Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

multiged-2023

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216208%3A11210%2F23%3A10476292" target="_blank" >RIV/00216208:11210/23:10476292 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="https://github.com/spraakbanken/multiged-2023" target="_blank" >https://github.com/spraakbanken/multiged-2023</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    multiged-2023

  • Popis výsledku v původním jazyce

    This corpus consists of texts written by non-native learners, used in the first shared task on Multilingual Grammatical Error Detection, MultiGED. We provide training, development and test data for each of the five languages: Czech, English, German, Italian and Swedish. Some of these datasets are already used in Grammatical Error Detection/Correction (GED/GEC) research, but we also release two new datasets: REALEC (English) and SweLL-gold (Swedish). Where possible, we use the same train/dev/test split as previous work (GECCC, FCE, Falko-MERLIN), and only create new splits when necessary (REALEC, MERLIN, SweLL). All datasets are derived from annotated second language learner essays.

  • Název v anglickém jazyce

    multiged-2023

  • Popis výsledku anglicky

    This corpus consists of texts written by non-native learners, used in the first shared task on Multilingual Grammatical Error Detection, MultiGED. We provide training, development and test data for each of the five languages: Czech, English, German, Italian and Swedish. Some of these datasets are already used in Grammatical Error Detection/Correction (GED/GEC) research, but we also release two new datasets: REALEC (English) and SweLL-gold (Swedish). Where possible, we use the same train/dev/test split as previous work (GECCC, FCE, Falko-MERLIN), and only create new splits when necessary (REALEC, MERLIN, SweLL). All datasets are derived from annotated second language learner essays.

Klasifikace

  • Druh

    R - Software

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    60203 - Linguistics

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2023

  • Kód důvěrnosti údajů

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

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Interní identifikační kód produktu

    multiged-2023

  • Technické parametry

    Asi 1,7 mil. tokenů v 6 jazycích

  • Ekonomické parametry

    data pro shared task

  • IČO vlastníka výsledku

    00216208

  • Název vlastníka

    Univerzita Karlova