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Tabla de contenidos 1 Presentación 2 Calendario 3 Artículos 4 Software 4.1 Aplicaciones y lenguajes 4.2 Corpus

Presentación

Curso de doctorado en Tecnologías del Lenguaje.

Profesores

• Fernando Martínez Santiago
• Arturo Montejo Ráez

Horario y lugar

• Jueves, del 14 de junio al 5 de julio de 2007
• De 15h30 a 20h30
• Aula 23 Edif. B4 y Laboratorio 4 Edif. A3

Calendario

Jueves 14 de junio

Fernando Martínez Santiago

• 1h Presentación de la asignatura: asignación de trabajos
• 1h Teoría: Q&A, RTE, CLIR y Roles Semánticos
• 2h Laboratorio: introducción al entorno de trabajo y el cuerpo de datos; experimentación sobre RTE
• 1h Tutorización final

Jueves 21 de junio

Arturo Montejo Ráez

• 1h Revisión del estado de los trabajos
• 1h Teoría: Multimodal IR y Clasificación Automática de Documentos
• 2h Laboratorio: introducción a las herramientas; experimentación sobre RTE
• 1h Tutorización final

Miércoles 27 de junio

Fernando Martínez Santiago

• 2h Presentación y discusión de trabajos sobre Q&A, CLIR y Roles Semánticos
• 2h Laboratorio: experimentación sobre RTE
• 1h Tutorización final

Jueves 5 de julio

Arturo Montejo Ráez

• 1,5h Presentación y discusión de trabajos sobre Multimodal IR y Clasificación Automática de Documentos
• 1,5h Exposición y discusión de resultados de experimentos de RTE
• 1h Laboratorio: experimentación adicional sobre RTE
• 1h Tutorización final, clausura curso, discusión final

Artículos

• Clasificación de documentos:
  • Fabrizio Sebastiani. Machine Learning in Automated Text Categorization. ACM Computing Surveys, Vol. 34, No. 1, March 2002, pp. 1–47. PDF
  • Montejo-Ráez, Arturo. Automatic Text Classification of documents in the High Energy Physics domain. Tesis doctoral. Granada, 2006. PDF
• RI Multilingüe
  • Fernando Martínez-Santiago. El problema de la fusión de colecciones en la recuperación de información multilingüe y distribuida: cálculo de la relevancia documental en dos pasos.Tesis doctoral, UNED. 2004 PDF
• RI Multimodal
  • Jean-Pierre Chevallet, Joo-Hwe Lim y Saïd Radhouani. Using Ontology Dimensines and Negative Expansion to solve Precise Queries in CLEF Medical Task. . CLEF 2006, Medical task. PDF
  • M.C. Díaz-Galiano, M.A. García-Cumbreras, M.T. Martín-Valdivia, A. Montejo-Raez, L. Alfonso Ureña-López. SINAI at Image CLEF 2006. PDF
• Búsqueda de respuestas
  • Lehnert, Wendy G. Human and computational question answering, Cognitive Science. 1977. PDF
  • Srihari, R. y W. Li. Information Extraction Supported Question Answering, en TREC-8. 1999. PDF
  • Vicedo, Jose Luis. SEMQA: Un modelo semántico aplicado a los sistemas de Búsqueda de Respuestas. Tesis. 2000. PDF
• Roles semánticos
  • Daniel Gildea and Daniel Jurafsky. Automatic Labeling of Semantic Roles. Computational Linguistics, 28(3):245–288, 2002 PDF

• Implicación textual (recognition of textual entailment.)
  • Abraham Fowler, Bob Hauser, Daniel Hodges, Ian Niles, Adrian Novischi and Jens Stephan. Applying COGEX to Recognize Textual Entailment. First PASCAL RTE Wokrshop. 2005. PDF
  • Rodrigo de Salvo Braz, Roxana Girju, Vasin Punyakanok, Dan Roth and Mark Sammons. An Inference Model for Semantic Entailment in Natural Language. First PASCAL RTE Wokrshop. 2005. PDF
  • Zornitsa Kozareva and Andrés Montoyo. MLEnt: The Machine Learning Entailment System of the University of Alicante. Second PASCAL RTE Wokrshop. 2006 PDF
  • Ó. Ferrández, R. M. Terol, R. Muñoz, P. Martínez-Barco and M. Palomar. An approach based on Logic Forms and WordNet relationships to Textual Entailment performance. Second PASCAL RTE Wokrshop. 2006 PDF
  • Andrew Hickl, John Williams, Jeremy Bensley, Kirk Roberts, Bryan Rink and Ying Shi.Recognizing Textual Entailment with LCC’s GROUNDHOG System. Second PASCAL RTE Wokrshop. 2006 PDF

Software

Aplicaciones y lenguajes

• Freeling
• BBR
• SVM-Light
• Perl documentation

Corpus

• RTE3 Pascal Challenge
• RTE2 Pascal Challenge