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Fast computation of Krippendorff's alpha agreement measure in Python.pghumor
Is This a Joke? Humor Detection in Spanish Tweetswn-mcr-transform
Transform MCR 3.0 data to read with nltk WordNet reader. Use this to load WordNet in Spanish, among other languages, from nltk.jojajovai
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Curso de Aprendizaje Automático - Grupo PLN - UdelaR - Material de Apoyopln_inco
Biblioteca del Grupo de Procesamiento de Lenguaje Natural del InCo, Universidad de la República, Uruguayguarani-grammar-NAACL2024
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.buscopiniones
Búsqueda de opniones en medios de prensa web, desarrollado en Java y JavaScript.pghumor-demo-live
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Letra y mejor solución del laboratorio 2016 del curso de IntroPLNpapers
Papers comentados sobre PLN - Machine Learningpghumor-presentacion
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El código que utilicé en mis experimentos para la detección de weasel words en Wikipediaintropln2013-lab2
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.pghumor-clasificahumor-android
Android app to clasify humorous content for pghumor projectintropln2013-lab1
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.Love Open Source and this site? Check out how you can help us