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Introducing the HIPE 2022 Shared Task: Named Entity Recognition and Linking in Multilingual Historical Documents
In: Advances in Information Retrieval. 44th European Conference on IR Research, ECIR 2022, Stavanger, Norway, April 10–14, 2022, Proceedings, Part II ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03635971 ; Matthias Hagen; Suzan Verberne; Craig Macdonald; Christin Seifert; Krisztian Balog; Kjetil Nørvåg; Vinay Setty. Advances in Information Retrieval. 44th European Conference on IR Research, ECIR 2022, Stavanger, Norway, April 10–14, 2022, Proceedings, Part II, 13186, Springer International Publishing, pp.347-354, 2022, Lecture Notes in Computer Science, 978-3-030-99738-0. ⟨10.1007/978-3-030-99739-7_44⟩ (2022)
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EMBEDDIA tools output example corpus of Estonian, Croatian and Latvian news articles 1.0
Freienthal, Linda; Pelicon, Andraž; Martinc, Matej. - : Ekspress Meedia Group, 2022. : Styria Media Group, 2022
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HIPE-2022 Shared Task Named Entity Datasets ...
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HIPE-2022 Shared Task Named Entity Datasets ...
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HIPE-2022 Shared Task Named Entity Datasets ...
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HIPE-2022 Shared Task Named Entity Datasets ...
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FiNER-139: A Financial Numeric Entity Recognition Dataset ...
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FiNER-139 ...
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FiNER-139 ...
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FiNER-139: A Financial Numeric Entity Recognition Dataset ...
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Analysis of the Full-Size Russian Corpus of Internet Drug Reviews with Complex NER Labeling Using Deep Learning Neural Networks and Language Models
In: Applied Sciences; Volume 12; Issue 1; Pages: 491 (2022)
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Experiences on the Improvement of Logic-Based Anaphora Resolution in English Texts
In: Electronics; Volume 11; Issue 3; Pages: 372 (2022)
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Comparison of Text Mining Models for Food and Dietary Constituent Named-Entity Recognition
In: Machine Learning and Knowledge Extraction; Volume 4; Issue 1; Pages: 254-275 (2022)
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A Multi-Entity Knowledge Joint Extraction Method of Communication Equipment Faults for Industrial IoT
In: Electronics; Volume 11; Issue 7; Pages: 979 (2022)
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Indirectly Named Entity Recognition ; Reconnaissance d'entités indirectement nommées
In: ISSN: 2530-9455 ; Journal of Computer-Assisted Linguistic Research (JCLR) ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03476411 ; Journal of Computer-Assisted Linguistic Research (JCLR), Universitat Politècnica de València, 2021, 5 (1), pp.27-46. ⟨10.4995/JCLR.2021.15922⟩ ; https://polipapers.upv.es/index.php/jclr/index (2021)
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Atténuer les erreurs de numérisation dans la reconnaissance d'entités nommées pour les documents historiques
In: Conférence en Recherche d'Informations et Applications (CORIA 2021) ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03320332 ; Conférence en Recherche d'Informations et Applications (CORIA 2021), ARIA : Association Francophone de Recherche d’Information (RI) et Applications, Apr 2021, Grenoble (virtuel), France. pp.1 - 7 ; http://coria.asso-aria.org/2021/articles/mini_24/main.pdf (2021)
Abstract: National audience ; This paper tackles the task of NER applied to historical texts obtained from processing digital images of news papers using OCR techniques. The main challenge for this task is that the OCR process leads to misspellings and linguistic errors in the output text, which can impact the performance of the NER. We conduct a comparative evaluation on two historical datasets in German and French against previous state-of-the-art models, and we propose a model based ona hierarchical stack of Transformers to approach the NER task for historical data. Our findings show that the proposed model clearly improves the results on both historical data sets ; Cet article aborde la reconnaissance d’entités nommées (NER) appliquée aux textes historiques obtenus à partir du traitement d’images numériques de journaux à l’aide de tech-niques de reconnaissance optique de caractères (OCR). Nous soutenons que le principal défi pour cette tâche est que le processus OCR produit des textes contenant entre autres des fautes d’orthographe et des erreurs de syntaxes. De plus, des variations sémantiques peuvent être présentes dans les documents anciens, ce qui a un impact sur les performances de la reconnaissance d’entités nommées. Nous menons une évaluation comparative à l’état de l’art de deux ensembles de données historiques en allemand et en français, et nous proposons un modèle basé sur une pile hiérarchique de couches Transformer pour aborder la reconnaissance d’entités nommées dans des données historiques. Nos résultats montrent que le modèle proposé améliore clairement les résultats sur les deux ensembles de données
Keyword: [INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI]; [INFO.INFO-CL]Computer Science [cs]/Computation and Language [cs.CL]; [INFO.INFO-DL]Computer Science [cs]/Digital Libraries [cs.DL]; [INFO.INFO-HC]Computer Science [cs]/Human-Computer Interaction [cs.HC]; [INFO.INFO-IR]Computer Science [cs]/Information Retrieval [cs.IR]; [INFO.INFO-LG]Computer Science [cs]/Machine Learning [cs.LG]; [INFO.INFO-TT]Computer Science [cs]/Document and Text Processing; données historiques; données multi-lingues; Extraction d’information; Historical data; Information extraction; Multilingual data; Named entity recognition; reconnaissance d’entités nommées
URL: https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03320332/document
https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03320332
https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03320332/file/main%281%29.pdf
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Exploring Construction of a Company Domain-Specific Knowledge Graph from Financial Texts Using Hybrid Information Extraction
Jen, Chun-Heng. - : KTH, Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS), 2021
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Korpuslinguistik in der Rechtswissenschaft. Eine webbasierte Analyseplattform für EuGH-Entscheidungen ...
Mielke, Bettina; Wolff, Christian. - : Universität Regensburg, 2021
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ChemNER: Fine-Grained Chemistry Named Entity Recognition with Ontology-Guided Distant Supervision ...
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MuVER: Improving First-Stage Entity Retrieval with Multi-View Entity Representations ...
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