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”

Automatic Verb Classifier for Abui (AVC-abz)

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989592%3A15210%2F22%3A73618983" target="_blank" >RIV/61989592:15210/22:73618983 - isvavai.cz</a>

  • Nalezeny alternativní kódy

    RIV/67985556:_____/22:00561726

  • Výsledek na webu

    <a href="https://aclanthology.org/2022.eurali-1.7/" target="_blank" >https://aclanthology.org/2022.eurali-1.7/</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Automatic Verb Classifier for Abui (AVC-abz)

  • Popis výsledku v původním jazyce

    We present an automatic verb classifier system that identifies inflectional classes in Abui (AVC-abz), a Papuan language of the Timor-Alor-Pantar family. The system combines manually annotated language data (the learning set) with the output of a morphological precision grammar (corpus data). The morphological precision grammar is trained on a fully glossed smaller corpus and applied to a larger corpus. Using the k-means algorithm, the system clusters inflectional classes discovered in the learning set. In the second step, Naive Bayes algorithm assigns the verbs found in the corpus data to the best-fitting cluster. AVC-abz serves to advance and refine the grammatical analysis of Abui as well as to monitor corpus coverage and its gradual improvement.

  • Název v anglickém jazyce

    Automatic Verb Classifier for Abui (AVC-abz)

  • Popis výsledku anglicky

    We present an automatic verb classifier system that identifies inflectional classes in Abui (AVC-abz), a Papuan language of the Timor-Alor-Pantar family. The system combines manually annotated language data (the learning set) with the output of a morphological precision grammar (corpus data). The morphological precision grammar is trained on a fully glossed smaller corpus and applied to a larger corpus. Using the k-means algorithm, the system clusters inflectional classes discovered in the learning set. In the second step, Naive Bayes algorithm assigns the verbs found in the corpus data to the best-fitting cluster. AVC-abz serves to advance and refine the grammatical analysis of Abui as well as to monitor corpus coverage and its gradual improvement.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    60203 - Linguistics

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    <a href="/cs/project/GA20-18407S" target="_blank" >GA20-18407S: Automatizace analýzy slovesných tříd pro ohrožené jazyky - RoboCorp</a><br>

  • Návaznosti

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

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2022

  • 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 Workshop on Resources and Technologies for Indigenous, Endangered and Lesser-resourced Languages in Eurasia within the 13th Language Resources and Evaluation Conference

  • ISBN

    978-2-493-81407-4

  • ISSN

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    9

  • Strana od-do

    "42–50"

  • Název nakladatele

    European Language Resources Association (ELRA)

  • Místo vydání

    Paris

  • Místo konání akce

    Marseille

  • Datum konání akce

    20. 6. 2022

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    EUR - Evropská akce

  • Kód UT WoS článku