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”

SemEval-2015 Task 15: A CPA dictionary-entry-building task

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216224%3A14330%2F15%3A00083584" target="_blank" >RIV/00216224:14330/15:00083584 - isvavai.cz</a>

  • Nalezeny alternativní kódy

    RIV/00216208:11320/15:10318123

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    SemEval-2015 Task 15: A CPA dictionary-entry-building task

  • Popis výsledku v původním jazyce

    This paper describes the first SemEval task to explore the use of Natural Language Processing systems for building dictionary entries, in the framework of Corpus Pattern Analysis. CPA is a corpus-driven technique which provides tools and resources to identify and represent unambiguously the main semantic patterns in which words are used. Task 15 draws on the Pattern Dictionary of English Verbs (www.pdev.org.uk), for the targeted lexical entries, and on the British National Corpus for the input text. Dictionary entry building is split into three subtasks which all start from the same concordance sample: 1) CPA parsing, where arguments and their syntactic and semantic categories have to be identified, 2) CPA clustering, in which sentences with similar patterns have to be clustered and 3) CPA automatic lexicography where the structure of patterns have to be constructed automatically. Subtask 1 attracted 3 teams, though none could beat the baseline (rule-based system).

  • Název v anglickém jazyce

    SemEval-2015 Task 15: A CPA dictionary-entry-building task

  • Popis výsledku anglicky

    This paper describes the first SemEval task to explore the use of Natural Language Processing systems for building dictionary entries, in the framework of Corpus Pattern Analysis. CPA is a corpus-driven technique which provides tools and resources to identify and represent unambiguously the main semantic patterns in which words are used. Task 15 draws on the Pattern Dictionary of English Verbs (www.pdev.org.uk), for the targeted lexical entries, and on the British National Corpus for the input text. Dictionary entry building is split into three subtasks which all start from the same concordance sample: 1) CPA parsing, where arguments and their syntactic and semantic categories have to be identified, 2) CPA clustering, in which sentences with similar patterns have to be clustered and 3) CPA automatic lexicography where the structure of patterns have to be constructed automatically. Subtask 1 attracted 3 teams, though none could beat the baseline (rule-based system).

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

    IN - Informatika

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.

  • Návaznosti

    P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)<br>S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2015

  • 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 9th International Workshop on Semantic Evaluation (SemEval 2015)

  • ISBN

    9781941643402

  • ISSN

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    10

  • Strana od-do

    315-324

  • Název nakladatele

    Association for Computational Linguistics

  • Místo vydání

    Denver, Colorado

  • Místo konání akce

    Denver, Colorado, USA

  • Datum konání akce

    1. 1. 2015

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku