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6 results on '"Antonelli, Oronzo"'

2. Proceedings of the Fifth Italian Conference on Computational Linguistics CLiC-it 2018

Author

Abramova, Ekaterina, Adorni, Giovanni, Agrawal, Ruchit, Aina, Laura, Albanese, Teresa, Albanesi, Davide, Alzetta, Chiara, Amore, Matteo, Antonelli, Oronzo, Aprosio, Alessio Palmero, Balaraman, Vevake, Basile, Pierpaolo, Basile, Valerio, Basili, Roberto, Bassignana, Elisa, Bellandi, Andrea, Bentivogli, Luisa, Bernardi, Raffaella, Bertoldi, Nicola, Bondielli, Alessandro, Bos, Johan, Bosco, Cristina, Bottini, Roberto, Brunato, Dominique, Brunato⋄, Dominique, Büchler, Marco, Buono, Maria Pia di, Busso, Lucia, Cabrio, Elena, Caruso, Valeria, Caselli, Tommaso, Cecchini, Flavio, Celli, Fabio, Cervone, Alessandra, Chesi, Cristiano, Chingacham, Anupama, Chiriatti, Giulia, Cimino, Andrea, Cocciu•, Eleonora, Colla, Davide, Comandini, Gloria, Cordeiro, Silvio Ricardo, Crepaldi, Davide, Croce, Danilo, Curtoni, Paolo, Cutugno, Francesco, dell’Oglio, Pietro, Dell’Orletta, Felice, Dell’Orletta⋄, Felice, De Felice, Irene, De Martino, Maria, Dini, Luca, Di Iorio, Angelo, Di Nunzio, Giorgio Maria, Draetta, Lia, Ducceschi, Luca, Elia, Annibale, Falavigna, Daniele, Federico, Marcello, Feltracco, Anna, Fernández, Raquel, Ferro, Michele, Fieromonte, Martina, Franzini, Greta, Gagliardi, Gloria, Gala, Valentina Della, Gambi, Enrico, Ghezzi, Ilaria, Giovannetti, Emiliano, Gobbi, Jacopo, Gretter, Roberto, Guarasci, Raffaele, Guerini, Marco, Günther, Fritz, Gurevych, Iryna, Herzog, Leonardo, Jezek, Elisabetta, Koceva, Forsina, Lai, Mirko, Laudanna, Alessandro, Lenci, Alessandro, Lepri, Bruno, Liano, Annarita, Limpens, Freddy, Louvan, Samuel, Lyding, Verena, Magnini, Bernardo, Magnolini, Simone, Mairano, Paolo, Mambrini, Francesco, Mana, Dario, Mancuso, Azzurra, Marchi, Simone, Marelli, Marco, Marini, Costanza, Mazzei, Alessandro, McGregor, Stephen, Melnikova, Elena, Menini, Stefano, Mensa, Enrico, Merenda, Flavio, Mollo, Eleonora, Montemagni, Simonetta, Montemagni⋄, Simonetta, Monti, Johanna, Moretti, Giovanni, Moritz, Maria, Nadalini, Andrea, Negri, Matteo, Nicolas, Lionel, Nissim, Malvina, Novielli, Nicole, Okinina, Nadezda, Pannitto, Ludovica, Paperno, Denis, Passalacqua, Samuele, Passaro, Lucia C., Passarotti, Marco, Patti, Viviana, Pecchioli, Alessandra, Pellegrini, Matteo, Petrolito, Ruggero, Pettenati, Maria Chiara, Piantanida, Giovanni, Poggi, Isabella, Porporato, Aureliano, Quinci, Vito, Radicioni, Daniele P., Ramisch, Carlos, Rapp, Amon, Riccardi, Giuseppe, Rossini, Daniele, Rotondi, Agata, Ruffolo, Paolo, Russo, Irene, Sagri, Maria Teresa, Sangati, Federico, Sanguinetti, Manuela, Savary, Agata, Savy, Renata, Simeoni, Rossana, Simi, Maria, Sorgente, Antonio, Speranza, Manuela, Sprugnoli, Rachele, Stede, Manfred, Stepanov, Evgeny A., Stingo, Michele, Tamburini, Fabio, Tebbifakhr, Amirhossein, Tonelli, Sara, Torre, Ilaria, Tortoreto, Giuliano, Totis, Pietro, Trotta, Daniela, Turchi, Marco, Valeriani, Martina, Venturi, Giulia, Venturi⋄, Giulia, Vezzani, Federica, Villata, Serena, Vincze, Veronika, Zaghi, Claudia, Zovato, Enrico, Cabrio, Elena, Mazzei, Alessandro, and Tamburini, Fabio

Subjects
elaborazione del linguaggio naturale, Computational Linguistics, History & Philosophy Of Science, analisi semantica, CBX, Gurevych (Iryna), Bos (Johan), LAN000000, linguistica computazionale, Natural Language Processing, semantic parsing
Abstract

On behalf of the Program Committee, a very warm welcome to the Fifth Italian Conference on Computational Linguistics (CLiC-­‐it 2018). This edition of the conference is held in Torino. The conference is locally organised by the University of Torino and hosted into its prestigious main lecture hall “Cavallerizza Reale”. The CLiC-­‐it conference series is an initiative of the Italian Association for Computational Linguistics (AILC) which, after five years of activity, has clearly established itself as the premier national forum for research and development in the fields of Computational Linguistics and Natural Language Processing, where leading researchers and practitioners from academia and industry meet to share their research results, experiences, and challenges.

Published
2019

4. Studio e implementazione di un sistema ensemble per il parsing dell'italiano

Author

Antonelli, Oronzo, thesis supervisor: Tamburini, Fabio, Antonelli, Oronzo, and thesis supervisor: Tamburini, Fabio

Abstract

In questo lavoro di tesi sono state valutate le prestazioni di otto parser che considerano modelli di analisi sintattica dipendente con un'architettura basata su reti neurali deep. Utilizzando due corpora in lingua italiana presenti nelle Universal Dependencies, uno di dominio generico e l'altro di dominio social media, nello specifico Twitter, si è sperimentato come l'apprendimento dal corpus di dominio social media porta ad un significativo incremento dell'accuratezza di parsing rispetto all'apprendimento dal corpus di dominio generico, entrambi valutati sul dominio social media. Inoltre, si è mostrato come utilizzando più dati nel corpus di apprendimento, inclusi i dati di dominio, si riesce ad ottenere un ulteriore miglioramento delle prestazioni dei parser. In seguito, utilizzando i modelli di parsing già appresi, si sono sperimentate differenti tecniche di ensemble allo scopo di combinare i modelli e le predizioni dei singoli parser per migliorare le prestazioni dei singoli modelli e superare la valutazione del miglior parser singolo ottenuto in precedenza. Dai risultati è emerso che utilizzare modelli combinati per il dominio social media fornisce un significativo incremento delle prestazioni rispetto ai tesi di dominio generico.

5. Studio e implementazione di un sistema ensemble per il parsing dell'italiano

Author

Antonelli, Oronzo, thesis supervisor: Tamburini, Fabio, Antonelli, Oronzo, and thesis supervisor: Tamburini, Fabio

Abstract

In questo lavoro di tesi sono state valutate le prestazioni di otto parser che considerano modelli di analisi sintattica dipendente con un'architettura basata su reti neurali deep. Utilizzando due corpora in lingua italiana presenti nelle Universal Dependencies, uno di dominio generico e l'altro di dominio social media, nello specifico Twitter, si è sperimentato come l'apprendimento dal corpus di dominio social media porta ad un significativo incremento dell'accuratezza di parsing rispetto all'apprendimento dal corpus di dominio generico, entrambi valutati sul dominio social media. Inoltre, si è mostrato come utilizzando più dati nel corpus di apprendimento, inclusi i dati di dominio, si riesce ad ottenere un ulteriore miglioramento delle prestazioni dei parser. In seguito, utilizzando i modelli di parsing già appresi, si sono sperimentate differenti tecniche di ensemble allo scopo di combinare i modelli e le predizioni dei singoli parser per migliorare le prestazioni dei singoli modelli e superare la valutazione del miglior parser singolo ottenuto in precedenza. Dai risultati è emerso che utilizzare modelli combinati per il dominio social media fornisce un significativo incremento delle prestazioni rispetto ai tesi di dominio generico.

6. Parsing Italian texts together is better than parsing them alone!

Author

Oronzo Antonelli, Fabio Tamburini, Cabrio E., Mazzei A. Tamburini, F., Antonelli, Oronzo, and Tamburini, Fabio

Subjects
Parsing, History & Philosophy Of Science, Artificial neural network, analisi semantica, business.industry, Computer science, Gurevych (Iryna), parsing, neural networks, italian, universal dependencies, Bos (Johan), LAN000000, computer.software_genre, semantic parsing, elaborazione del linguaggio naturale, Computational Linguistics, CBX, Artificial intelligence, linguistica computazionale, business, computer, Natural language processing, Universal dependencies, Natural Language Processing
Abstract

In this paper we present a work aimed at testing the most advanced, state-of-the-art syntactic parsers based on deep neural networks (DNN) on Italian. We made a set of experiments by using the Universal Dependencies benchmarks and propose a new solution based on ensemble systems obtaining very good performances. In questo contributo presentia-mo alcuni esperimenti volti a verificare le prestazioni dei più avanzati parser sintattici sull’italiano utilizzando i treebank disponibili nell’ambito delle Universal Dependencies. Proponiamo inoltre un nuovo sistema basato sull’ ensemble par-sing che ha mostrato ottime prestazioni.

Published
2019

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Books, media, physical & digital resources
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