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A BiLSTM-CRF PoS-tagger for Italian tweets using morphological information
- Source :
- EVALITA. Evaluation of NLP and Speech Tools for Italian ISBN: 9788899982553, CLiC-it/EVALITA
- Publication Year :
- 2017
- Publisher :
- Accademia University Press, 2017.
-
Abstract
- This paper presents some experiments for the construction of an highperformance PoS-tagger for Italian using deep neural networks techniques (DNN) integrated with an Italian powerful morphological analyser that has been applied to tag Italian tweets. The proposed system ranked third at the EVALITA2016-PoSTWITA campaign. Questo contributo presenta alcuni esperimenti per la costruzione di un PoS-tagger ad alte prestazioni per l’italiano utilizzando reti neurali ‘deep’ integrate con un potente analizzatore morfologico che è stato applicato all’annotazione di tweet. Il sistema si è classificato terzo nella campagna di valutazione EVALITA2016-PoSTWITA.
- Subjects :
- PoS-tagging, Deep Neural Networks, twitter
Computer science
entité appelée rEcognition et liens dans le tweets italien
sentiment polarity classification
event factuality annotation
computer.software_genre
etichettare per messaggi social media
classificazione polarità sentimenti
tagging for italian social media texts
computational linguistics
LAN009000
linguistica computazionale
reconnaissance téléphonique articulatoire
business.industry
articulatory phone recognition
Linguistics
CF
annotazione fattualità degli eventi
riconoscimento telefonico articolare
named entity rEcognition and linking in italian tweets
linguistique computationelle
Deep neural networks
classement polarité sentiments
Artificial intelligence
entità chiamata rEcognition e collegamenti nei tweet italiani
business
étiqueter les messages des médias sociaux
computer
Natural language processing
annotation de facturation de l'événement
Subjects
Details
- Language :
- English
- ISBN :
- 978-88-99982-55-3
- ISBNs :
- 9788899982553
- Database :
- OpenAIRE
- Journal :
- EVALITA. Evaluation of NLP and Speech Tools for Italian ISBN: 9788899982553, CLiC-it/EVALITA
- Accession number :
- edsair.doi.dedup.....cbe2f4e9089e42801d8bd92f492e4398