no supervisado cuyo objetivo es asignar un puntaje cualitativo a cada arco generado por el analizador sintáctico de dependencias con el fin de producir un ranking decreciente de los arcos desde los correctos hasta los incorrectos. LISCA usa la estadística del conjunto de características basadas en la información lingüística y dependencias que se extraen del corpus grande de frases analizadas sintácticamente por la computadora y las utiliza para asignar un puntaje cualitativo a cada arco de la frase analizada que pertenece al mismo dominio del corpus. LISCA se probo exitosamente utilizando dos conjuntos de datos de dos dominios distintos y en todos los experimentos su rendimiento fue mejor que el de varios métodos de referencia; así se demostró su capacidad de detectar los arcos correctos de manera confiable representando también las características específicas de los dominios.

Palabras llave : Análisis sintáctico de dependencias; arcos correctos.

        · resumen en Inglés     · texto en Inglés     · Inglés ( pdf )

 

Creative Commons License Todo el contenido de esta revista, excepto dónde está identificado, está bajo una Licencia Creative Commons