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”

ShadowSense: A Multi-annotated Dataset for Evaluating Word Sense Induction

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216224%3A14330%2F24%3A00136080" target="_blank" >RIV/00216224:14330/24:00136080 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    ShadowSense: A Multi-annotated Dataset for Evaluating Word Sense Induction

  • Popis výsledku v původním jazyce

    In this paper we present a novel bilingual (Czech, English) dataset called ShadowSense developed for the purposes of word sense induction (WSI) evaluation. Unlike existing WSI datasets, ShadowSense is annotated by multiple annotators whose inter-annotator agreement represents key reliability score to be used for evaluation of systems automatically inducing word senses. In this paper we clarify the motivation for such an approach, describe the dataset in detail and provide evaluation of three neural WSI systems showing substantial differences compared to traditional evaluation paradigms. © 2024 ELRA Language Resource Association: CC BY-NC 4.0.

  • Název v anglickém jazyce

    ShadowSense: A Multi-annotated Dataset for Evaluating Word Sense Induction

  • Popis výsledku anglicky

    In this paper we present a novel bilingual (Czech, English) dataset called ShadowSense developed for the purposes of word sense induction (WSI) evaluation. Unlike existing WSI datasets, ShadowSense is annotated by multiple annotators whose inter-annotator agreement represents key reliability score to be used for evaluation of systems automatically inducing word senses. In this paper we clarify the motivation for such an approach, describe the dataset in detail and provide evaluation of three neural WSI systems showing substantial differences compared to traditional evaluation paradigms. © 2024 ELRA Language Resource Association: CC BY-NC 4.0.

Klasifikace

  • 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)

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    <a href="/cs/project/LM2023062" target="_blank" >LM2023062: Digitální výzkumná infrastruktura pro jazykové technologie, umění a humanitní vědy</a><br>

  • Návaznosti

    P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2024

  • 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

    Joint 30th International Conference on Computational Linguistics and 14th International Conference on Language Resources and Evaluation, LREC-COLING 2024

  • ISBN

    9782493814104

  • ISSN

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    7

  • Strana od-do

    14763-14769

  • Název nakladatele

    European Language Resources Association (ELRA)

  • Místo vydání

    Torino

  • Místo konání akce

    Torino

  • Datum konání akce

    1. 1. 2024

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    CST - Celostátní akce

  • Kód UT WoS článku