How aspects of similar datasets can impact distributional models (2022)
- Authors:
- USP affiliated authors: ROMAN, NORTON TREVISAN - EACH ; GOMES, ISABELLA MARIA ALONSO - EACH
- Unidade: EACH
- DOI: 10.5753/eniac.2022.227085
- Subjects: LINGUÍSTICA COMPUTACIONAL; PROCESSAMENTO DE LINGUAGEM NATURAL
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Publisher: Sociedade Brasileira de Computação
- Publisher place: Porto Alegre, RS
- Date published: 2022
- Source:
- Título do periódico: Proceedings of the 19th National Meeting of Artificial and Computational Intelligence
- ISSN: 2763-9061
- Volume/Número/Paginação/Ano: p. 579-590
- Conference titles: National Meeting of Artificial and Computational Intelligence
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo é de acesso aberto
- URL de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: bronze
-
ABNT
GOMES, Isabella Maria Alonso e ROMAN, Norton Trevisan. How aspects of similar datasets can impact distributional models. 2022, Anais.. Porto Alegre, RS: Sociedade Brasileira de Computação, 2022. p. 579-590. Disponível em: https://doi.org/10.5753/eniac.2022.227085. Acesso em: 25 abr. 2024. -
APA
Gomes, I. M. A., & Roman, N. T. (2022). How aspects of similar datasets can impact distributional models. In Proceedings of the 19th National Meeting of Artificial and Computational Intelligence (p. 579-590). Porto Alegre, RS: Sociedade Brasileira de Computação. doi:10.5753/eniac.2022.227085 -
NLM
Gomes IMA, Roman NT. How aspects of similar datasets can impact distributional models [Internet]. Proceedings of the 19th National Meeting of Artificial and Computational Intelligence. 2022 ; 579-590.[citado 2024 abr. 25 ] Available from: https://doi.org/10.5753/eniac.2022.227085 -
Vancouver
Gomes IMA, Roman NT. How aspects of similar datasets can impact distributional models [Internet]. Proceedings of the 19th National Meeting of Artificial and Computational Intelligence. 2022 ; 579-590.[citado 2024 abr. 25 ] Available from: https://doi.org/10.5753/eniac.2022.227085 - Natural language in introductory programming: an experimental study
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Informações sobre o DOI: 10.5753/eniac.2022.227085 (Fonte: oaDOI API)
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