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All fields Title Creator / Publisher Keyword Year AND OR AND NOT All fields Title Creator / Publisher Keyword Year AND OR AND NOT All fields Title Creator / Publisher Keyword Year AND OR AND NOT All fields Title Creator / Publisher Keyword Year AND OR AND NOT All fields Title Creator / Publisher Keyword Year Sort by creator [A → Z]' creator [Z → A]' publishing year ↑ (asc)' publishing year ↓ (desc)' title [A → Z]' title [Z → A]' Simple Search Hits 1 – 14 of 14 1 How to improve robustness in Kohonen maps and display additional information in Factorial Analysis: application to text mining Bourgeois, Nicolas; Cottrell, Marie; Déruelle, Benjamin... In: ISSN: 0925-2312 ; Neurocomputing ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01168120 ; Neurocomputing, Elsevier, 2014, 147, pp.120-135. ⟨10.1016/j.neucom.2013.12.057⟩ (2014) BASE Show details 2 Mesurer la similarité structurelle entre réseaux lexicaux Gaume, Bruno; Navarro, Emmanuel; Desalle, Yann... In: TALN-20 2014 ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01321990 ; TALN-20 2014, Jul 2014, Marseille, France (2014) BASE Show details 3 Yet Another Ranking Function for Automatic Multiword Term Extraction Lossio-Ventura, Juan Antonio; Jonquet, Clement; Roche, Mathieu... In: 9th International Conference on Natural Language Processing (PolTAL) ; https://hal-lirmm.ccsd.cnrs.fr/lirmm-01068556 ; 9th International Conference on Natural Language Processing (PolTAL), Sep 2014, Warsaw, Poland. pp.52-64, ⟨10.1007/978-3-319-10888-9_6⟩ ; http://poltal.ipipan.waw.pl/ (2014) BASE Show details 4 Natural Language Semantics in Biproduct Dagger Categories Preller, Anne In: ISSN: 1570-8683 ; Journal of Applied Logic ; https://hal-lirmm.ccsd.cnrs.fr/lirmm-00860382 ; Journal of Applied Logic, Elsevier, 2014, 12, pp.88-108. ⟨10.1016/j.jal.2013.08.001⟩ (2014) BASE Show details 5 Supervised and semi-supervised statistical models for word-based sentiment analysis ... : Überwachte und halbüberwachte statistische Modelle zur wortbasierten Sentimentanalyse ... Scheible, Christian. - : Universität Stuttgart, 2014 BASE Show details 6 Products And Eccentric Diagraphs ... Medha Itagi Huilgol; Syed Asif Ulla, S.. - : Zenodo, 2014 BASE Show details 7 Graph Analyzer Widget Closer to Agility through Sense-Making Lavigne, Valerie; Lecocq, Regine; Martineau, Etienne... In: DTIC (2014) BASE Show details 8 An Annotation Framework for Dense Event Ordering Cassidy, Taylor; McDowell, Bill; Chambers, Nathanel... In: DTIC (2014) BASE Show details 9 The Shortlist Method for Fast Computation of the Earth Mover's Distance and Finding Optimal Solutions to Transportation Problems. Gottschlich, Carsten; Schuhmacher, Dominic. - 2014 BASE Show details 10 Gromov hiperbolicity in graphs Carballosa Torres, Walter. - 2014 BASE Show details 11 Supervised and semi-supervised statistical models for word-based sentiment analysis ; Überwachte und halbüberwachte statistische Modelle zur wortbasierten Sentimentanalyse Scheible, Christian. - 2014 BASE Show details 12 Specifying and verifying program transformations with PTRANS Mansky, William. - 2014 BASE Show details 13 Construction of an ontology for intelligent Arabic QA systems leveraging the Conceptual Graphs representation Abouenour, Lahsen; Nasri, Mohamed; Bouzoubaa, Karim. - : IOS Press, 2014 BASE Show details 14 Detección de plagio translingüe utilizando una red semántica multilingüe Franco Salvador, Marc. - : Universitat Politècnica de València, 2014 Abstract: [EN] Plagiarism is defined as the unauthorized use of the original content of other authors. It is a difficult phenomenon to detect whose problem has worsened in recent years because of the Internet: a vast source of information that allows users to copy and take possession, very simply, of the original content of other authors work. Although plagiarism can be detected manually, given the large amount of content published, it is virtually impossible to carry out, even more if the source of plagiarism comes from documents in other languages. Currently, literature and science have strong interest in research and development of automatic monolingual and cross-language similarity detection systems, capable of detecting plagiarism among sections between documents. The Academic Community also benefits by such systems. It allows teachers to detect and discourage their students of the usual practice of copy and paste, without reference to its source, from original content obtained from Internet. In this thesis we describe the state-of-the-art in text plagiarism detection at monolingual and cross-language level. In addition, we study the use of a multilingual semantic network to create two cross-language plagiarism detection models: using a statistical dictionary, and using knowledge graphs as context models from document fragments. Experimental results are very promising. As future work, we define different research lines using knowledge graphs. ; [ES] El plagio es definido como el uso no autorizado del contenido original de la obra de otros autores. Es un fenómeno difícil de detectar cuyo problema se ha agravado en los últimos años a causa de Internet: una inmensa fuente de información que permite a los usuarios copiar y apropiarse, de forma muy sencilla, del contenido original de otros autores. Aunque el plagio se puede detectar de forma manual, dada la gran cantidad de contenidos que se publican, es una tarea prácticamente imposible de llevar a cabo, aún más si las fuentes de plagio vienen de documentos en otros idiomas. Actualmente existe un gran interés, dentro de la literatura y la ciencia, por investigar y desarrollar sistemas de detección de similitud a nivel monolingüe y translingüe que sean capaces de detectar de forma automática las secciones de plagio entre documentos. La comunidad académica también se ve beneficiada por dichos sistemas, ya que permite la detección y disuasión por parte de los profesores hacia su alumnado, de las prácticas habituales de copiar y pegar, sin referencia alguna a la fuente de procedencia, de contenidos originales obtenidos de la Web. En la presente tesis describimos el estado del arte en materia de detección de plagio textual a nivel monolingüe y translingüe. Además, se estudia la utilización de una red semántica multilingüe para crear dos modelos de detección de plagio translingüe: utilizando un diccionario estadístico, y mediante grafos de conocimiento a modo de modelos de contexto para modelar fragmentos de documento. Los resultados experimentales resultan muy prometedores. Como trabajos futuros, se definen diferentes líneas de investigación haciendo uso de grafos de conocimiento. ; Franco Salvador, M. (2013). Detección de plagio translingüe utilizando una red semántica multilingüe. http://hdl.handle.net/10251/44658 ; Archivo delegado Keyword: BabelNet; Cross-language plagiarism detection; Detección de plagio translingüe; Grafos de conocimiento; Knowledge graphs; LENGUAJES Y SISTEMAS INFORMATICOS; Máster Universitario en Inteligencia Artificial; Multilingual semantic network; Reconocimiento de Formas e Imagen Digital-Màster Universitari en Intel·Ligència Artificial: Reconeixement de Formes i Imatge Digital; Red semántica multilingüe; Similitud textual; Textual similarity URL: http://hdl.handle.net/10251/44658 BASE Hide details

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