Óscar Ferrández Escámez

• Artículos de revistas (8)
• Colaboraciones en obras colectivas (1)
• Tesis (1)

• Artículos de revistas

  • Seleccionado

    Application of Information Retrieval Techniques to Document Filtered Set Generation for External Plagiarism Detection

    Daniel Micol Ponce, Óscar Ferrández Escámez, Rafael Muñoz Guillena

    Procesamiento del lenguaje natural, ISSN 1135-5948, Nº. 45, 2010, págs. 277-280

    • Resumen
    • Texto completo
    
  • Seleccionado

    Un sistema de búsqueda de respuestas basado en ontologías, implicación textual y entornos reales

    Óscar Ferrández Escámez, Rubén Izquierdo-Bevia, Sergio Ferrández Escámez, José Luis Vicedo

    Procesamiento del lenguaje natural, ISSN 1135-5948, Nº. 41, 2008, págs. 47-54

    • Resumen
    • Texto completo
    
  • Seleccionado

    Integración del reconocimiento de la implicación textual en tareas automáticas de resúmenes de textos

    Elena Lloret Pastor , Óscar Ferrández Escámez, Rafael Muñoz Guillena , Manuel Palomar Sanz

    Procesamiento del lenguaje natural, ISSN 1135-5948, Nº. 41, 2008, págs. 183-190

    • Resumen
    • Texto completo
    
  • Seleccionado

    QALL-ME: question answering lerning technologies in a multiLingual and multimodal enviroment

    Rubén Izquierdo, Óscar Ferrández Escámez, Sergio Ferrández Escámez, David Tomás Díaz , José Luis Viñedo, Patricio Martínez, Armando Suárez Cueto

    Procesamiento del lenguaje natural, ISSN 1135-5948, Nº. 38, 2007, págs. 43-48

    • Resumen
    • Texto completo
    
  • Seleccionado

    Técnicas léxico-sintácticas para el reconocimiento de Implicación Textual

    Óscar Ferrández Escámez, Daniel Micol Ponce, Rafael Muñoz Guillena , Manuel Palomar Sanz

    Procesamiento del lenguaje natural, ISSN 1135-5948, Nº. 38, 2007, págs. 53-60

    • Resumen
    • Texto completo
    
  • Seleccionado

    Reconocimiento temporal para el italiano combinando técnicas de aprendizaje automático y adquisición automática de conocimiento

    Estela Saquete Boró , Óscar Ferrández Escámez, Patricio Martínez Barco , Rafael Muñoz Guillena

    Procesamiento del lenguaje natural, ISSN 1135-5948, Nº. 37, 2006, págs. 161-168

    • Resumen
    • Texto completo
    
  • Seleccionado

    Un sistema basado en conocimiento para el reconocimiento de implicación textual

    Óscar Ferrández Escámez, Rafael Muñoz Terol, Rafael Muñoz Guillena , Patricio Martínez Barco , Manuel Palomar Sanz

    Procesamiento del lenguaje natural, ISSN 1135-5948, Nº. 37, 2006, págs. 337-346

    • Resumen
    • Texto completo
    
  • Seleccionado

    NERUA: sistema de detección y clasificación de entidades utilizando aprendizaje automático

    Óscar Ferrández Escámez, Zornitsa Kozareva, Andrés Montoyo Guijarro , Rafael Muñoz Guillena

    Procesamiento del lenguaje natural, ISSN 1135-5948, Nº. 35, 2005, págs. 37-44

    • Resumen
    • Texto completo
    

• Colaboraciones en obras colectivas

  • Seleccionado

    On the Application of Lexical-Syntactic Knowledge to the Answer Validation Exercise

    Óscar Ferrández Escámez, Daniel Micol Ponce, Rafael Muñoz Gil, Manuel Palomar Sanz

    Advances in multilingual and multimodal information retrieval: 8th Workshop of the Cross-Language Evaluation Forum, CLEF 2007, Budapest, Hungary, September 19-21, 2007: revised selected papers / Carol Peters (ed. lit.), Valentin Jijkoun (ed. lit.), Thomas Mandl (ed. lit.), Henning Müller (ed. lit.), Douglas W. Oard (ed. lit.), Anselmo Peñas Padilla (ed. lit.) , Vivien Petras (ed. lit.), Diana Santos (ed. lit.), 2008, ISBN 978-3-540-85759-4, págs. 377-380

    

• Tesis

  • Seleccionado

    Textual entailment recognition and its applicability in NLP tasks

    Óscar Ferrández Escámez

    Tesis doctoral dirigida por Rafael Muñoz Guillena (dir. tes.) . Universitat d'Alacant / Universidad de Alicante (2009).

    • Resumen
    

Esta página recoge referencias bibliográficas de materiales disponibles en los fondos de las Bibliotecas que participan en Documat. En ningún caso se trata de una página que recoja la producción bibliográfica de un autor de manera exhaustiva. Nos gustaría que los datos aparecieran de la manera más correcta posible, de manera que si detecta algún error en la información que facilitamos, puede hacernos llegar su Sugerencia / Errata.