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Domain adaptation for automatic detection of speculative sentences
Štajner, Sanja
;
Glavaš, Goran
;
Ponzetto, Simone Paolo
;
Stuckenschmidt, Heiner
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DOI:
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https://doi.org/10.1109/ICSC.2017.35
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URL:
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http://ieeexplore.ieee.org/document/7889524/
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Dokumenttyp:
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Konferenzveröffentlichung
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Erscheinungsjahr:
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2017
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Buchtitel:
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IEEE 11th International Conference on Semantic Computing ICSC 2017 : 30 January - 1 February 2017, San Diego, California : proceedings
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Seitenbereich:
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164-171
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Veranstaltungstitel:
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The IEEE 11th International Conference on Semantic Computing (ICSC)
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Veranstaltungsort:
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San Diego, CA
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Veranstaltungsdatum:
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30.01-01.02.2017
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Herausgeber:
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Kim, Mira
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Ort der Veröffentlichung:
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Los Alamitos, CA [u.a.]
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Verlag:
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IEEE Computer Society
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ISBN:
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978-1-5090-4285-2 , 978-1-5090-4284-5 , 978-1-5090-4896-0
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Sprache der Veröffentlichung:
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Englisch
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Einrichtung:
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Fakultät für Wirtschaftsinformatik und Wirtschaftsmathematik > Practical Computer Science II: Artificial Intelligence (Stuckenschmidt 2009-)
Fakultät für Wirtschaftsinformatik und Wirtschaftsmathematik > Information Systems III: Enterprise Data Analysis (Ponzetto 2016-)
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Fachgebiet:
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004 Informatik
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Normierte Schlagwörter (SWD):
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Natürliche Sprache , Informatik , Künstliche Intelligenz
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Freie Schlagwörter (Englisch):
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automatic speculation detection ; domain adaptation , natural language processing , computer science , artificial intelligence
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Abstract:
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The use of speculative, uncertain or vague sentences is common in both spoken and written language. Automatic detection of such sentences plays significant role in natural language processing and social sciences as it could enhance information extraction systems and lead to faster and more reliable analyses in social sciences. However, this problem has only been addressed in biomedical and encyclopedic domains. In this paper, we address automatic speculation detection (as a binary sentence classification task) in monetary policy domain, and for the first time, on the transcripts of spoken language. We build two new speculation detection datasets and a dictionary of speculation triggers using expert annotations, and benchmark the performance of automatic speculation detection systems in this new domain.
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Štajner, Sanja
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ORCID:
Štajner, Sanja, Glavaš, Goran, Ponzetto, Simone Paolo  ORCID: https://orcid.org/0000-0001-7484-2049 and Stuckenschmidt, Heiner ORCID: https://orcid.org/0000-0002-0209-3859
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