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”

Eyes on the Parse: Using Gaze Features in Syntactic Parsing

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216208%3A11320%2F20%3A10424429" target="_blank" >RIV/00216208:11320/20:10424429 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="https://www.aclweb.org/anthology/2020.lantern-1.1/" target="_blank" >https://www.aclweb.org/anthology/2020.lantern-1.1/</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Eyes on the Parse: Using Gaze Features in Syntactic Parsing

  • Popis výsledku v původním jazyce

    In this paper, we explore the potential benefits of leveraging eye-tracking information for dependency parsing on the English part of the Dundee corpus. To achieve this, we cast dependency parsing as a sequence labelling task and then augment the neural model for sequence labelling with eye-tracking features. We then experiment with a variety of parser setups ranging from lexicalized parsing to a delexicalized parser. Our experiments show that for a lexicalized parser, although the improvements are positive they are not significant whereas our delexicalized parser significantly outperforms the baseline we established. We also analyze the contribution of various eye-tracking features towards the different parser setups and find that eye-tracking features contain information which is complementary in nature, thus implying that augmenting the parser with various gaze features grouped together provides better performance than any individual gaze feature.

  • Název v anglickém jazyce

    Eyes on the Parse: Using Gaze Features in Syntactic Parsing

  • Popis výsledku anglicky

    In this paper, we explore the potential benefits of leveraging eye-tracking information for dependency parsing on the English part of the Dundee corpus. To achieve this, we cast dependency parsing as a sequence labelling task and then augment the neural model for sequence labelling with eye-tracking features. We then experiment with a variety of parser setups ranging from lexicalized parsing to a delexicalized parser. Our experiments show that for a lexicalized parser, although the improvements are positive they are not significant whereas our delexicalized parser significantly outperforms the baseline we established. We also analyze the contribution of various eye-tracking features towards the different parser setups and find that eye-tracking features contain information which is complementary in nature, thus implying that augmenting the parser with various gaze features grouped together provides better performance than any individual gaze feature.

Klasifikace

  • 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)

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2020

  • 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

    Proceedings of the Second Workshop on Beyond Vision and LANguage: inTEgrating Real-world kNowledge (LANTERN)

  • ISBN

    978-1-952148-51-4

  • ISSN

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    16

  • Strana od-do

    1-16

  • Název nakladatele

    Association for Computational Linguistics

  • Místo vydání

    Barcelona, Spain

  • Místo konání akce

    Online

  • Datum konání akce

    13. 12. 2020

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku