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”

Adapting Semantic Role Labeling to New Genres and Languages

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216208%3A11320%2F23%3AQVCBZPL3" target="_blank" >RIV/00216208:11320/23:QVCBZPL3 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="https://search.proquest.com/openview/4bdae04f5b54b54f89965842b15bc309/1?pq-origsite=gscholar&cbl=18750&diss=y" target="_blank" >https://search.proquest.com/openview/4bdae04f5b54b54f89965842b15bc309/1?pq-origsite=gscholar&cbl=18750&diss=y</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    portugalština

  • Název v původním jazyce

    Adapting Semantic Role Labeling to New Genres and Languages

  • Popis výsledku v původním jazyce

    "Semantic role labeling (SRL) is the identification of semantic predicates and their participants within a sentence, which is vital for deeper natural language understanding. State-of-the-art SRLnmodels require annotated text for training, but those annotations don’t exist for many languages and domains. The ability to annotate new corpora is hampered by limited time and budget. We explore two different ways of reducing the annotation required to produce SRL systems for new domains or languages: active learning and annotation projection."

  • Název v anglickém jazyce

    Adapting Semantic Role Labeling to New Genres and Languages

  • Popis výsledku anglicky

    "Semantic role labeling (SRL) is the identification of semantic predicates and their participants within a sentence, which is vital for deeper natural language understanding. State-of-the-art SRLnmodels require annotated text for training, but those annotations don’t exist for many languages and domains. The ability to annotate new corpora is hampered by limited time and budget. We explore two different ways of reducing the annotation required to produce SRL systems for new domains or languages: active learning and annotation projection."

Klasifikace

  • Druh

    O - Ostatní výsledky

  • 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

    2023

  • Kód důvěrnosti údajů

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