Improvements to Dependency Parsing Using Automatic Simplification of Data

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216208%3A11210%2F14%3A10289998" target="_blank" >RIV/00216208:11210/14:10289998 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="http://www.lrec-conf.org/proceedings/lrec2014/pdf/228_Paper.pdf" target="_blank" >http://www.lrec-conf.org/proceedings/lrec2014/pdf/228_Paper.pdf</a>

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Improvements to Dependency Parsing Using Automatic Simplification of Data

Popis výsledku v původním jazyce

The paper presents a method of improving dependency parsing using automatic simplification of data. Language data are often too complex (and too sparse) for parsers to cope with. The paper shows that by means of small, reversible simplifications of the text and of the annotation, a considerable improvement of parsing accuracy can be achieved. In order to facilitate the task of language modeling performed by the parser, I reduce variability of lemmas and word forms in the text. I modify the system of morphological annotation to make it more suitable for parsing. Finally, the dependency annotation scheme is also partially modified. All such modifications are automatic and fully reversible: after the parsing is done, the original data and structures are automatically restored. With MaltParser, I achieve an 8.3% error rate reduction.

Název v anglickém jazyce

Improvements to Dependency Parsing Using Automatic Simplification of Data

Popis výsledku anglicky

The paper presents a method of improving dependency parsing using automatic simplification of data. Language data are often too complex (and too sparse) for parsers to cope with. The paper shows that by means of small, reversible simplifications of the text and of the annotation, a considerable improvement of parsing accuracy can be achieved. In order to facilitate the task of language modeling performed by the parser, I reduce variability of lemmas and word forms in the text. I modify the system of morphological annotation to make it more suitable for parsing. Finally, the dependency annotation scheme is also partially modified. All such modifications are automatic and fully reversible: after the parsing is done, the original data and structures are automatically restored. With MaltParser, I achieve an 8.3% error rate reduction.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

AI - Jazykověda

OECD FORD obor

—

Projekt

<a href="/cs/project/GA13-27184S" target="_blank" >GA13-27184S: Treebank češtiny na základě gramatiky</a><br>

Návaznosti

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Rok uplatnění

2014

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku

Proceedings of the Ninth International Conference on Language Resources and Evaluation (LREC'14)

ISBN

978-2-9517408-8-4

ISSN

—

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

5

Strana od-do

73-77

Název nakladatele

European Language Resources Association (ELRA)

Místo vydání

Reykjavík, Island

Místo konání akce

Reykjavík, Island

Datum konání akce

26. 5. 2014

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

—