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pro vyhledávání: '"Ballesteros Martínez, Miguel"'
Publikováno v:
Drying Technology; 2024, Vol. 42 Issue 14, p2087-2094, 8p
Publikováno v:
Flow, Turbulence & Combustion; Aug2024, Vol. 113 Issue 2, p437-458, 22p
Publikováno v:
In Heliyon December 2020 6(12)
Publikováno v:
Fluids; Oct2023, Vol. 8 Issue 10, p277, 38p
Publikováno v:
Flow, Turbulence & Combustion; Mar2023, Vol. 110 Issue 3, p601-628, 28p
Autor:
Ballesteros Martínez, Miguel
Publikováno v:
RUA. Repositorio Institucional de la Universidad de Alicante
Universidad de Alicante (UA)
Universidad de Alicante (UA)
En este artículo se investigan técnicas automáticas para encontrar un modelo óptimo de características en el caso de un analizador de dependencias basado en transiciones. Mostramos un estudio comparativo entre algoritmos de búsqueda, sistemas d
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https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=dedup_wf_001::c3c198b051f9e3f8fbd02650e71bf92c
https://hdl.handle.net/10045/30624
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Autor:
Ballesteros Martínez, Miguel
Los analizadores de dependencias estadísticos han sido mejorados en gran medida durante los últimos años. Esto ha sido posible gracias a los sistemas basados en aprendizaje automático que muestran una gran precisión. Estos sistemas permiten la g
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https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od_______296::2f6178d7d090157ce28557301b2934be
http://eprints.ucm.es/20086/
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Publikováno v:
RUA. Repositorio Institucional de la Universidad de Alicante
Universidad de Alicante (UA)
Scopus-Elsevier
Universidad de Alicante (UA)
Scopus-Elsevier
La extracción de relaciones entre entidades es una tarea muy importante dentro del procesamiento de textos biomédicos. Se han desarrollado muchos algoritmos para este propósito aunque sólo unos pocos han estudiado el tema de las interacciones ent
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https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=dedup_wf_001::2b01707b86642465b6f581e6a082e148
http://hdl.handle.net/10045/30587
http://hdl.handle.net/10045/30587
Autor:
Ballesteros Martínez, Miguel
Publikováno v:
E-Prints Complutense: Archivo Institucional de la UCM
Universidad Complutense de Madrid
E-Prints Complutense. Archivo Institucional de la UCM
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Universidad Complutense de Madrid
E-Prints Complutense. Archivo Institucional de la UCM
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Los analizadores de dependencias estadísticos han sido mejorados en gran medida durante los últimos años. Esto ha sido posible gracias a los sistemas basados en aprendizaje automático que muestran una gran precisión. Estos sistemas permiten la g
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https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=dedup_wf_001::0ecd7ab479ef4f1cc5f377ddf162b5d7
https://eprints.ucm.es/20086/
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Autor:
Ballesteros Martínez, Miguel, Herrera de la Cruz, Jesús, Francisco Gilmartín, Virginia, Gervás Gómez-Navarro, Pablo
Publikováno v:
RUA. Repositorio Institucional de la Universidad de Alicante
Universidad de Alicante (UA)
Universidad de Alicante (UA)
Hoy en día, dada la relevancia de las CoNLL shared tasks para Análisis de Dependencias, las medidas más usadas son las que allí se computaron. Esas medidas, están basadas en calcular globalmente la precisión palabra por palabra (o token por tok
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https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=dedup_wf_001::25d9350518615f08b81dd1ffb0f0a623
https://hdl.handle.net/10045/22027
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