Consiglio Nazionale delle Ricerche

Tipo di prodottoContributo in atti di convegno
TitoloAcquiring Legal Ontologies from Domain-specific Texts
Anno di pubblicazione2008
Formato-
Autore/iDell'Orletta F.; Lenci A.; Montemagni S.; Marchi S.; Pirrelli V.; Venturi G.
Affiliazioni autoriLenci Alessandro: Università di Pisa.
Autori CNR e affiliazioni
  • FELICE DELL'ORLETTA
  • GIULIA VENTURI
  • VITO PIRRELLI
  • SIMONETTA MONTEMAGNI
  • SIMONE MARCHI
Lingua/e
  • inglese
AbstractThe paper reports on methodology and preliminary results ofa case study in automatically extracting ontological knowledgefrom Italian legislative texts in the environmental domain. Weuse a fully-implemented ontology learning system (T2K) thatincludes a battery of tools for Natural Language Processing(NLP), statistical text analysis and machine language learn-ing. Tools are dynamically integrated to provide an incremen-tal representation of the content of vast repositories of unstruc-tured documents. Evaluated results, however preliminary, arevery encouraging, showing the great potential of NLP-poweredincremental systems like T2K for accurate large-scale semi-automatic extraction of legal ontologies.
Lingua abstractinglese
Altro abstract-
Lingua altro abstract-
Pagine da98
Pagine a101
Pagine totali4
Rivista-
Numero volume della rivista-
Serie/Collana-
Titolo del volume-
Numero volume della serie/collana-
Curatore/i del volume-
ISBN-
DOI-
Editore-
Verificato da refereeNo
Stato della pubblicazionePublished version
Indicizzazione (in banche dati controllate)-
Parole chiaveOntology learning, Document management, knowledge extraction from texts, Natural Language Processing
Link (URL, URI)-
Titolo convegno/congressoLangTech 2008
Luogo convegno/congressoRoma
Data/e convegno/congresso28-29/02/2008
RilevanzaNazionale
RelazioneContributo
Titolo parallelo-
Licenza-
Scadenza embargo-
Note/Altre informazioni-
Strutture CNR
  • ILC — Istituto di linguistica computazionale "Antonio Zampolli"
Moduli/Attività/Sottoprogetti CNR
  • IC.P02.004.001 : Tecnologie linguistiche e gestione della conoscenza
Progetti Europei-
Allegati

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
NoteIn: LangTech 2008 (Roma, 28-29 February 2008). Atti, pp. 98 - 101. Cristina Delogu, Mauro Falcone (eds.). 2008.
Descrizione sintetica del prodottoABSTRACT: The paper reports on methodology and preliminary results of a case study in automatically extracting ontological knowledge from Italian legislative texts in the environmental domain. 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, are very encouraging, showing the great potential of NLP-powered incremental systems like T2K for accurate large-scale semi-automatic extraction of legal ontologies.