Detecting the Central Units of Brazilian Portuguese argumentative answer texts

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Título: Detecting the Central Units of Brazilian Portuguese argumentative answer texts
Título alternativo: Detección de las unidades centrales para textos de respuesta argumentativa en Portugués-Brasileño
Autor/es: Bengoetxea Kortazar, Kepa | Iruskieta Quintian, Mikel | Antonio, Juliano Desiderato
Palabras clave: Central unit | RST | Argumentative answer texts | Unidad central | Textos de respuesta argumentativa
Área/s de conocimiento: Lenguajes y Sistemas Informáticos
Fecha de publicación: sep-2018
Editor: Sociedad Española para el Procesamiento del Lenguaje Natural
Cita bibliográfica: Procesamiento del Lenguaje Natural. 2018, 61: 23-30. doi:10.26342/2018-61-2
Resumen: Understanding or writing properly the main idea or the Central Unit (CU) of a text is a very important task in exams. So, detecting automatically the CU may be of interest in language evaluation tasks. This paper presents a CU detector based on machine learning techniques for argumentative answer texts in Brazilian Portuguese. Results show that the detection of CUs following machine learning techniques in argumentative answer texts is better that those using rules. | Comprender o escribir correctamente la idea principal o Unidad Central (UC) de un texto es una tarea muy importante en los exámenes. Así, la detección automática de la UC puede ser de interés en las tareas de evaluación del lenguaje. Este artículo presenta un detector de UCs basado en aprendizaje automático para textos de respuesta argumentativa en Brasileño. Los resultados muestran que la detección de las UCs utilizando aprendizaje automático en brasileño y textos de respuesta argumentativa obtienen mejores resultados que los basados en reglas.
Patrocinador/es: This study was carried out within the framework of the following projects: IXA Group: natural language processing (GIU16/16) [UPV/EHU], QUALES KK-2017/00094 (Gobierno Vasco) and TUNER TIN2015-65308-C5-1-R (MINECO/FEDER, UE).
URI: http://hdl.handle.net/10045/81348
ISSN: 1135-5948
DOI: 10.26342/2018-61-2
Idioma: eng
Tipo: info:eu-repo/semantics/article
Derechos: © Sociedad Española para el Procesamiento del Lenguaje Natural
Revisión científica: si
Versión del editor: https://doi.org/10.26342/2018-61-2
Aparece en las colecciones:Procesamiento del Lenguaje Natural - Nº 61 (2018)

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