Towards automatically extracting morphosyntactical error patterns from L1-L2 parallel dependency treebanks

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216208%3A11320%2F23%3AJI9ZGU59" target="_blank" >RIV/00216208:11320/23:JI9ZGU59 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="https://www.scopus.com/inward/record.uri?eid=2-s2.0-85174523542&partnerID=40&md5=0ee4f09cb3af3192f3c922741ef06c20" target="_blank" >https://www.scopus.com/inward/record.uri?eid=2-s2.0-85174523542&partnerID=40&md5=0ee4f09cb3af3192f3c922741ef06c20</a>

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Towards automatically extracting morphosyntactical error patterns from L1-L2 parallel dependency treebanks

Popis výsledku v původním jazyce

"L1-L2 parallel dependency treebanks are UD-annotated corpora of learner sentences paired with correction hypotheses. Automatic morphosyntactical annotation has the potential to remove the need for explicit manual error tagging and improve interoperability, but makes it more challenging to locate grammatical errors in the resulting datasets. We therefore propose a novel method for automatically extracting morphosyntactical error patterns and perform a preliminary bilingual evaluation of its first implementation through a similar example retrieval task. The resulting pipeline is also available as a prototype CALL application. © 2023 Association for Computational Linguistics."

Název v anglickém jazyce

Towards automatically extracting morphosyntactical error patterns from L1-L2 parallel dependency treebanks

Popis výsledku anglicky

"L1-L2 parallel dependency treebanks are UD-annotated corpora of learner sentences paired with correction hypotheses. Automatic morphosyntactical annotation has the potential to remove the need for explicit manual error tagging and improve interoperability, but makes it more challenging to locate grammatical errors in the resulting datasets. We therefore propose a novel method for automatically extracting morphosyntactical error patterns and perform a preliminary bilingual evaluation of its first implementation through a similar example retrieval task. The resulting pipeline is also available as a prototype CALL application. © 2023 Association for Computational Linguistics."

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

2023

Kód důvěrnosti údajů

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

Název statě ve sborníku

"Proc. Annu. Meet. Assoc. Comput Linguist."

ISBN

978-195942980-7

ISSN

0736-587X

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

13

Strana od-do

585-597

Název nakladatele

Association for Computational Linguistics (ACL)

Místo vydání

—

Místo konání akce

Singapore

Datum konání akce

1. 1. 2023

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

—