Multilingual Coreference Resolution with Harmonized Annotations
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F49777513%3A23520%2F21%3A43962618" target="_blank" >RIV/49777513:23520/21:43962618 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="http://hdl.handle.net/11025/47262" target="_blank" >http://hdl.handle.net/11025/47262</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.26615/978-954-452-072-4_125" target="_blank" >10.26615/978-954-452-072-4_125</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Multilingual Coreference Resolution with Harmonized Annotations
Popis výsledku v původním jazyce
In this paper, we present coreference resolution experiments with a newly created multi-lingual corpus CorefUD (Nedoluzhko et al.,2021). We focus on the following languages: Czech, Russian, Polish, German, Spanish, and Catalan. In addition to monolingual experiments, we combine the training data in multi-lingual experiments and train two joined models – for Slavic languages and for all the languages together. We rely on an end-to-end deep learning model that we slightly adapted for the CorefUD corpus. Our results show that we can profit from harmonized annotations, and using joined models helps significantly for the languages with smaller training data
Název v anglickém jazyce
Multilingual Coreference Resolution with Harmonized Annotations
Popis výsledku anglicky
In this paper, we present coreference resolution experiments with a newly created multi-lingual corpus CorefUD (Nedoluzhko et al.,2021). We focus on the following languages: Czech, Russian, Polish, German, Spanish, and Catalan. In addition to monolingual experiments, we combine the training data in multi-lingual experiments and train two joined models – for Slavic languages and for all the languages together. We rely on an end-to-end deep learning model that we slightly adapted for the CorefUD corpus. Our results show that we can profit from harmonized annotations, and using joined models helps significantly for the languages with smaller training data
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
—
Návaznosti
S - Specificky vyzkum na vysokych skolach
Ostatní
Rok uplatnění
2021
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
Deep Learning for Natural Language Processing Methods and Applications
ISBN
978-954-452-072-4
ISSN
1313-8502
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
5
Strana od-do
1119-1123
Název nakladatele
INCOMA Ltd.
Místo vydání
Shoumen
Místo konání akce
Shoumen, Bulharsko
Datum konání akce
1. 9. 2021
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—