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”

A New State-of-The-Art Czech Named Entity Recognizer

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216208%3A11320%2F13%3A10194679" target="_blank" >RIV/00216208:11320/13:10194679 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-40585-3_10" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-40585-3_10</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-40585-3_10" target="_blank" >10.1007/978-3-642-40585-3_10</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    A New State-of-The-Art Czech Named Entity Recognizer

  • Popis výsledku v původním jazyce

    We present a new named entity recognizer for the Czech language. It reaches 82.82 F-measure on the Czech Named Entity Corpus 1.0 and significantly outperforms previously published Czech named entity recognizers. On the English CoNLL-2003 shared task, weachieved 89.16 F-measure, reaching comparable results to the English state of the art. The recognizer is based on Maximum Entropy Markov Model and a Viterbi algorithm decodes an optimal sequence labeling using probabilities estimated by a maximum entropyclassifier. The classification features utilize morphological analysis, two-stage prediction, word clustering and gazetteers.

  • Název v anglickém jazyce

    A New State-of-The-Art Czech Named Entity Recognizer

  • Popis výsledku anglicky

    We present a new named entity recognizer for the Czech language. It reaches 82.82 F-measure on the Czech Named Entity Corpus 1.0 and significantly outperforms previously published Czech named entity recognizers. On the English CoNLL-2003 shared task, weachieved 89.16 F-measure, reaching comparable results to the English state of the art. The recognizer is based on Maximum Entropy Markov Model and a Viterbi algorithm decodes an optimal sequence labeling using probabilities estimated by a maximum entropyclassifier. The classification features utilize morphological analysis, two-stage prediction, word clustering and gazetteers.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

    IN - Informatika

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    <a href="/cs/project/LM2010013" target="_blank" >LM2010013: LINDAT-CLARIN: Institut pro analýzu, zpracování a distribuci lingvistických dat</a><br>

  • Návaznosti

    P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)<br>S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2013

  • 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

    Text, Speech and Dialogue: 16th International Conference, TSD 2013. Proceedings

  • ISBN

    978-3-642-40584-6

  • ISSN

    0302-9743

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    8

  • Strana od-do

    68-75

  • Název nakladatele

    Springer Verlag

  • Místo vydání

    Berlin / Heidelberg

  • Místo konání akce

    Plzeň, Czechia

  • Datum konání akce

    1. 9. 2013

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    CST - Celostátní akce

  • Kód UT WoS článku