SemEval-2007 Task 16: evaluation of wide coverage knowledge resources

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Para acceder a los documentos con el texto completo, por favor, siga el siguiente enlace: http://hdl.handle.net/2117/10407

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	Cuadros Oller, Montserrat
dc.contributor.author	Rigau Claramunt, German
dc.date	2007
dc.identifier.citation	Cuadros, M.; Rigau, G. SemEval-2007 Task 16: evaluation of wide coverage knowledge resources. A: International Workshop on Semantic Evaluations. "Fourth International Workshop on Semantic Evaluations". Praga: Association for Computational Linguistics, 2007, p. 1-6.
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/2117/10407
dc.language.iso	eng
dc.publisher	Association for Computational Linguistics
dc.rights	info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.subject	Àrees temàtiques de la UPC::Informàtica::Intel·ligència artificial::Llenguatge natural
dc.subject	Natural language processing (Computer science)
dc.subject	Large-scale knowledge resources
dc.subject	Llenguatge natural (Informàtica) -- Processament
dc.title	SemEval-2007 Task 16: evaluation of wide coverage knowledge resources
dc.type	info:eu-repo/semantics/submittedVersion
dc.type	info:eu-repo/semantics/conferenceObject
dc.description.abstract	This task tries to establish the relative quality of available semantic resources (derived by manual or automatic means). The quality of each large-scale knowledge resource is indirectly evaluated on a Word Sense Disambiguation task. In particular, we use Senseval-3 and SemEval-2007 English Lexical Sample tasks as evaluation bechmarks to evaluate the relative quality of each resource. Furthermore, trying to be as neutral as possible with respect the knowledge bases studied, we apply systematically the same disambiguation method to all the resources. A completely different behaviour is observed on both lexical data sets (Senseval-3 and SemEval-2007).
dc.description.abstract	Peer Reviewed

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