Modality and Negation: An Introduction to the Special Issue (2012) – Morante, Roser, and Caroline Sporleder. 227 ‘he proposes a pragmatic classification of hedge expressions based on an exhaustive analysis of a corpus. BESCHRIJVING RESEARCH- Aanleiding: Het woord ‘tekstmining’ bepaalt het uitgangspunt van dit project. Door de praktijk van de mijnbouw aan te halen, wordt verondersteld dat de data als ‘objectieve mineralen’ voor het grijpen liggen door de machines die we ervoor ontwerpen. Als je precieser nagaat hoe geautomatiseerde technieken voor tekstanalyse werken, dan zie je dat de keuze van de data, het annoteren ervan en de finetuning van de parameters, van groot belang zijn voor hoe en wat de machine zal leren. In het hele proces zitten een groot aantal ‘grijze’ zones, die het gevolg zijn van compromissen tussen mensen, en mensen en machines. Dit stelt de vraag naar hoe we omgaan met de ‘imperfectie’ van een script, met de experimentele aard van de technieken, en de menselijke impact op het hele proces, in termen van energie, tijd en onzekerheid.
Onderzoek: Als een algoritme haar verhaal vanuit haar perspectief zou kunnen vertellen, hoe zou dat er dan uitzien? En precieser, is het mogelijk om de ‘grijze’ zones zichtbaar te maken in dat algoritmische narratieve perspectief? Om dit te onderzoeken, vergelijken we verschillende rulebased en supervised ML classifiers voor uncertainty in nieuwsartikels (waar en in welke graad), die we met dezelfde corpora trainen en testen. An: dit stukje misschien weglaten? Het zou mooi zijn om code te schrijven waarin die grijze zones, zoals die in degelijke wetenschappelijke papers beschreven worden, ook leesbaar en gecontextualiseerd zijn. We zien een overeenkomst met de manier waarop nieuwsberichten verslag uitbrengen over toepassingen van geautomatiseerde technieken voor taalverwerking. Deze nieuwsberichten bevatten vage omschrijvingen en vermelden nauwelijks de specificiteit van de gebruikte technieken. Het taalgebruik voor het beschrijven van machine learning technieken (bijv. ‘mining’) zien we als misleidend. WERKPLAN
– definitie van modaliteit:
logische of linguistische traditie? 3rd texts visible as actors
—————————————————————————————————–
—————————————————————————————————–
-1.1.
Celle, A. (2009). Hearsay adverbs and modality, in: Modality in English, Mouton. EBOK
– Tseronis, A. (2009). Qualifying standpoints. We adopt Wikipedia’s notion of weasel words which we argue to be closely related to hedges and private states. ANNOTATED NEWS ARTICLES
MPQA Corpus
This corpus contains 70 documents, news articles and other text documents manually annotated for opinions and other private states (i.e., beliefs, emotions, sentiments, speculations, etc.). OPQA subset
Authors: Lingjia Deng, Janyce Wiebe, Yuhuan Jiang at University of Pittsburgh. 13,000 English natural language sentences from newswire, weblogs and web discussion forums. AMR captures “who is doing what to whom” in a sentence. Each sentence is paired with a graph that represents its whole-sentence meaning in a tree-structure. AMR utilizes PropBank frames, non-core semantic roles, within-sentence coreference, named entity annotation, modality, negation, questions, quantities, and so on to represent the semantic structure of a sentence largely independent of its syntax. The TimeBank 1.2 Corpus contains 183 news articles that have been annotated with temporal information, adding events, times and temporal links between events and times following the TimeML 1.2.1 specification. TimeBank 1.2 is free and is distributed by the Linguistic Data Consortium. ModalityLexicon.txt
Our annotation scheme is based on identifying three components of modality: a trigger, a target and a holder. Paper.pdf
—————————————————————————————————–
—————————————————————————————————–
-1.0. 2
Specific academic papers that deal with text processing techniques, ie. 0.0. intuition
We read the text Seeing stars: exploiting class relationships for sentiment categorization with respect to rating scales by Pang & Lee (2005) for 30 minutes, and mark the sentences that we think are containing modality. We mark them with YES, modal. The other sentences are left untouched.
BMP noemt ook Bitmap Image-bestand, dat wordt gebruikt voor het coderen van foto’s of afbeeldingen. BMP -bestanden passen onafhankelijke grafische rastergegevens toe, zodat de afbeeldingen kunnen worden geopend en bekeken zonder een grafische adapter te gebruiken. Wanneer BMP -afbeeldingsbestanden veel worden gebruikt vanwege de decompressiemethode, moeten mensen soms BMP naar PDF converteren om de afbeeldingen in een verliesvrije staat te houden. Gelukkig worden er vandaag een paar methoden geïntroduceerd om je te leren hoe je Bitmap gratis naar PDF kunt converteren op alle apparaten. Laten we nu meteen beginnen met lezen! Om BMP probleemloos op alle apparaten naar PDF te converteren, kan het gebruik van een online BMP naar PDF-converter deze vraag gemakkelijk oplossen. EasePDF is een professionele PDF-converter die efficiënte hulp biedt bij het converteren van BMP naar PDF op alle apparaten met de eenvoudigste stappen. Het maakt niet uit of je Windows, Mac, iPhone of Android gebruikt, met EasePDF kun je BMP vrijelijk naar PDF converteren zonder andere apps of extensies te installeren.
If you have any type of concerns concerning where and exactly how to use PDF pagina verwijderen, you could call us at our website.