| Título: | Reconocimiento temporal para el italiano combinando técnicas de aprendizaje automático y adquisición automática de conocimiento |
| Autores: |
Saquete Boró, Estela Ferrández Escámez, Óscar Martínez Barco, Patricio Muñoz Guillena, Rafael |
| Fecha: |
2007-11-26 2007-11-26 2006-09 |
| Publicador: | RUA Docencia |
| Fuente: |
 |
| Tipo: | info:eu-repo/semantics/article |
| Tema: |
Información temporal Reconocimiento de expresiones temporales Aprendizaje automático Adquisición automática del conocimiento Temporal information Temporal expression recognition Machine learning Automatic acquisition of knowledge |
| Descripción: |
Este artículo presenta la extensión automática del sistema TERSEO a
otras lenguas combinada con el uso de técnicas basadas en Aprendizaje Automático
(AA). En concreto, en este artículo se trabaja en el reconocimiento de expresiones
temporales para el italiano y se han probado dos técnicas diferentes de AA: un
modelo de Máxima Entropía y modelos ocultos de Markov. Cada sistema ha sido
evaluado tanto de manera independiente como de manera combinada con la finalidad
de analizar si el sistema combinado mejora los resultados de los sistemas independientes
sin incrementar el número de expresiones erróneas en el mismo porcentaje.
El sistema TERSEO fue combinado previamente con técnicas de AA para el inglés,
obteniendo en ese caso buenos resultados. En este artículo, la combinación del reconocimiento
de TERSEO con el reconocimiento del sistema de AA ha sido evaluada
para el italiano. La combinación de TERSEO con diferentes técnicas de AA ha sido
evaluada obteniendo resultados satisfactorios, sobre todo, teniendo en cuenta que la
extensión automática de TERSEO al italiano no ha sido supervisada manualmente
y el proceso se ha realizado de manera completamente automática. This paper presents the automatic extension of TERSEO system to other languages combined with the use of Machine Learning (ML) techniques. In particular, in this paper, Italian temporal expression recognition is treated and two different ML techniques have been proven: Maximum Entropy Model and Hidden Markov Model. Every system has been evaluated independently and combined afterwards in order to analyze if the system is improving the results in the combination without increasing the number of erroneous expressions in the same percentage. TERSEO system was previously combined with ML techniques for English obtaining good results. In this paper, TERSEO plus ML has been evaluated for Italian. When TERSEO system is combined with different ML techniques, the results are quite successful, taking into account that the automatic extension of TERSEO system for Italian has not been manually supervised and the whole process has been automatically performed. Esta investigación ha sido parcialmente financiada bajo el proyecto CICyT número TIC2003-07158-C04-01. |
| Idioma: | Español |
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