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Fast computation of Krippendorff's alpha agreement measure in Python.pghumor
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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.jojajovai
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Curso de Aprendizaje Autom谩tico - Grupo PLN - UdelaR - Material de Apoyopln_inco
Biblioteca del Grupo de Procesamiento de Lenguaje Natural del InCo, Universidad de la Rep煤blica, 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
B煤squeda de opniones en medios de prensa web, desarrollado en Java y JavaScript.pghumor-demo-live
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Letra y mejor soluci贸n del laboratorio 2016 del curso de IntroPLNpapers
Papers comentados sobre PLN - Machine Learningpghumor-presentacion
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El c贸digo que utilic茅 en mis experimentos para la detecci贸n de weasel words en Wikipediaintropln2013-lab2
Este c贸digo corresponde a la segunda parte del laboratorio del curso de Introducci贸n al Procesamiento de Lenguaje Natural edici贸n 2013, dictado por el grupo PLN del Inco, Facultad de Ingenier铆a, UDELAR. Adem谩s de las herramientas ya utilizadas para el laboratorio anterior, se utilizar谩n un POS Tagger, Wordnet y algoritmos de Clustering. La soluci贸n fue realizada por los estudiantes Santiago Castro, Jennifer Esteche y Romina Romero.lavinia
Lavinia es un ambiente basado en UIMA para Procesamiento de Lenguaje Natural, desarrollado por el Grupo de Procesamiento de Lenguaje Natural del Instituto de Computaci贸n, Facultad de Ingenier铆a, Universidad de la Rep煤blica en Montevideo, Uruguaypghumor-clasificahumor-android
Android app to clasify humorous content for pghumor projectintropln2013-lab1
Este c贸digo corresponde a la primera parte del laboratorio del curso de Introducci贸n al Procesamiento de Lenguaje Natural edici贸n 2013, dictado por el grupo PLN del Inco, Facultad de Ingenier铆a, UDELAR. En este laboratorio se intentar谩 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 agrup谩ndolos seg煤n su similitud. La soluci贸n 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