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”

Clause-Level Tense, Mood, Voice and Modality Tagging for German

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216208%3A11320%2F20%3A10426990" target="_blank" >RIV/00216208:11320/20:10426990 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

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

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Clause-Level Tense, Mood, Voice and Modality Tagging for German

  • Popis výsledku v původním jazyce

    We present a language-independent clausizer (clause splitter) based on Universal Dependencies(Nivre et al., 2016), and a clause-level tagger for grammatical tense, mood, voice and modality inGerman. The paper recapitulates verbal inflection in German—always juxtaposed with its closerelative English—and transforms the linguistic theory into a rule-based algorithm. We achievestate-of-the-art accuracies of 92.6% for tense, 79.0% for mood, 93.8% for voice and 79.8% formodality in the literary domain. Our implementation is available at https://gitlab.gwdg.de/tillmann.doenicke/tense-tagger.

  • Název v anglickém jazyce

    Clause-Level Tense, Mood, Voice and Modality Tagging for German

  • Popis výsledku anglicky

    We present a language-independent clausizer (clause splitter) based on Universal Dependencies(Nivre et al., 2016), and a clause-level tagger for grammatical tense, mood, voice and modality inGerman. The paper recapitulates verbal inflection in German—always juxtaposed with its closerelative English—and transforms the linguistic theory into a rule-based algorithm. We achievestate-of-the-art accuracies of 92.6% for tense, 79.0% for mood, 93.8% for voice and 79.8% formodality in the literary domain. Our implementation is available at https://gitlab.gwdg.de/tillmann.doenicke/tense-tagger.

Klasifikace

  • Druh

    O - Ostatní výsledky

  • 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

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2020

  • Kód důvěrnosti údajů

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