Clase del martes 31/10/2017
Saludos:
Ya están disponibles las láminas para la clase de hoy, en donde vamos a revisar una técnica probabilística de análisis, conocida como precisión y cobertura (en inglés, precisión & recall), la cual nos ayuda a determinar qué tan buenos o malos son los resultados que generamos, lo que equivale responder a la pregunta: ¿cuántos patrones reconocidos en un corpus se corresponden con la gramática que hemos establecido?
Para que tengan una mejor idea sobre esta técnica, les recomiendo que lean el capítulo 7 del manual de NLTK:
Bird, S.; Klein, E.; y Loper, E. (2009): "Extracting Information from Text", en Natural Language Processing with Python. Sitio electrónico: http://nltk.org/book/ch07.html.
Para que vean un ejemplo en donde se aplica esta técnica para resolver una tarea de extracción automática de términos, e igualmente para que entiendan mejor lo visto en esta clase, les dejo el siguiente artículo:
Aguilar, C.; y Acosta, O. (2016): "Design of a Extraction System for Definitional Contexts from Biomedical Corpora", en Banire, A.; Mephu, E.; y Zaki, M. (eds.), Proceedings o the First Workshop on Advances in Bioinformatics and Artificial Inteligence: Bridging the Gap, CEUR Workshop Proceedings, New York, USA: 35-41. Sitio electrónico: http://ceur-ws.org/Vol-1718/.
Cualquier consulta o detalle, lo vemos en clase.
Suerte con todo.
Saludos:
Ya están disponibles las láminas para la clase de hoy, en donde vamos a revisar una técnica probabilística de análisis, conocida como precisión y cobertura (en inglés, precisión & recall), la cual nos ayuda a determinar qué tan buenos o malos son los resultados que generamos, lo que equivale responder a la pregunta: ¿cuántos patrones reconocidos en un corpus se corresponden con la gramática que hemos establecido?
Para que tengan una mejor idea sobre esta técnica, les recomiendo que lean el capítulo 7 del manual de NLTK:
Bird, S.; Klein, E.; y Loper, E. (2009): "Extracting Information from Text", en Natural Language Processing with Python. Sitio electrónico: http://nltk.org/book/ch07.html.
Para que vean un ejemplo en donde se aplica esta técnica para resolver una tarea de extracción automática de términos, e igualmente para que entiendan mejor lo visto en esta clase, les dejo el siguiente artículo:
Aguilar, C.; y Acosta, O. (2016): "Design of a Extraction System for Definitional Contexts from Biomedical Corpora", en Banire, A.; Mephu, E.; y Zaki, M. (eds.), Proceedings o the First Workshop on Advances in Bioinformatics and Artificial Inteligence: Bridging the Gap, CEUR Workshop Proceedings, New York, USA: 35-41. Sitio electrónico: http://ceur-ws.org/Vol-1718/.
Cualquier consulta o detalle, lo vemos en clase.
Suerte con todo.