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IJCoL - Italian Journal of Computational Linguistics
IJCoL - Italian Journal of Computational Linguistics vol. 3, n. 2 december 2017 Special Issue: Natural Language and Learning Machines
vol. 3, n. 2
a cura di Roberto Basili, Dan Roth

anno di pubblicazione 2017
pp. 64
ISBN pdf 9788831978194

Quinto numero dell’Italian Journal of Computational Linguistics (IJCoL), la Rivista Italiana di Linguistica Computazionale edita dall’ “Associazione Italiana di Linguistica Computazionale” (AILC - www.ai-lc.it). Questo numero monografico fa luce sui metodi di Apprendimento Automatico, messi a punto in Intelligenza Artificiale, nella loro applicazione al trattamento automatico dei fenomeni linguistici. Curato da due Guest Editors, studiosi di rilievo nel panorama nazionale e internazionale, il numero si occupa di un tema centrale nell’ambito della linguistica computazionale contemporanea, e cioè il ruolo dell'apprendimento automatico nello studio dei fenomeni linguistici afferenti alla sfera della sintassi, della semantica e del lessico. Il volume raccoglie diversi contributi che riguardano la applicazione di metodi quantitativi, in particolare metodi algebrico-lineari e neurali, a fenomeni e processi di forte interesse applicativo. In particolare, vengono indagati i processi applicativi di elaborazione morfo-sintattica dei testi in lingua Italiana, la acquisizione automatica di lessici espressivi della dimensione emozionale da corpus estesi di testi e, non da ultimo, il trattamento dei problemi di Question Answeringda testi, attraverso l'uso di architetture profonde di tipo neurale (deep neural learning).


Roberto Basili, Università di Roma Tor Vergata.


Dan Roth, Department of Computer and Information Science, University of Pennsylvania, Philadelphia, PA, USA

Basili-Roth, Editorial Note

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Madotto-Attardi, Question Dependent Recurrent Entity Network for Question Answering

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Passaro-Bondielli-Lenci, Learning Affect with Distributional Semantic Models

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Basile-Cassotti-Siciliani-Semeraro, Bi-directional LSTM-CNNs-CRF for Italian Sequence Labeling and Multi-Task Learning

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Bonadiman-Uva-Moschitti, Multitask Learning with Deep Neural Networks for Community Question Answering

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