FIRE 2016：印度加尔各答-工作说明
Prasenjit Majumder公司 , 曼达尔·密特拉 , 帕提·梅塔 , 贾尼沙·桑哈瓦拉 , 克里帕班杜·戈什 以下为：
2016年12月7日至10日，印度加尔各答，FIRE 2016-信息检索评估论坛工作说明。 CEUR研讨会论文集 1737, CEUR-WS.org公司 2016 前言。
源代码中的人格识别（PR-SOCO）
弗朗西斯科·兰杰尔·帕尔多 , 法比奥·冈萨雷斯 , Felipe Restrepo-Calle公司 , 曼努埃尔·蒙特斯-y-Gómez , 保罗·罗索 以下为：
PAN at FIRE：PR-SOCO在源代码中的个性识别跟踪概述。 1-15 Shanta Phani公司 , Shibamouli Lahiri公司 , 阿林达姆·比斯瓦斯 以下为：
源代码中的个性识别工作说明：团队BESUMich。 16-20 伊万·比兰 , 爱德华·萨勒 , 本杰明·罗斯 , 玛丽娅·克里察克 以下为：
CAPS-PRC：编程代码中的个性识别系统。 21-24 雨果·卡斯特拉诺斯 以下为：
将机器学习技术应用于源代码度量的个性识别。 25-29 雷哈娜·德莱尔 , 鲁塔尔·马哈扬 以下为：
FIRE 2016中使用代码分析工具在源代码中进行个性识别的监督方法。 30-32 耶拉伊·多瓦尔 , 卡洛斯·戈梅斯·罗德里格斯 , 杰苏斯·维拉雷斯 以下为：
源代码中用于个性识别的浅层递归神经网络。 33-37 梅特·吉梅内斯 , 罗贝托·巴瑞德斯 以下为：
PR-SOCO的PRHLT：一个从源代码预测人格特征的回归模型。 38-42 马蒂亚斯·利贝克 , 帕舒坦-莫达雷斯 , 亚历山大·阿斯基纳泽 , 斯特凡·康拉德 以下为：
Pisco：一种从Java源代码预测个性类型的计算方法。 43至47 克里帕班杜·戈什 , Swapan Kumar Parui公司 以下为：
印度加尔各答统计局2016年PR-SOCO：基于简单线性回归的方法。 48-51 埃德尔·巴斯克斯 , 奥马尔·冈萨雷斯-布里托 , 乔瓦尼·A·加西亚 , 米盖尔·安杰尔·加西亚·卡尔德隆 , 加布里埃拉·维拉达·拉米雷斯 , 阿兰·塞拉诺·莱昂 , 勒内·阿努尔福·加西亚·埃尔南德斯 , 尤利娅·莱德涅瓦 以下为：
UAEMex系统用于识别源代码中的人格特征。 52-55
从灾难期间发布的微博中提取信息
萨普塔什·高什 , 克里帕班杜·戈什 以下为：
2016年FIRE微博轨道概述：从灾难期间发布的微博中提取信息。 56-61 魏丽 , 德巴斯·甘古利 
, 加雷思·琼斯 以下为：
使用WordNet进行查询扩展：ADAPT@FIRE 2016微博跟踪。 62-65 Saptarashmi Bandyopadhyay公司 以下为：
FIRE 2016微博轨道基于相关距离的信息提取系统。 66-70 苏拉吉特·达斯古普塔 , 阿布哈什·库马尔 , 迪班卡Das , 苏迪普·库马尔·纳斯卡 , 锡瓦吉·班迪奥帕提亚 以下为：
用于从推文中提取信息的单词嵌入。 71-73 里巴夫·索尼 , 苏科马尔·帕尔 以下为：
2016年FIRE微博轨道上的IIT BHU：一个半自动微博检索系统。 74-75 阿里·Hürriyetoglu , Antal van den Bosch公司 , 内列克·奥斯蒂克 以下为：
使用相关性检测相关推文：尼泊尔地震事件。 76-78 桑迪普·莫达 , 曼达利亚钦塔克 , 克拉蒂·阿格拉瓦尔 , 迪帕利·维尔马 , Prasenjit Majumder公司 以下为：
微博实时信息提取。 79-80 Trishnendu Ghorai公司 以下为：
FIRE 2016微博轨道信息检索系统。 81-83 Prashant Bhardwaj公司 , Partha Pakray公司 以下为：
从微博中提取信息。 84-86 罗什尼·查克拉博蒂 , Maitry Bhavsar公司 以下为：
自然灾害期间的微博信息检索。 87-90 Ganchimeg Lkhagmeasuren公司 , 特蕾莎·贡萨尔维斯 , 何塞·塞亚斯 以下为：
FIRE 2016微博跟踪的半自动基于关键字的方法。 91-93
混合脚本信息检索（MSIR）共享任务
索姆纳特·巴纳吉 , 库纳尔·查克马 , 苏迪普·库马尔·纳斯卡 , 阿米塔瓦·达斯 , 保罗·罗索 , 锡瓦吉·班迪奥帕提亚 , Monojit Choudhury公司 以下为：
FIRE-2016混合脚本信息检索（MSIR）概述。 94-99 Goutam Majumder公司 , Partha Pakray公司 以下为：
NLP-NITMZ@MSIR 2016混合代码交叉脚本问题分类系统。 100-104 尼基尔·隆德 , Rohini K.Srihari公司 以下为：
利用命名实体提及实现代码混合IR：UB系统提交的工作说明 MSIR@FIRE-2016。 105年至108年 鲁帕尔·巴加瓦 , Shubham Khandelwal公司 , 阿克希特·巴蒂亚 , 亚什瓦德汉·夏尔马 以下为：
用于代码混合跨脚本问题的建模分类器。 109-114 阿努杰·赛尼 以下为：
代码混合跨脚本问题分类。 115-118 德比约蒂·巴塔查吉（Debjyoti Bhattacharjee） , 帕赫利·巴塔查里亚 以下为：
基于集成分类器的代码混合跨脚本问题分类方法。 119-121年 M.阿南德·库马尔 , 索曼·K·P 以下为：
Amrita-CEN@MSIR-FIRE2016 ：使用BoW和RNN嵌入的代码混合问题分类。 第122页至第125页 Barathi Ganesh有限公司。 , M.阿南德·库马尔 , 索曼·K·P 以下为：
用于文本分类和信息检索的分布式语义表示。 126-130 希夫卡兰·辛格 , M.阿南德·库马尔 , 索曼·K·P 以下为：
欧洲标准化委员会@Amrita ：使用向量空间模型对混合代码的中英文推文进行信息检索。 131-134
波斯剽窃检测（PersianPlagDet）
Habibollah Asghari公司 , 萨拉尔·莫塔吉 , Omid脂肪 , 赫萨姆·法利 , 保罗·罗索 , 马丁·波塔斯特 以下为：
波斯剽窃检测算法和语料库：2016年FIRE PAN概述。 135-144 纳瓦·埃桑 , 阿扎德·沙克利 以下为：
一种用于单语剽窃检测的成对文档分析方法。 145-148 费泽·埃斯特基 , 法拉马兹·萨菲·埃斯法哈尼 以下为：
一种基于支持向量机的波斯语文本剽窃检测方法。 149-153 埃尔法尼赫·加拉维 , 凯文·比贾里 , 基亚拉什·查希尼亚 , 哈迪·维西 以下为：
波斯剽窃检测的深度学习方法。 154-159 李·吉勒姆 , 安娜·瓦塔佩蒂安斯 以下为：
从英语到波斯语：用于检测剽窃的文本对齐转换。 160-162 穆哈拉姆·曼苏里扎德 , 塔赫尔·拉赫古伊 以下为：
使用句子关联检测波斯语剽窃。 163-166 法特梅赫·马什哈迪拉贾布 , 梅努什·沙姆斯法德 以下为：
基于SVM神经网络预测模糊类型的文本对齐算法。 167-171 贝鲁斯·米奈 , 马赫迪·尼克南 以下为：
一种基于n-gram的剽窃系统近似拷贝检测方法。 172-175 Mozhgan Momtaz公司 , 凯文·比贾里 , 穆斯塔法·萨利希 , 哈迪·维西 以下为：
波斯文档中用于检测剽窃的基于图形的文本对齐方法。 176-179 Alireza Talebpour公司 , 穆罕默德·希尔扎迪·拉斯库克雷耶 , 扎赫拉·阿米洛亚 以下为：
基于新的三元方法的剽窃检测。 180-183 法特梅赫·马什哈迪拉贾布 , 梅努什·沙姆斯法德 , 拉齐埃·阿德尔卡 , 法特梅·沙菲 , Chakaveh Saedi公司 以下为：
用于波斯剽窃检测的文本对齐语料库。 184-189 Morteza Rezaei Sharifabadi公司 , 赛义德·艾哈迈德·埃夫特哈里 以下为：
马哈克·萨米姆：评估剽窃检测系统的波斯学术文本语料库。 190-192
消费者健康信息搜索（CHIS）
曼吉拉·辛哈 , 桑迪亚·曼纳斯瓦米 , Shourya Roy公司 以下为：
CHIS@火灾 ：消费者健康信息搜索共享任务概述。 193-196 Veena私人有限公司 , Remmiya Devi G公司 , M.阿南德·库马尔 , 索曼·K·P 以下为：
阿姆丽塔 _CEN@消防 2016年：使用关键字和单词嵌入功能进行消费者健康信息搜索。 197-200 巴拉蒂·加内什H.B。 , M.阿南德·库马尔 , 索曼·K·P 以下为：
卫生保健文本分类中的分布语义表示。 201-204 S.Suresh Kumar公司 , L.纳文 以下为：
健康信息的相关性和支持计算。 205-207 卡马尔·萨卡尔 , 德班詹·达斯 , 英德拉·班纳吉 , 马姆塔·库马里 , Prasenjit Biswas公司 以下为：
JU_KS_Group@消防 2016年：消费者健康信息搜索。 208-213年 维贾亚萨拉迪·因杜尔蒂 , 苏巴·雷迪·奥塔 以下为：
医学领域中的关联检测与论证挖掘。 214-216 拉克莎·桑杰·贾兰 , 帕蒂萨普·尼基尔·普利亚坦 , 瓦苏提娃·瓦尔马 以下为：
消费者健康信息系统。 217-220 D.登木齐 , 帕拉尼亚潘·米鲁拉尼尼 , Chandrabose Aravindan公司 以下为：
消费者健康信息搜索的决策树方法。 221-225 贾尼沙·桑哈瓦拉 以下为：
DA_IICT团队参加FIRE2016消费者健康信息搜索。 226-227 华阳 , 特蕾莎·贡萨尔维斯 以下为：
提高消费者健康信息搜索的可理解性：UEVORA@2016 FIRE CHIS。 228-232
检测印度语中的副短语（DPIL）
M.阿南德·库马尔 , 希夫卡兰·辛格 , 卡维拉扬B , 索曼·K·P 以下为：
DPIL@消防2016 ：检测印度语短语的共享任务概述。 233-238 鲁帕尔·巴加瓦 , 阿努什卡·巴尼 , 哈拉希·贾恩 , 亚什瓦德汉·夏尔马 以下为：
比特_皮拉尼@DPIL-FIRE2016 ：使用短语的句法特征检测印地语中的短语。 239-243 瓦尼·K。 , 迪帕·古普塔 以下为：
ASE@DPIL-FIRE2016 ：使用自然语言处理技术和语义相似性计算进行印地语释义检测。 244-249 卡马尔·萨卡尔 以下为：
KS_JU@DPIL-FIRE2016年 ：使用多项式Logistic回归模型检测印度语言中的副短语。 250-255 桑迪普·萨卡尔 , 索拉夫·萨哈 , 杰里米·边沁 , Partha Pakray公司 , 迪班卡Das , 亚历山大·盖尔布赫 以下为：
NLP-NITMZ@DPIL-FIRE2016 ：独立于语言的短语检测。 256-259年 Leilei Kong（香港） , 陈凯生 , 刘阳田 , 郝振元 , 中原汉族 , 齐浩良 以下为：
HIT2016@DPIL-FIRE2016 ：基于梯度树增强检测印度语言中的短语。 260-265 信德湖左岸 , 伊迪库拉（Sumam Mary Idicula） 以下为：
CUSAT_NLP@DPIL-FIRE2016年 ：马拉雅拉姆语释义检测。 266-269 阿努杰·赛尼 以下为：
Anuj@DPIL-FIRE2016 ：一种使用机器学习的印地语释义检测新方法。 270-274 塔尼克·赛克 , 苏迪普·库马尔·纳斯卡 , 锡瓦吉·班迪奥帕提亚 以下为：
2016年7月_日，DPIL-FIRE2016 ：印度语言中的释义检测-机器学习方法。 275-278 K.Manju公司 , 伊迪库拉（Sumam Mary Idicula） 以下为：
CUSAT_TEAM@DPIL-FIRE2016：检测印度语言中的释义——马来语。 279-281 R.丹加拉扬 , Shanmuga Vadivel Kogilavani公司 , A.Karthic公司 , S.贾瓦哈 以下为：
2016年DPIL-fire的KEC ：检测印度语（泰米尔语）中的副短语。 282-288
印度语言代码混合实体提取共享任务（CMEE-IL）
帕塔比·R·K·饶 , Sobha Lalitha Devi公司 以下为：
CMEE-IL：社交媒体文本印度语代码混合实体提取@FIRE 2016-概述。 289-295 伊尔沙德·艾哈迈德·巴特 , 曼尼什·什里瓦斯塔瓦 , 利亚兹·艾哈迈德·巴特 以下为：
使用神经网络的印度语代码混合实体提取。 296-297 迪帕克·库马尔·古普塔 , 什韦塔 , Shubham Tripathi公司 , 阿西夫·埃克贝尔 , 普什巴克·巴塔查里亚 以下为：
混合代码社交媒体数据中实体提取的混合方法。 298-303 Remmiya Devi G公司 , Veena私人有限公司 , M.阿南德·库马尔 , 索曼·K·P 以下为：
AMRITA_CEN@火灾 2016年：印地语-英语和泰米尔语-英语推文的代码混合实体提取。 304-308 Barathi Ganesh有限公司。 , M.阿南德·库马尔 , 索曼·K·P 以下为：
代码混合实体识别的条件随机域。 309-312 鲁帕尔·巴加瓦 , 巴皮拉朱·瓦姆西·塔迪孔达 , 亚什瓦德汉·夏尔马 以下为：
使用混合方法的印度语代码混合命名实体识别。 313-317 Nikhil Bharadwaj Gosala公司 , 沙利尼·乔杜里 , 莫妮卡·阿杜苏米利 , 卡提克·塞提 以下为：
跨语言推文标记的深度学习方法。 318-320 Srinidhi Skanda五世 , 希夫卡兰·辛格 , Remmiya Devi G公司 , Veena私人有限公司 , M.阿南德·库马尔 , 索曼·K·P 以下为：
欧洲标准化委员会@Amrita FIRE 2016：混合代码文本中实体提取的基于上下文的字符嵌入。 321-324
