Event ordering through temporal expression resolution

In this paper a multilingual method for event ordering based on temporal expression resolution is presented. This method has been implemented through the TERSEO system which consists of three main units: temporal expression recognizing, resolution of the coreference introduced by these expressions, and event ordering. By means of this system, chronological information related to events can be extracted from documental databases. This information is automatically added to the documental database in order to allow its use by question answering systems in those cases referring to temporality. The system has been evaluated obtaining results of 91 % precision and 71 % recall. For this, a blind evaluation process has been developed guaranteing a reliable annotation process that was measured through the kappa factor.This paper has been supported by the Spanish government, projects FIT-150500-2002-244 and FIT-150500-2002-416

Paralelismo sintáctico-semántico para el tratamiento de elementos extrapuestos en textos no restringidos

En este artículo presentamos un método basado en la teoría del paralelismo para la identificación y resolución de elementos extrapuestos en textos no restringidos. Esta teoría de paralelismo está basada en (Palomar 96) y se amplía con el desarrollo de técnicas de análisis parcial –en las que se estudia las partes relevantes del texto- que facilitan la resolución de los fenómenos lingüísticos. Nos basaremos en los programas Datalog extendidos (Dahl 94) (Dahl 95) como herramienta para la definición e implementación de gramáticas. Éstas no están basadas en reglas gramaticales sino en la detección de información relevante, relajando el proceso y ampliando el conjunto potencial de textos analizables.Este artículo ha sido subvencionado por el proyecto CICYT nº TIC97-0671-C02-01/02

EmotiBlog: towards a finer-grained sentiment analysis and its application to opinion mining

Comunicación presentada en las IV Jornadas TIMM, Torres (Jaén), 7-8 abril 2011.EmotiBlog is a corpus designed for Sentiment Analysis research. Preliminary studies demonstrated its relevance as a Machine Learning resource for detecting subjective information. In this paper we explore additional features by a detailed analysis. In addition, we compare EmotiBlog with other well-known Sentiment Analysis resource such as the JRC corpus. Finally, as a result of our research, we developed an Opinion Mining application, which takes into account user opinions when rating the results of a search engine specialized in mobile phones

Social Rankings: Visual Sentiment Analysis in Social Networks

Social Rankings es una aplicación web que realiza un seguimiento en tiempo real de entidades en las redes sociales. Detecta y analiza las opiniones sobre estas entidades utilizando técnicas de análisis de sentimientos para generar un informe visual de su valoración y su evolución en el tiempo.Social Rankings is a web application that follows different entities in the social networks in real time. It detects and analyses the opinions about these entities using sentiment analysis techniques, to generate a visual report of their reputation and evolution in time.Social Rankings ha sido desarrollada por el Grupo de Procesamiento del Lenguaje Natural y Sistemas de Información (GPLSI) de la Universidad de Alicante. Esta aplicación ha sido financiada parcialmente por el Gobierno Español a través de los proyectos ATTOS (TIN2012-38536-C03-03) y LEGOLANG (TIN2012-31224), la Comisión Europea a través del proyecto SAM (FP7-611312), la Generalitat Valenciana a través del proyecto DIIM2.0 (PROMETEOII/2014/001) y la Universidad de Alicante a través del proyecto emergente “Explotación y tratamiento de la información disponible en Internet para la anotación y generación de textos adaptados al usuario” (GRE13-15)

Annotated Corpus for Citation Context Analysis

In this paper, we present a corpus composed of 85 scientific articles annotated with 2092 citations analyzed using context analysis. We obtained a high Inter-annotator agreement; therefore, we assure reliability and reproducibility of the annotation performed by three coders in an independent way. We applied this corpus to classify citations according to qualitative criteria using a medium granularity categorization scheme enriched by annotated keywords and labels to obtain high granularity. The annotation schema handle three dimensions: PURPOSE: POLARITY: ASPECTS. Citation purpose define functions classification: use, critique, comparison and background with more specific classes stablished using keywords: Based on, Supply; Useful; Contrast; Acknowledge, Corroboration, Debate; Weakness and Hedges. Citation aspects complement the citation characterization: concept, method, data, tool, task, among others. Polarity has three levels: Positive, Negative and Neutral. We developed the schema and annotated the corpus focusing in applications for citation influence assessment, but we suggest that applications as summary generation and information retrieval also could use this annotated corpus because of the organization of the scheme in clearly defined general dimensions

Analysing Opinions in Social Networks

La Web 2.0 ha focalizado la importancia de la información, no en unos pocos expertos en un tema, sino en una multitud de opiniones vertidas por usuarios a través de diversos medios en las redes sociales. Debido a ello, han cobrado un mayor interés los sistemas que son capaces de determinar qué es lo que piensan los usuarios sobre un determinado concepto, agregando diferentes fuentes de datos y aplicando cálculos de polaridad de las opiniones, que permiten determinar y comparar esos conceptos con otros similares. En este artículo describimos Social Analytics, nuestra visión sobre cómo deberían funcionar este tipo de sistemas, con una interfaz simple y optimizada que permita responder las necesidades de los usuarios.Web 2.0 has focused the importance of information, not on a few experts on a topic, but on a multitude of opinions expressed by users through various media on social networks. Due to this, there has been a increasing interest in systems that are able to determine what users think about a certain concept, by adding different sources of data and applying polarity calculations, to determine and compare these concepts with similar ones. In this paper we describe Social Analytics, our vision on how these kind of system should work, with a simple and optimized interface to meet the needs of the users.Este trabajo ha sido parcialmente financiado por el Ministerio de Educación, Cultura y Deporte (MECD FPU014/00983), y la Universidad de Alicante, la Generalitat Valenciana y el Gobierno Español a través de los proyectos TIN2015-65136-C2-2- R, TIN2015-65100-R, PROMETEOII/2014/001 y FUNDACIONBBVA2-16PREMIOI

Going beyond traditional QA systems: challenges and keys in opinion question answering

The treatment of factual data has been widely studied in different areas of Natural Language Processing (NLP). However, processing subjective information still poses important challenges. This paper presents research aimed at assessing techniques that have been suggested as appropriate in the context of subjective - Opinion Question Answering (OQA). We evaluate the performance of an OQA with these new components and propose methods to optimally tackle the issues encountered. We assess the impact of including additional resources and processes with the purpose of improving the system performance on two distinct blog datasets. The improvements obtained for the different combination of tools are statistically significant. We thus conclude that the proposed approach is adequate for the OQA task, offering a good strategy to deal with opinionated questions.This paper has been partially supported by Ministerio de Ciencia e Innovación - Spanish Government (grant no. TIN2009-13391-C04-01), and Conselleria d'Educación - Generalitat Valenciana (grant no. PROMETEO/2009/119 and ACOMP/2010/286)

Modelo Relacional (5/5)

Última parte del tema Modelo Relacional

Textual Information Extraction

Material completo EI

ElectionMap: a geolocalized representation of voting intentions to political parties based on twitter's user comments

ElectionMap es una aplicación web que realiza un seguimiento a los comentarios publicados en Twitter en relación a entidades que refieren a partidos políticos. Las opiniones de los usuarios sobre estas entidades son clasificadas según su valoración y posteriormente representadas en un mapa geográfico para conocer la aceptación social sobre agrupaciones políticas en las distintas regiones de la geografía española.ElectionMap is a web application that follows, in Twitter, entities previously established and related to the politics. The user's opinions about the entities are classified according to its valuation by using sentiment analysis processes. Afterwards the opinions are represented in a geographic map that allows to know the social acceptance of Spanish political parties in different geographical areas.ElectionMap es una aplicación web desarrollada por el Grupo de Procesamiento del Lenguaje Natural y Sistemas de Información (GPLSI) de la Universidad de Alicante. Esta aplicación ha sido parcialmente financiada por el Gobierno Español y la Comisión Europea a través de los proyectos: ATTOS (TIN2012-38536-C03-03), LEGOLANG (TIN2012-31224), SAM (FP7-611312) y FIRST (FP7-287607) y por la Universidad de Alicante a través del proyecto emergente “Explotación y tratamiento de la información disponible en Internet para la anotación y generación de textos adaptados al usuario” (GRE13-15)