The Reading Machine: a Versatile Framework for Studying Incremental Parsing Strategies
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216208%3A11320%2F21%3A10440928" target="_blank" >RIV/00216208:11320/21:10440928 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
The Reading Machine: a Versatile Framework for Studying Incremental Parsing Strategies
Popis výsledku v původním jazyce
The Reading Machine, is a parsing framework that takes as input raw text and performs six standard NLP tasks: tokenization, POS tagging, morphological analysis, lemmatization, dependency parsing and sentence segmentation. It is built upon Transition Based Parsing, and allows implementing a large number of parsing configurations, among which a fully incremental one. Three case studies are presented to highlight the versatility of the framework. The first one explores whether an incremental parser is able to take into account top-down dependencies (i.e. the influence of high level decisions on low level ones), the second compares the performances of an incremental and a pipe-line architecture and the third quantifies the impact of the right context on the predictions made by an incremental parser.
Název v anglickém jazyce
The Reading Machine: a Versatile Framework for Studying Incremental Parsing Strategies
Popis výsledku anglicky
The Reading Machine, is a parsing framework that takes as input raw text and performs six standard NLP tasks: tokenization, POS tagging, morphological analysis, lemmatization, dependency parsing and sentence segmentation. It is built upon Transition Based Parsing, and allows implementing a large number of parsing configurations, among which a fully incremental one. Three case studies are presented to highlight the versatility of the framework. The first one explores whether an incremental parser is able to take into account top-down dependencies (i.e. the influence of high level decisions on low level ones), the second compares the performances of an incremental and a pipe-line architecture and the third quantifies the impact of the right context on the predictions made by an incremental parser.
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
—
Ostatní
Rok uplatnění
2021
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
IWPT 2021: THE 17TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON PARSING TECHNOLOGIES: PROCEEDINGS OF THE CONFERENCE (INCLUDING THE IWPT 2021 SHARED TASK)
ISBN
978-1-954085-80-0
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
12
Strana od-do
26-37
Název nakladatele
ASSOC COMPUTATIONAL LINGUISTICS-ACL
Místo vydání
STROUDSBURG
Místo konání akce
online
Datum konání akce
6. 8. 2021
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
000694723000003