Czech Text Processing with Contextual Embeddings: POS Tagging, Lemmatization, Parsing and NER

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216208%3A11320%2F19%3A10405606" target="_blank" >RIV/00216208:11320/19:10405606 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="https://www.springerprofessional.de/en/czech-text-processing-with-contextual-embeddings-pos-tagging-lem/17127234" target="_blank" >https://www.springerprofessional.de/en/czech-text-processing-with-contextual-embeddings-pos-tagging-lem/17127234</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-27947-9_12" target="_blank" >10.1007/978-3-030-27947-9_12</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Czech Text Processing with Contextual Embeddings: POS Tagging, Lemmatization, Parsing and NER

Popis výsledku v původním jazyce

Contextualized embeddings, which capture appropriate word meaning depending on context, have recently been proposed. We evaluate two methods for precomputing such embeddings, BERT and Flair, on four Czech text processing tasks: part-of-speech (POS) tagging, lemmatization, dependency parsing and named entity recognition (NER). The first three tasks, POS tagging, lemmatization and dependency parsing, are evaluated on two corpora: the Prague Dependency Treebank 3.5 and the Universal Dependencies 2.3. The named entity recognition (NER) is evaluated on the Czech Named Entity Corpus 1.1 and 2.0. We report state-of-the-art results for the above mentioned tasks and corpora.

Název v anglickém jazyce

Czech Text Processing with Contextual Embeddings: POS Tagging, Lemmatization, Parsing and NER

Popis výsledku anglicky

Contextualized embeddings, which capture appropriate word meaning depending on context, have recently been proposed. We evaluate two methods for precomputing such embeddings, BERT and Flair, on four Czech text processing tasks: part-of-speech (POS) tagging, lemmatization, dependency parsing and named entity recognition (NER). The first three tasks, POS tagging, lemmatization and dependency parsing, are evaluated on two corpora: the Prague Dependency Treebank 3.5 and the Universal Dependencies 2.3. The named entity recognition (NER) is evaluated on the Czech Named Entity Corpus 1.1 and 2.0. We report state-of-the-art results for the above mentioned tasks and corpora.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

—

OECD FORD obor

10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)

Projekt

Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.

Návaznosti

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

Rok uplatnění

2019

Kód důvěrnosti údajů

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

Název statě ve sborníku

Proceedings of the 22nd International Conference on Text, Speech and Dialogue - TSD 2019

ISBN

978-3-030-27946-2

ISSN

0302-9743

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

14

Strana od-do

137-150

Název nakladatele

Springer International Publishing

Místo vydání

Cha

Místo konání akce

Ljubljana, Slovenia

Datum konání akce

11. 9. 2019

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

—