Dependency Parsing
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216208%3A11320%2F11%3A10107934" target="_blank" >RIV/00216208:11320/11:10107934 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Dependency Parsing
Popis výsledku v původním jazyce
Dependency parsing has been a prime focus of NLP research of late due to its ability to help parse languages with a free word order. Dependency parsing has been shown to improve NLP systems in certain languages and in many cases is considered the state of the art in the field. The use of dependency parsing has mostly been limited to free word order languages, however the usefulness of dependency structures may yield improvements in many of the word's 6,000+ languages. I will give an overview of the field of dependency parsing while giving my aims for future research. Many NLP applications rely heavily on the quality of dependency parsing. For this reason, I will examine how different parsers and annotation schemes influence the overall NLP pipeline inregards to machine translation as well as the the baseline parsing accuracy.
Název v anglickém jazyce
Dependency Parsing
Popis výsledku anglicky
Dependency parsing has been a prime focus of NLP research of late due to its ability to help parse languages with a free word order. Dependency parsing has been shown to improve NLP systems in certain languages and in many cases is considered the state of the art in the field. The use of dependency parsing has mostly been limited to free word order languages, however the usefulness of dependency structures may yield improvements in many of the word's 6,000+ languages. I will give an overview of the field of dependency parsing while giving my aims for future research. Many NLP applications rely heavily on the quality of dependency parsing. For this reason, I will examine how different parsers and annotation schemes influence the overall NLP pipeline inregards to machine translation as well as the the baseline parsing accuracy.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
AI - Jazykověda
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
—
Návaznosti
R - Projekt Ramcoveho programu EK
Ostatní
Rok uplatnění
2011
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
WDS'11 Proceedings of Contributed Papers, Part I
ISBN
978-80-7378-184-2
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
6
Strana od-do
137-142
Název nakladatele
Matfyzpress
Místo vydání
Praha, Czechia
Místo konání akce
Praha, Czechia
Datum konání akce
31. 5. 2011
Typ akce podle státní příslušnosti
CST - Celostátní akce
Kód UT WoS článku
—