Error Exploration for Automatic Abstract Meaning Representation Parsing

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216208%3A11320%2F23%3AVQDE357N" target="_blank" >RIV/00216208:11320/23:VQDE357N - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="https://aclanthology.org/2023.iwcs-1.25/" target="_blank" >https://aclanthology.org/2023.iwcs-1.25/</a>

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Error Exploration for Automatic Abstract Meaning Representation Parsing

Popis výsledku v původním jazyce

"Following the data-driven methods of evaluation and error analysis in meaning representation parsing presented in (Buljan et al., 2022), we performed an error exploration of an Abstract Meaning Representation (AMR) parser. Our aim is to perform a diagnosis of the types of errors found in the output of the tool in order to implement adaptation and correction strategies to accommodate these errors. This article presents the exploration, its results, the strategies we implemented, and the effect of these strategies on the performances of the tool. Though we did not observe a significative rise on average in the performances of the tool, we got much better results in some cases using our adaptation techniques."

Název v anglickém jazyce

Error Exploration for Automatic Abstract Meaning Representation Parsing

Popis výsledku anglicky

"Following the data-driven methods of evaluation and error analysis in meaning representation parsing presented in (Buljan et al., 2022), we performed an error exploration of an Abstract Meaning Representation (AMR) parser. Our aim is to perform a diagnosis of the types of errors found in the output of the tool in order to implement adaptation and correction strategies to accommodate these errors. This article presents the exploration, its results, the strategies we implemented, and the effect of these strategies on the performances of the tool. Though we did not observe a significative rise on average in the performances of the tool, we got much better results in some cases using our adaptation techniques."

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

"Proceedings of 15th International Conference on Computational Semantics"

ISBN

978-1-959429-74-6

ISSN

—

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

6

Strana od-do

246-251

Název nakladatele

The Association for Computational Linguistics

Místo vydání

France, Nancy

Místo konání akce

France, Nancy

Datum konání akce

1. 1. 2023

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

—