liu.seSök publikationer i DiVA
Ändra sökning
RefereraExporteraLänk till posten
Permanent länk

Direktlänk
Referera
Referensformat
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • oxford
  • Annat format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annat språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf
Automatic Summarization As Means Of Simplifying Texts, An Evaluation For Swedish
Linköpings universitet, Institutionen för datavetenskap, NLPLAB - Laboratoriet för databehandling av naturligt språk. Linköpings universitet, Tekniska högskolan.
Linköpings universitet, Institutionen för datavetenskap, NLPLAB - Laboratoriet för databehandling av naturligt språk. Linköpings universitet, Tekniska högskolan.ORCID-id: 0000-0003-4899-588X
2011 (Engelska)Ingår i: Proceedings of the 18th Nordic Conference of Computational Linguistics (NoDaLiDa-2010), Riga, Latvia, 2011Konferensbidrag, Publicerat paper (Refereegranskat)
Ort, förlag, år, upplaga, sidor
2011.
Nationell ämneskategori
Språkteknologi (språkvetenskaplig databehandling)
Identifikatorer
URN: urn:nbn:se:liu:diva-72859OAI: oai:DiVA.org:liu-72859DiVA, id: diva2:463369
Tillgänglig från: 2011-12-09 Skapad: 2011-12-09 Senast uppdaterad: 2018-01-12

Open Access i DiVA

Fulltext saknas i DiVA

Personposter BETA

Smith, ChristianJönsson, Arne

Sök vidare i DiVA

Av författaren/redaktören
Smith, ChristianJönsson, Arne
Av organisationen
NLPLAB - Laboratoriet för databehandling av naturligt språkTekniska högskolan
Språkteknologi (språkvetenskaplig databehandling)

Sök vidare utanför DiVA

GoogleGoogle Scholar

urn-nbn

Altmetricpoäng

urn-nbn
Totalt: 57 träffar
RefereraExporteraLänk till posten
Permanent länk

Direktlänk
Referera
Referensformat
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • oxford
  • Annat format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annat språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf