Deep Learning für Part-of-Speech-Tagging

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216208%3A11320%2F23%3AZ6GBDQ4C" target="_blank" >RIV/00216208:11320/23:Z6GBDQ4C - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="https://www.fhgr.ch/fileadmin/fhgr/angewandte_zukunftstechnologien/SII/churer_schriften/sii-churer_schriften_156_schu__rmann.pdf" target="_blank" >https://www.fhgr.ch/fileadmin/fhgr/angewandte_zukunftstechnologien/SII/churer_schriften/sii-churer_schriften_156_schu__rmann.pdf</a>

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

němčina

Název v původním jazyce

Deep Learning für Part-of-Speech-Tagging

Popis výsledku v původním jazyce

"POS-Tagger bestimmen die Wortarten in einem Text. Verschiedene Verfahren konnten die Genauigkeit immer weiter verbessern, so dass der Benchmark heute bei 97% korrekt klassierter Wörter liegt. Der Wert vollständig korrekter Sätze ist jedoch um einiges tiefer, was Folgen für die Qualität darauf aufbauender Aufgaben hat."

Název v anglickém jazyce

Deep Learning für Part-of-Speech-Tagging

Popis výsledku anglicky

POS taggers determine the part of speech in a text. Different methods have improved the accuracy so that the benchmark today is 97% of correctly classified words. However, the accuracy of completely correct sentences is much lower, which has consequences for the quality of tasks based on this.

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)

Projekt

—

Návaznosti

—

Rok uplatnění

2023

Kód důvěrnosti údajů

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