Attenzione: i dati modificati non sono ancora stati salvati. Per confermare inserimenti o cancellazioni di voci è necessario confermare con il tasto SALVA/INSERISCI in fondo alla pagina
IRIS
In this paper we present Heady-Lines, a creative system that produces news headlines based on well-known expressions. The algorithm is composed of several steps that identify keywords from a news article, select an appropriate well-known expression and modify it to produce a novel one, using state-of-the-art natural language processing and linguistic creativity techniques. The system has a simple web-interface that abstracts the technical details from users and lets them concentrate on the task of producing creative headlines.
Heady-Lines: A creative assistant for headline generation / Gatti, L.; Ozbal, G.; Guerini, M.; Stock, O.; Strapparava, C.. - (2016), pp. 79-83. ((Intervento presentato al convegno 21st International Conference on Intelligent User Interfaces, IUI 2016 tenutosi a USA nel 2016 [10.1145/2876456.2879469].
Heady-Lines: A creative assistant for headline generation
In this paper we present Heady-Lines, a creative system that produces news headlines based on well-known expressions. The algorithm is composed of several steps that identify keywords from a news article, select an appropriate well-known expression and modify it to produce a novel one, using state-of-the-art natural language processing and linguistic creativity techniques. The system has a simple web-interface that abstracts the technical details from users and lets them concentrate on the task of producing creative headlines.
Gatti, L.; Ozbal, G.; Guerini, M.; Stock, O.; Strapparava, C.
Heady-Lines: A creative assistant for headline generation / Gatti, L.; Ozbal, G.; Guerini, M.; Stock, O.; Strapparava, C.. - (2016), pp. 79-83. ((Intervento presentato al convegno 21st International Conference on Intelligent User Interfaces, IUI 2016 tenutosi a USA nel 2016 [10.1145/2876456.2879469].
I documenti in IRIS sono protetti da copyright e tutti i diritti sono riservati, salvo diversa indicazione
Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: http://hdl.handle.net/11572/343190
Attenzione
Attenzione! I dati visualizzati non sono stati sottoposti a validazione da parte dell'ateneo
Citazioni
ND
10
ND
social impact
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.
