AGILe: The First Lemmatizer for Ancient Greek Inscriptions
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216208%3A11320%2F22%3ANI7HQDNN" target="_blank" >RIV/00216208:11320/22:NI7HQDNN - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="https://aclanthology.org/2022.lrec-1.571" target="_blank" >https://aclanthology.org/2022.lrec-1.571</a>
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
AGILe: The First Lemmatizer for Ancient Greek Inscriptions
Popis výsledku v původním jazyce
To facilitate corpus searches by classicists as well as to reduce data sparsity when training models, we focus on the automatic lemmatization of ancient Greek inscriptions, which have not received as much attention in this sense as literary text data has. We show that existing lemmatizers for ancient Greek, trained on literary data, are not performant on epigraphic data, due to major language differences between the two types of texts. We thus train the first inscription-specific lemmatizer achieving above 80% accuracy, and make both the models and the lemmatized data available to the community. We also provide a detailed error analysis highlighting peculiarities of inscriptions which again highlights the importance of a lemmatizer dedicated to inscriptions.
Název v anglickém jazyce
AGILe: The First Lemmatizer for Ancient Greek Inscriptions
Popis výsledku anglicky
To facilitate corpus searches by classicists as well as to reduce data sparsity when training models, we focus on the automatic lemmatization of ancient Greek inscriptions, which have not received as much attention in this sense as literary text data has. We show that existing lemmatizers for ancient Greek, trained on literary data, are not performant on epigraphic data, due to major language differences between the two types of texts. We thus train the first inscription-specific lemmatizer achieving above 80% accuracy, and make both the models and the lemmatized data available to the community. We also provide a detailed error analysis highlighting peculiarities of inscriptions which again highlights the importance of a lemmatizer dedicated to inscriptions.
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
2022
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
Proceedings of the Thirteenth Language Resources and Evaluation Conference
ISBN
979-10-95546-72-6
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
11
Strana od-do
5334-5344
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
—