Efficient EUD Parsing

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216208%3A11320%2F20%3A10427022" target="_blank" >RIV/00216208:11320/20:10427022 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="https://www.aclweb.org/anthology/2020.iwpt-1.20" target="_blank" >https://www.aclweb.org/anthology/2020.iwpt-1.20</a>

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Efficient EUD Parsing

Popis výsledku v původním jazyce

We present the system submission from the FASTPARSE team for the EUD Shared Task at IWPT 2020. We engaged with the task by focusing on efficiency. For this we considered training costs and inference efficiency. Our models are a combination of distilled neural dependency parsers and a rule-based system that projects UD trees into EUD graphs. We obtained an average ELAS of 74.04 for our official submission, ranking 4th overall.

Název v anglickém jazyce

Efficient EUD Parsing

Popis výsledku anglicky

We present the system submission from the FASTPARSE team for the EUD Shared Task at IWPT 2020. We engaged with the task by focusing on efficiency. For this we considered training costs and inference efficiency. Our models are a combination of distilled neural dependency parsers and a rule-based system that projects UD trees into EUD graphs. We obtained an average ELAS of 74.04 for our official submission, ranking 4th overall.

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)

Projekt

—

Návaznosti

—

Rok uplatnění

2020

Kód důvěrnosti údajů

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