SemFi - Finnish Semantic Data for Poem Generation

Tietoaineisto

Kuvaus

This SQLite database contains data that has been extracted from The Finnish Internet Parsebank. This data has been used in tools such as Poem Machine (http://runokone.cs.helsinki.fi/) that is used to create Finnish poetry automatically.

It has a list of adjectives and verbs for most of the Finnish nous as they have appeared in the corpus. Also it contains a list of related adverbs, direct and indirect objects for Finnish verbs. Furthermore, it has parsed syntactic structures for poem verses.

More information and an online UI to browse the data is available on https://mikakalevi.com/semfi/.
Koska saatavilla2017
JulkaisijaZenodo
Tietojen luontipäivämäärä5 syyskuuta 2017

Tutkimustuotos

  • 3 Konferenssiartikkeli
  • 1 Artikkeli

UralicNLP: An NLP Library for Uralic Languages

Hämäläinen, M., 2019, julkaisussa : Journal of open source software. 4, 37, 3 Sivumäärä, 1345.

Tutkimustuotos: ArtikkelijulkaisuArtikkeliTieteellinenvertaisarvioitu

Open access
Tiedosto

Extracting a Semantic Database with Syntactic Relations for Finnish to Boost Resources for Endangered Uralic Languages

Hämäläinen, M., 2018, The Proceedings of Logic and Engineering of Natural Language Semantics 15 (LENLS15). Kanagawa, Japan, 9. (The Proceedings of the tenth JSAI International Symposia on AI 2018 (JSAI-isAI2018)).

Tutkimustuotos: Artikkeli kirjassa/raportissa/konferenssijulkaisussaKonferenssiartikkeliAmmatillinen

Open access
Tiedosto

Harnessing NLG to Create Finnish Poetry Automatically

Hämäläinen, M., 2018, Proceedings of the Ninth International Conference on Computational Creativity. Pachet, F., Jordanous, A. & León, C. (toim.). Salamanca: Association for Computational Creativity (ACC), s. 9-15 7 Sivumäärä

Tutkimustuotos: Artikkeli kirjassa/raportissa/konferenssijulkaisussaKonferenssiartikkeliTieteellinenvertaisarvioitu

Open access
Tiedosto

Siteeraa tätä

Hämäläinen, M. (Luoja) (2017). SemFi - Finnish Semantic Data for Poem Generation. Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.1137734