using language learner data for metaphor detection

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EVALITA Evaluation of NLP and Speech Tools for Italian Proceedings of the Final Workshop

Editor of the proceedings of EVALITA 2016

bot.zen @ EVALITA 2016 -A minimally-deep learning PoS-tagger (trained for Italian Tweets)

Abstract English. This article describes the system that participated in the POS tagging for Italian Social Media Texts (PoST-WITA) task of the 5 th periodic evaluation campaign of Natural Language Processing (NLP) and speech tools for the Italian language EVALITA 2016. The work is a continuation of Stemle (2016) with minor modifications to the system and different data sets. It combines a small assertion of trending techniques, which implement matured methods, from NLP and ML to achieve competitive results on PoS tagging of Italian Twitter texts; in particular, the system uses word embeddings and character-level representations of word beginnings and endings in a LSTM RNN architecture. Labelled data (Italian UD corpus, DiDi and PoSTWITA) and unlabbelled data (Italian C4Corpus and PAISÀ) were used for training. The system is available under the APLv2 open-source license. Italiano. Questo articolo descrive il sistema che ha partecipato al task POS tagging for Italian Social Media Texts (PoSTWita) nell'ambito di EVALITA 2016, la 5°campagna di valutazione periodica del Natural Language Processing (NLP) e delle tecnologie del linguaggio. Il lavoroè un proseguimento di quanto descritto in Stemle (2016), con modifiche minime al sistema e insiemi di dati differenti. Il lavoro combina alcune tecniche correnti che implementano metodi comprovati dell'NLP e del Machine Learning, per raggiungere risultati competitivi nel PoS tagging dei testi italiani di Twitter. In particolare il sistema utilizza strategie di word embedding e di rappresentazione character-level di inizio e fine parola, in un'architettura LSTM RNN. Dati etichettati (Italian UD corpus, DiDi e PoSTWITA) e dati non etichettati (Italian C4Corpus e PAISÀ) sono stati utilizzati in fase di training. Il sistemaè disponibile sotto licenza open source APLv2