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DISP, Tor Vergata The AI-NLP group at Computer Science Dept Prof. Maria Teresa PAZIENZA Prof. Roberto BASILI 2-4 Researchers 1-2 PhD students 1-2.

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Presentazione sul tema: "DISP, Tor Vergata The AI-NLP group at Computer Science Dept Prof. Maria Teresa PAZIENZA Prof. Roberto BASILI 2-4 Researchers 1-2 PhD students 1-2."— Transcript della presentazione:

1 DISP, Tor Vergata The AI-NLP group at Computer Science Dept Prof. Maria Teresa PAZIENZA Prof. Roberto BASILI 2-4 Researchers 1-2 PhD students 1-2 Visiting scientists URL: ai-nlp.info.uniroma2.it

2 Rome, Tor Vergata Aree di Ricerca: Ingegneria delle Lingue Metodi robusti per il TAL Modelli Computazionali del Lessico e Disambiguazione del Senso Apprendimento Automatico per il TAL su larga scala Applicationi del TAL: Information Extraction e Retrieval (Categorizzazione) Question Answering Ingegneria della Conoscenza Ontologica mediata linguisticamente

3 DISP, Tor Vergata ARIOSTO (92) :Acquisizione Automatica di conoscenza lessicale CHAOS (98.02) :Analizzatore sintattico (Italiano, Inglese) RGL (97) : Analisi formale dei concetti per lacquisizione di schemi di sottocategorizzazione verbale (Reticoli di GALOIS) GoDoT (98) : Disambiguazione Semantica SATOR (00) : Apprendimento Automatico di schemi per IE ONTOLOAD (01) : Acquisizione di ontologie di dominio a partire dai testi Sistemi

4 Analisi Sintattica Riconoscimento Grammaticale Robusto (CHAOS) (Basili et al., ECAI98, IWPT2000, NLE2002) Modularità e Lesssicalizzazione (Ing/It) Rappresentazione OO (orientata agli oggetti) dei dati linguistici 6 fasi inernedie di eaborazione grammaticale (e.g. etichettatura sintattica, i.e. POS tagging) Riusabilita tra lingue e domini diversi 80% Prec/Rec per linglese (IWPT00) 90 p/sec (per litaliano e linglese) (Ecai 98)

5 Analisi Sintattica: CHAOS

6 ECRAN (97-98) Apprendimento lessicale per IE adattivo TREVI (99-00) Categorizzazione e personalizzazione basata sul testo NAMIC (00-02) Hyperlinking multilinguale su flussi di notizie di agenzia MOSES (02-04) Question Answering basato su ontologie PrestoSpace (04-) Indicizzazione ed Interrogazione Semantica di dati multimediali (RAI) Rome, Tor Vergata Progetti Internazionali (EU Esprit, 5-6 FW)

7 NAMIC English MS Italian MS Spanish MS World Model English EM Italian EM Spanish EM Language processors Hyperlinking Engine News streams XML Objective Representation Multilingual Hypernews Engine NAMIC monitor The NAMIC architecture

8 Il progetto: PrestoSpace The objective of the project is to provide technical devices and systems for digital preservation of all types of audio-visual collections. The aim is to build-up preservation factories providing affordable services to all kinds of collections owners to manage and distribute their assets. The 20th Century was the first with an audiovisual record. Audiovisual media became the new form of cultural expression. These historical, cultural and commercial assets are now entirely at risk from deterioration. Broadcasters have begun to digitise their large holdings, at high cost and using complex technology. The preservation factory approach aims for an integrated automated solution of sufficient low cost so that the small-to-medium collections can be saved through common standardised services.

9 The Partnership


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