Discourse annotation guideline for low-resource languages (2025)
- Authors:
- USP affiliated authors: PARDO, THIAGO ALEXANDRE SALGUEIRO - ICMC ; VARGAS, FRANCIELLE ALVES - ICMC
- Unidade: ICMC
- DOI: 10.1017/nlp.2024.19
- Subjects: PROCESSAMENTO DE LINGUAGEM NATURAL; TRATAMENTO AUTOMÁTICO DE TEXTOS E DISCURSOS; CORPUS; RETÓRICA; LÍNGUA ITALIANA; LÍNGUA PORTUGUESA; LÍNGUA ESPANHOLA
- Keywords: low-resource languages; rhetorical structure theory; corpus annotation; annotation guideline; discourse processing
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: Natural Language Processing
- ISSN: 2977-0424
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 31, n. 2, p. 700-743, 2025
- Status:
- Artigo aberto em periódico híbrido (Hybrid Open Access)
- Versão do Documento:
- Versão publicada (Published version)
- Acessar versão aberta:
-
ABNT
VARGAS, Francielle Alves et al. Discourse annotation guideline for low-resource languages. Natural Language Processing, v. 31, n. 2, p. 700-743, 2025Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1017/nlp.2024.19. Acesso em: 31 mar. 2026. -
APA
Vargas, F. A., Schmeisser-Nieto, W. S., Rabinovich, Z., Pardo, T. A. S., & Benevenuto, F. (2025). Discourse annotation guideline for low-resource languages. Natural Language Processing, 31( 2), 700-743. doi:10.1017/nlp.2024.19 -
NLM
Vargas FA, Schmeisser-Nieto WS, Rabinovich Z, Pardo TAS, Benevenuto F. Discourse annotation guideline for low-resource languages [Internet]. Natural Language Processing. 2025 ; 31( 2): 700-743.[citado 2026 mar. 31 ] Available from: https://doi.org/10.1017/nlp.2024.19 -
Vancouver
Vargas FA, Schmeisser-Nieto WS, Rabinovich Z, Pardo TAS, Benevenuto F. Discourse annotation guideline for low-resource languages [Internet]. Natural Language Processing. 2025 ; 31( 2): 700-743.[citado 2026 mar. 31 ] Available from: https://doi.org/10.1017/nlp.2024.19 - HausaHate: an expert annotated corpus for hausa hate speech detection
- Context-aware and expert data resources for brazilian portuguese hate speech detection
- Predicting sentence-level factuality of news and bias of media outlets
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- Socially responsible and explainable automated fact-checking and hate speech detection
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