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Istituto di scienze e tecnologie della cognizione

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Contributo in rivista

Tipo: Articolo in rivista

Titolo: Frame-based detection of opinion holders and topics: A model and a tool

Anno di pubblicazione: 2014

Autori: Gangemi A.; Presutti V.; Reforgiato Recupero D.

Affiliazioni autori: LIPN, Université Paris13-CNRS-SorbonneCité, France; STLab, ISTC-CNR, Italy

Autori CNR:

  • ALDO GANGEMI
  • VALENTINA PRESUTTI
  • DIEGO ANGELO GAETANO REFORGIATO RECUPERO

Lingua: inglese

Abstract: Sentilo is a model and a tool to detect holders and topics of opinion sentences. Sentilo implements an approach based on the neo-Davidsonian assumption that events and situations are the primary entities for contextualizing opinions, which makes it able to distinguish holders, main topics, and sub-topics of an opinion. It uses a heuristic graph mining approach that relies on FRED, a machine reader for the Semantic Web that leverages Natural Language Processing (NLP) and Knowledge Representation (KR) components jointly with cognitively-inspired frames. The evaluation results are excellent for holder detection (F1: 95%), very good for subtopic detection (F1: 78%), and good for topic detection (F1: 68%). © 2014 IEEE.

Lingua abstract: inglese

Pagine da: 20

Pagine a: 30

Rivista:

IEEE computational intelligence magazine Institute of Electrical and Electronics Engineers,
Paese di pubblicazione: Stati Uniti d'America
Lingua: inglese
ISSN: 1556-603X

Numero volume: 9

Numero fascicolo: 1

DOI: 10.1109/MCI.2013.2291688

Indicizzato da: Scopus [2-s2.0-84893375456]

URL: http://www.scopus.com/inward/record.url?eid=2-s2.0-84893375456&partnerID=q2rCbXpz

Strutture CNR:

Moduli:

 
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