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This paper describes SIE (Simple Information Extraction), a modular information extraction system designed with the goal of being easily and quickly portable across tasks and domains. SIE is composed bya general purpose machine learning algorithm(SVM) combined with several customizable modules. A crucial role in the architecture is played by Instance Filtering,which allows to increase efficiency without reducing effectiveness. The results obtained by SIE on several standard data sets, representative of different tasks and domains, are reported. The experiments show that SIE achieves performance close to the best systems in all tasks, without using domain-specific knowledge.
Simple Information Extraction (SIE): A Portable and Effective IE System
This paper describes SIE (Simple Information Extraction), a modular information extraction system designed with the goal of being easily and quickly portable across tasks and domains. SIE is composed bya general purpose machine learning algorithm(SVM) combined with several customizable modules. A crucial role in the architecture is played by Instance Filtering,which allows to increase efficiency without reducing effectiveness. The results obtained by SIE on several standard data sets, representative of different tasks and domains, are reported. The experiments show that SIE achieves performance close to the best systems in all tasks, without using domain-specific knowledge.
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simulazione ASN
Il report seguente simula gli indicatori relativi alla propria produzione scientifica in relazione alle soglie ASN 2021-2023 del proprio SC/SSD. Si ricorda che il superamento dei valori soglia (almeno 2 su 3) è requisito necessario ma non sufficiente al conseguimento dell'abilitazione. La simulazione si basa sui dati IRIS e sugli indicatori bibliometrici alla data indicata e non tiene conto di eventuali periodi di congedo obbligatorio, che in sede di domanda ASN danno diritto a incrementi percentuali dei valori. La simulazione può differire dall'esito di un’eventuale domanda ASN sia per errori di catalogazione e/o dati mancanti in IRIS, sia per la variabilità dei dati bibliometrici nel tempo. Si consideri che Anvur calcola i valori degli indicatori all'ultima data utile per la presentazione delle domande.
La presente simulazione è stata realizzata sulla base delle specifiche raccolte sul tavolo ER del Focus Group IRIS coordinato dall’Università di Modena e Reggio Emilia e delle regole riportate nel DM 589/2018 e allegata Tabella A. Cineca, l’Università di Modena e Reggio Emilia e il Focus Group IRIS non si assumono alcuna responsabilità in merito all’uso che il diretto interessato o terzi faranno della simulazione. Si specifica inoltre che la simulazione contiene calcoli effettuati con dati e algoritmi di pubblico dominio e deve quindi essere considerata come un mero ausilio al calcolo svolgibile manualmente o con strumenti equivalenti.
