pln-fing-udelar/curso_aa

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Curso de Aprendizaje Automático - Grupo PLN - UdelaR - Material de Apoyo

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Fast computation of Krippendorff's alpha agreement measure in Python.

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Is This a Joke? Humor Detection in Spanish Tweets

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Transform MCR 3.0 data to read with nltk WordNet reader. Use this to load WordNet in Spanish, among other languages, from nltk.

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Jojajovai Guarani-Spanish Parallel Corpus

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Biblioteca del Grupo de Procesamiento de Lenguaje Natural del InCo, Universidad de la República, Uruguay

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This repository contains information about the code and resources used in the "Grammar-based Data Augmentation for Low-Resource Languages: The Case of Guarani-Spanish Neural Machine Translation" paper, accepted at NAACL2024.

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Búsqueda de opniones en medios de prensa web, desarrollado en Java y JavaScript.

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Humor detection with Twitter Streaming

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Letra y mejor solución del laboratorio 2016 del curso de IntroPLN

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El código que utilicé en mis experimentos para la detección de weasel words en Wikipedia

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Este código corresponde a la segunda parte del laboratorio del curso de Introducción al Procesamiento de Lenguaje Natural edición 2013, dictado por el grupo PLN del Inco, Facultad de Ingeniería, UDELAR. Además de las herramientas ya utilizadas para el laboratorio anterior, se utilizarán un POS Tagger, Wordnet y algoritmos de Clustering. La solución fue realizada por los estudiantes Santiago Castro, Jennifer Esteche y Romina Romero.

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Lavinia es un ambiente basado en UIMA para Procesamiento de Lenguaje Natural, desarrollado por el Grupo de Procesamiento de Lenguaje Natural del Instituto de Computación, Facultad de Ingeniería, Universidad de la República en Montevideo, Uruguay

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Este código corresponde a la primera parte del laboratorio del curso de Introducción al Procesamiento de Lenguaje Natural edición 2013, dictado por el grupo PLN del Inco, Facultad de Ingeniería, UDELAR. En este laboratorio se intentará resumir los comentarios que los clientes de restaurantes han publicado en la web sobre los servicios recibidos en varios restaurantes de Montevideo. El objetivo es procesar este corpus, extraer los comentarios e intentar resumirlos agrupándolos según su similitud. La solución fue realizada por los estudiantes Santiago Castro, Jennifer Esteche y Romina Romero.