LIP6@CLEF2017: Multi-Modal Spatial Role Labeling using Word Embeddings Working notes

Éloi Zablocki 1 Patrick Bordes 1 Laure Soulier 1 Benjamin Piwowarski 2 Patrick Gallinari 1
1 MLIA - Machine Learning and Information Access
LIP6 - Laboratoire d'Informatique de Paris 6
2 BD - Bases de Données
LIP6 - Laboratoire d'Informatique de Paris 6
Abstract : We report our participation to the multi-modal Spatial Role Labeling (mSpRL) lab at CLEF 2017. The task consists in extracting and classifying spatial relationships from textual data and associated images. Our approach focuses on the classification part as we use a base-line system for the extraction of the relations: we train a linear Support Vector Machine (SVM) model to classify hand-crafted vectors representing spatial relations. We present the obtained experiments and discuss also the effect of model parameters. Finally, we conclude the paper and introduce ideas for future developments.
Type de document :
Communication dans un congrès
CLEF 2017, 2017, Dublin, Ireland. CLEF 2017 Working Notes
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Contributeur : Eloi Zablocki <>
Soumis le : jeudi 31 août 2017 - 11:29:12
Dernière modification le : jeudi 11 janvier 2018 - 06:27:19
Document(s) archivé(s) le : vendredi 1 décembre 2017 - 18:09:21

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Éloi Zablocki, Patrick Bordes, Laure Soulier, Benjamin Piwowarski, Patrick Gallinari. LIP6@CLEF2017: Multi-Modal Spatial Role Labeling using Word Embeddings Working notes. CLEF 2017, 2017, Dublin, Ireland. CLEF 2017 Working Notes. 〈hal-01579493〉

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