T zusje uden menukaart


In (Koppel. 2002) they report gender recognition on formal written texts taken from the British National Corpus (and also give a good overview of previous work reaching about 80 correct attributions using function words and parts of speech. Later, in 2004, the group collected a blog Authorship Corpus (BAC; (Schler. 2006 containing about 700,000 posts to m (in total about 140 million words) by almost 20,000 bloggers. For each blogger, metadata is present, including the blogger s self-provided gender, age, industry and astrological sign. This corpus has been used extensively since. The creators themselves used it for various classification tasks, including gender recognition (Koppel.

subtask in the general field of authorship recognition and profiling, which has reached maturity in the last decades(for an overview, see. (Juola 2008) and (Koppel. Currently the field is getting an impulse for further development now that vast data sets of user generated data is becoming available. (2012) show that authorship recognition is also possible (to some degree) if the number of candidate authors is as high as 100,000 (as compared to the usually less than ten in traditional studies). Even so, there are circumstances where outright recognition is not an option, but where one must be content with profiling,. The identification of author traits like gender, age and geographical background. In this paper we restrict ourselves to gender recognition, and it is also this aspect we will discuss further in this section. A group which is very active in studying gender recognition (among other traits) on the basis of text is that around Moshe koppel.

The resource would become even more useful if we could deduce complete and correct metadata from the various available information sources, such as the provided metadata, user relations, profile photos, and the text of the tweets. In this paper, we start modestly, berekenen by attempting to derive just the gender of the authors 1 automatically, purely on the basis of the content of their tweets, using author profiling techniques. For our experiment, we selected 600 authors for whom we were able to determine with a high degree of certainty a) that they were human individuals and b) what gender they were. We then experimented with several author profiling techniques, namely support Vector Regression (as provided by libsvm; (Chang and Lin 2011 linguistic Profiling (LP; (van Halteren 2004 and timbl (Daelemans. 2004 with and without preprocessing the input vectors with Principal Component Analysis (PCA; (Pearson 1901 (Hotelling 1933). We also varied the recognition features provided to the techniques, using both character and token n-grams. For all techniques and features, we ran the same 5-fold cross-validation experiments in order to determine how well they could be used to distinguish between male and female authors of tweets. In the following sections, we first present some previous work on gender recognition (Section 2). Then we describe our experimental data and the evaluation method (Section 3 after which we proceed to describe the various author profiling strategies that we investigated (Section 4). Then follow the results (Section 5 and Section 6 concludes the paper.

' t Zusje, tapas restaurant


1 Computational Linguistics in the netherlands journal 4 (2014) Submitted 06/2014; Published 12/2014 Gender Recognition on Dutch Tweets Hans van Halteren Nander Speerstra radboud University nijmegen, cls, linguistics Abstract In this paper, we investigate gender recognition on Dutch Twitter material, using a corpus consisting. We achieved the best results,.5 correct assignment in a 5-fold cross-validation on our corpus, with Support Vector Regression on all token unigrams. Two other machine learning systems, linguistic Profiling and timbl, come close to this result, at least when the input is first preprocessed with pca. Introduction In the netherlands, we have a rather unique resource in the form of the Twinl data set: a daily updated collection that probably contains at least 30 of the dutch public tweet production since 2011 (Tjong Kim Sang and van den Bosch 2013). However, as any collection that is harvested automatically, its usability is reduced by verwijderen a lack of reliable metadata. In this case, the Twitter profiles of the authors are available, but these consist of freeform text rather than fixed information fields. And, obviously, it is unknown to which degree the information that is present is true.

Concept - t, zusje, franchise


't Zusje tapas restaurant - avondvullend bourgondisch genieten. Images for Lillys Bistro Uden Menukaart. Kliknieuws Uden - senioren verrast met etentje bij Lilly's. 't Zusje Uden - beleef een bourgondische avond bij 't. De eetkaamer Uden restaurant, lunchen, high tea en Uit. Menukaart Brownies downies uden. We hebben vanaf vrijdag 24 maart een nieuwe avondkaart met heerlijke gerechten. Adres: Brabantplein 24, 5401gs uden. Lekker voor bij een drankje.

Door je check-in te delen op Facebook ontvang je nog eens 100 extra punten! Laat je smartphone met rust, je start met 5 punten per 5 minuten. Ieder halfuur komen er 5 punten bij. Na 1,5 uur spaar je 20 punten per 5 minuten! Ontvang punten van anderen, gespaarde punten kun je schenken aan iemand. Zo maak je dus meer kans om prijzen te winnen!

Vragen, opmerkingen of tips? Heb je een vraag over de app? Neem dan contact op met 't Zusje 0900 zusje ( ) katheter of vul dit formulier.

Brasserie t, zusje in, uden

599,- en show jouw wijnen in stijl. 5x avondvullend bourgondisch genieten inclusief drankjes voor 4 personen (t.w.v. Maximaal 200,-) 2 x Wellness entreebewijs voor 2 personen van Select Wellness Group. 57,50 benen te besteden bij meer dan 25 wellnesslocaties! Screenshots, benieuwd hoe de app eruit ziet? Snel veel punten verdienen? Om zo snel mogelijk aan.000 punten te komen geven we je hierbij alvast wat tips en trucs :-) inchecken bij een ander Zusje, check je in bij een Zusje waar je nog niet eerder bent geweest? Dan ontvang je 100 geen punten extra!

Lees hier recensies meer info!

Bekijk direct de beschikbaarheid. Via de app ontvang je een melding wanneer een plekje vrijkomt! Prijzenpot, als je meer dan 1000 punten hebt verdiend, maak je kans op én van onze prijzen! Bekijk hieronder de inhoud van de prijzenpot. De prijzenpot van 't Zusje is goed gevuld! Je maakt ieder kwartaal kans op fantastische prijzen! 1 x Professioneel diarree interieuradvies door een binnenhuisarchitect met een shoptegoed. 1.000,- bij 1 x Een uniek en op maat gemaakte wijnpaal in kleur naar keuze.

Verdien punten door je benen telefoon niet te gebruiken en maak kans op leuke prijzen! Inchecken, inchecken bij 't Zusje levert je direct 100 punten. Zet de stopwatch aan en leg je telefoon weg. Hoe langer je van je telefoon afblijft, hoe meer punten je verdient! Punten schenken, schenk verdiende punten aan vrienden of familie. Doe dit slim en laat iemand meer kans maken op het winnen van prijzen! Last Minute, weten of er nog plek is in jouw favoriete zusje?

t, zusje en Twin in, uden

In deze tijd van smartphones zijn veel mensen druk en snel afgeleid. Daarom willen wij van t Zusje dat jij bij ons optimaal geniet van je gezelschap en het samen dineren. Om dit extra leuk te maken, thee gebruik je onze app. Wanneer je incheckt en de stopwatch start, kun je niet alleen starten met genieten, maar spaar je ook direct punten. Hoe langer je van je smartphone af weet te blijven, hoe meer punten je spaart. Wanneer je je telefoon gebruikt, checkt de app automatisch uit en stop het punten sparen. Maar laat je je telefoon met rust, geniet je dus dubbel. Download de officiële t Zusje app voor jouw smartphone: hoe werkt onze app? Genieten van een gezellige avond bij 't Zusje?

T zusje uden menukaart
Rated 4/5 based on 677 reviews