Inductive logic programming and its application to the temporal expression chunking problem

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Para acceder a los documentos con el texto completo, por favor, siga el siguiente enlace: http://hdl.handle.net/2117/86184

dc.contributor	Universitat Politècnica de Catalunya. Departament de Llenguatges i Sistemes Informàtics
dc.contributor	Universitat Politècnica de Catalunya. GPLN - Grup de Processament del Llenguatge Natural
dc.contributor.author	Poveda Poveda, Jordi
dc.contributor.author	Turmo Borras, Jorge
dc.date	2007-01
dc.identifier.citation	Poveda, J., Turmo, J. "Inductive logic programming and its application to the temporal expression chunking problem". 2007.
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/2117/86184
dc.language.iso	eng
dc.relation	LSI-07-5-R
dc.rights	info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.subject	Àrees temàtiques de la UPC::Informàtica::Intel·ligència artificial
dc.subject	ILP
dc.subject	Chunking
dc.subject	Time expression
dc.subject	Inductive logic programming
dc.subject	NLP
dc.subject	Natural language
dc.title	Inductive logic programming and its application to the temporal expression chunking problem
dc.type	info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type	info:eu-repo/semantics/report
dc.description.abstract	This document first introduces general notions about ILP (inductive logic programming), including a basic vocabulary of ILP, a typology of ILP systems and a description of the main techniques in ILP. It discusses the application of one particular ILP system, FOIL, to the problem of chunking (segmenting) time expressions occurring in natural language text. We employ a propositional knowledge representation that considers features of the individual tokens plus the tokens in a context window of limited size. We trained three rule-based classifiers with FOIL to learn to recognize time expressions using IOB tags, using annotated data from the ACE 2005 corpus. The evaluation methodology and the results of our experiments are reported in this document.

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