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”

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