Accurate Dependency Parsing and Tagging of Latin

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216208%3A11320%2F22%3AMYEBKE6C" target="_blank" >RIV/00216208:11320/22:MYEBKE6C - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="https://aclanthology.org/2022.lt4hala-1.3" target="_blank" >https://aclanthology.org/2022.lt4hala-1.3</a>

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Accurate Dependency Parsing and Tagging of Latin

Popis výsledku v původním jazyce

Having access to high-quality grammatical annotations is important for downstream tasks in NLP as well as for corpus-based research. In this paper, we describe experiments with the Latin BERT word embeddings that were recently be made available by Bamman and Burns (2020). We show that these embeddings produce competitive results in the low-level task of morpho-syntactic tagging. In addition, we describe a graph-based dependency parser that is trained with these embeddings and clearly outperforms various baselines.

Název v anglickém jazyce

Accurate Dependency Parsing and Tagging of Latin

Popis výsledku anglicky

Having access to high-quality grammatical annotations is important for downstream tasks in NLP as well as for corpus-based research. In this paper, we describe experiments with the Latin BERT word embeddings that were recently be made available by Bamman and Burns (2020). We show that these embeddings produce competitive results in the low-level task of morpho-syntactic tagging. In addition, we describe a graph-based dependency parser that is trained with these embeddings and clearly outperforms various baselines.

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)

Projekt

—

Návaznosti

—

Rok uplatnění

2022

Kód důvěrnosti údajů

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

Název statě ve sborníku

Proceedings of the Second Workshop on Language Technologies for Historical and Ancient Languages (LT4HALA 2022)

ISBN

979-10-95546-78-8

ISSN

—

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

6

Strana od-do

20-25

Název nakladatele

European Language Resources Association

Místo vydání

—

Místo konání akce

Marseille, France

Datum konání akce

1. 1. 2022

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

—