Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Báo cáo khoa học: "Extracting Narrative Timelines as Temporal Dependency Structures"

Không đóng trình duyệt đến khi xuất hiện nút TẢI XUỐNG

We propose a new approach to characterizing the timeline of a text: temporal dependency structures, where all the events of a narrative are linked via partial ordering relations like BE FORE , AFTER , OVERLAP and IDENTITY . We annotate a corpus of children’s stories with temporal dependency trees, achieving agreement (Krippendorff’s Alpha) of 0.856 on the event words, 0.822 on the links between events, and of 0.700 on the ordering relation labels.

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

Báo cáo khoa học: "Extracting Narrative Timelines as Temporal Dependency Structures"

Báo cáo khoa học: "Extracting and modeling durations for habits and events from Twitter"

Báo cáo khoa học: "Extracting Social Networks from Literary Fiction"

Báo cáo khoa học: "Hierarchical Sequential Learning for Extracting Opinions and their Attributes"

Báo cáo khoa học: "Extracting Sequences from the Web"

Báo cáo khoa học: "Automatically Extracting Polarity-Bearing Topics for Cross-Domain Sentiment Classification"

Báo cáo khoa học: "Extracting Social Power Relationships from Natural Language"

Báo cáo khoa học: "Extracting Paraphrases from Definition Sentences on the Web"

Báo cáo khoa học: "Extracting Comparative Entities and Predicates from Texts Using Comparative Type Classification"

Báo cáo khoa học: "Extracting Opinion Expressions and Their Polarities – Exploration of Pipelines and Joint Models"
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.