Consiglio Nazionale delle Ricerche

Tipo di prodottoContributo in volume
TitoloOntology learning from Italian legal texts
Anno di pubblicazione2009
Formato
  • Elettronico
  • Cartaceo
Tipologia di contributo in volumeCapitolo
Autore/iLenci A.; Montemagni S.; Pirrelli V.; Giulia V.
Affiliazioni autoriUniversità di Pisa; ILC-CNR, Pisa
Autori CNR e affiliazioni
  • VITO PIRRELLI
  • SIMONETTA MONTEMAGNI VQR
Lingua/e
  • inglese
SintesiThe paper reports on the methodology and preliminary results of a case study in automatically extracting ontological knowledge from Italian legislative texts. We use a fully-implemented ontology learning system (T2K) that includes a battery of tools for Natural Language Processing (NLP), statistical text analysis and machine language learning. Tools are dynamically integrated to provide an incremental representation of the content of vast repositories of unstructured documents. Evaluated results, however preliminary, show the great potential of NLP-powered incremental systems like T2K for accurate large-scale semi-automatic extraction of legal ontologies.
Lingua sintesieng
Altra sintesi-
Lingua altra sintesi-
Pagine da75
Pagine a94
Pagine totali20
Serie/CollanaFrontiers in artificial intelligence and applications (Online)
Attiva dal 2005
Editore: IOS Press - Amsterdam
Paese di pubblicazione: Paesi Bassi
Lingua: inglese
ISSN: 1879-8314
Titolo chiave: Frontiers in artificial intelligence and applications (Online)
Titolo proprio: Frontiers in artificial intelligence and applications. (Online)
Titolo del volumeLaw, Ontologies and the Semantic Web - Channelling the Legal Information Flood
Numero volume della serie/collana188
Curatore/i del volumeJoost Breuker; Pompeu Casanovas; Michel C.A. Klein; Enrico Francesconi
ISBN978-1-58603-942-4
Edizione/Versione-
DOI10.3233/978-1-58603-942-4-75
Editore-
Verificato da refereeSì: Internazionale
Stato della pubblicazione-
Indicizzazione (in banche dati controllate)
  • PUMA (Codice:2009-A1-002)
  • ACM DL (Codice:http://dl.acm.org/citation.cfm?id=1563987.1563995)
Parole chiaveOntology Learning, document management, legal knowledge extraction
Link (URL, URI)-
Titolo parallelo-
Note/Altre informazioni-
Strutture CNR
  • ILC — Istituto di linguistica computazionale "Antonio Zampolli"
Moduli CNR
    Progetti Europei-
    Allegati
    • Ontology learning from Italian legal texts

    Dati storici
    I dati storici non sono modificabili, sono stati ereditati da altri sistemi (es. Gestione Istituti, PUMA, ...) e hanno solo valore storico.
    Area disciplinareLanguage & Linguistics
    Area valutazione CIVRScienze dell'Antichità, filologico-letterarie e storico-artistiche
    CittàAmsterdam (NL)
    CollanaLaw, Ontologies and the Semantic Web - Channelling the Legal Information Flood
    EditoreNew IOS Press Publication
    NoteIn: Law, Ontologies and the Semantic Web - Channelling the Legal Information Flood. pp. 75 - 94. Joost Breuker, Pompeu Casanovas, Michel C.A. Klein, Enrico Francesconi (eds.). (Frontiers in Artificial Intelligence and Applications, vol. 188). Amsterdam (NL): New IOS Press Publication, 2009.
    Descrizione sintetica del prodottoThe paper reports on the methodology and preliminary results of a case study in automatically extracting ontological knowledge from Italian legislative texts. We use a fully-implemented ontology learning system (T2K) that includes a battery of tools for Natural Language Processing (NLP), statistical text analysis and machine language learning. Tools are dynamically integrated to provide an incremental representation of the content of vast repositories of unstructured documents. Evaluated results, however preliminary, show the great potential of NLP-powered incremental systems like T2K for accurate large-scale semi-automatic extraction of legal ontologies.