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L'articolo propone un modello generale di data-mining per i testi arabi che utilizza una catena di risorse lessicali esistenti per estrarre una rappresentazione semantica debolmente gerarchizzata, a livello di singoli predicati
A general-purpose data mining model for Arabic
texts is proposed which employs a chained pipeline of
existing public domain and published lexical resources
in order to
extract a weakly hierarchised, single-predicate level,
representation of meaning
Lancioni, G., Pepe, I., Silighini, A., Pettinari, V., Cicola, I., Benassi, L., et al. (In corso di stampa). Arabic Meaning Extraction through Lexical Resources: A General-Purpose Data Mining Model for Arabic Texts. In Proceedings of The Third International Conference on Advances in Information Mining and Management (IMMM 2013), November 17 - 22, 2013 - Lisbon, Portugal.
Arabic Meaning Extraction through Lexical Resources: A General-Purpose Data Mining Model for Arabic Texts
LANCIONI G;PEPE I;SILIGHINI A;PETTINARI V;CICOLA I;BENASSI L;CAMPANELLI M.
In corso di stampa
Abstract
A general-purpose data mining model for Arabic
texts is proposed which employs a chained pipeline of
existing public domain and published lexical resources
in order to
extract a weakly hierarchised, single-predicate level,
representation of meaning
L'articolo propone un modello generale di data-mining per i testi arabi che utilizza una catena di risorse lessicali esistenti per estrarre una rappresentazione semantica debolmente gerarchizzata, a livello di singoli predicati
Lancioni, G., Pepe, I., Silighini, A., Pettinari, V., Cicola, I., Benassi, L., et al. (In corso di stampa). Arabic Meaning Extraction through Lexical Resources: A General-Purpose Data Mining Model for Arabic Texts. In Proceedings of The Third International Conference on Advances in Information Mining and Management (IMMM 2013), November 17 - 22, 2013 - Lisbon, Portugal.
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/11590/160913
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simulazione ASN
Il report seguente simula gli indicatori relativi alla propria produzione scientifica in relazione alle soglie ASN 2023-2025 del proprio SC/SSD. Si ricorda che il superamento dei valori soglia (almeno 2 su 3) è requisito necessario ma non sufficiente al conseguimento dell'abilitazione. La simulazione si basa sui dati IRIS e sugli indicatori bibliometrici alla data indicata e non tiene conto di eventuali periodi di congedo obbligatorio, che in sede di domanda ASN danno diritto a incrementi percentuali dei valori. La simulazione può differire dall'esito di un’eventuale domanda ASN sia per errori di catalogazione e/o dati mancanti in IRIS, sia per la variabilità dei dati bibliometrici nel tempo. Si consideri che Anvur calcola i valori degli indicatori all'ultima data utile per la presentazione delle domande.
La presente simulazione è stata realizzata sulla base delle specifiche raccolte sul tavolo ER del Focus Group IRIS coordinato dall’Università di Modena e Reggio Emilia e delle regole riportate nel DM 589/2018 e allegata Tabella A. Cineca, l’Università di Modena e Reggio Emilia e il Focus Group IRIS non si assumono alcuna responsabilità in merito all’uso che il diretto interessato o terzi faranno della simulazione. Si specifica inoltre che la simulazione contiene calcoli effettuati con dati e algoritmi di pubblico dominio e deve quindi essere considerata come un mero ausilio al calcolo svolgibile manualmente o con strumenti equivalenti.
