Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Sức khỏe - Y tế
Văn bản luật
Nông Lâm Ngư
Kỹ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
Giới thiệu
Đăng ký
Đăng nhập
Tìm
Danh mục
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Y tế sức khỏe
Văn bản luật
Nông lâm ngư
Kĩ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
Thông tin
Điều khoản sử dụng
Quy định bảo mật
Quy chế hoạt động
Chính sách bản quyền
Giới thiệu
Đăng ký
Đăng nhập
0
Trang chủ
Luận Văn - Báo Cáo
Báo cáo khoa học
Báo cáo khoa học: "Attacking Parsing Bottlenecks with Unlabeled Data and Relevant Factorizations"
Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Báo cáo khoa học: "Attacking Parsing Bottlenecks with Unlabeled Data and Relevant Factorizations"
Phước Nguyên
58
9
pdf
Đang chuẩn bị nút TẢI XUỐNG, xin hãy chờ
Tải xuống
Prepositions and conjunctions are two of the largest remaining bottlenecks in parsing. Across various existing parsers, these two categories have the lowest accuracies, and mistakes made have consequences for downstream applications. Prepositions and conjunctions are often assumed to depend on lexical dependencies for correct resolution. | Attacking Parsing Bottlenecks with Unlabeled Data and Relevant Factorizations Emily Pitler Computer and Information Science University of Pennsylvania Philadelphia PA 19104 epitler@seas.upenn.edu Abstract Prepositions and conjunctions are two of the largest remaining bottlenecks in parsing. Across various existing parsers these two categories have the lowest accuracies and mistakes made have consequences for downstream applications. Prepositions and conjunctions are often assumed to depend on lexical dependencies for correct resolution. As lexical statistics based on the training set only are sparse unlabeled data can help ameliorate this sparsity problem. By including unlabeled data features into a factorization of the problem which matches the representation of prepositions and conjunctions we achieve a new state-of-the-art for English dependencies with 93.55 correct attachments on the current standard. Furthermore conjunctions are attached with an accuracy of 90.8 and prepositions with an accuracy of 87.4 . 1 Introduction Prepositions and conjunctions are two large remaining bottlenecks in parsing. Across various existing parsers these two categories have the lowest accuracies and mistakes made on these have consequences for downstream applications. Machine translation is sensitive to parsing errors involving prepositions and conjunctions because in some languages different attachment decisions in the parse of the source language sentence produce different translations. Preposition attachment mistakes are particularly bad when translating into Japanese Schwartz et al. 2003 which uses a different postposition for different attachments conjunction mis 768 takes can cause word ordering mistakes when translating into Chinese Huang 1983 . Prepositions and conjunctions are often assumed to depend on lexical dependencies for correct resolution Jurafsky and Martin 2008 . However lexical statistics based on the training set only are typically sparse and have only a small
TÀI LIỆU LIÊN QUAN
Kỷ yếu tóm tắt báo cáo khoa học: Hội nghị khoa học tim mạch toàn quốc lần thứ XI - Hội tim mạch Quốc gia Việt Nam
Báo cáo nghiên cứu khoa học: "Danh lục các loài thú ở khu bảo tồn thiên nhiên Pù Huống tỉnh Nghệ An và ý nghĩa bảo tồn nguồn gen quí hiếm của chúng"
Báo cáo khoa học: Hỗ trợ nâng cao năng lực quản lý chất thải sinh hoạt tại thành phố Hội An
Báo cáo nghiên cứu khoa học: "Tính năng động nghệ thuật của văn học hiện đại Việt Nam và một cách nhìn hành trình thể loại"
Báo cáo nghiên cứu khoa học: " DỊCH CHUYỂN TRUY VẤN OQL VÀO CÁC PHÉP TÍNH BAO HÀM"
Báo cáo khoa học: " Áp dụng thủ tục phân tích trong kiểm toán báo cáo tài chính"
Báo cáo nghiên cứu khoa học: "Người lính trở về sau chiến tranh với mặc cảm “ăn mày dĩ vãng’ trong tiểu thuyết Chu Lai"
Báo cáo nghiên cứu khoa học: "Khảo sát hiện tượng chuyển đổi chức năng - nghĩa của động từ tiếng Việt"
Báo cáo nghiên cứu khoa học: " BẢN CHẤT KHOA HỌC VÀ CÁCH MẠNG LÀ CỘI NGUỒN SỨC SỐNG CỦA CHỦ NGHĨA MÁC - LÊNIN"
Báo cáo khoa học: " CẢI TIẾN CÁC THUẬT TOÁN MƯỢN VÀ KHOÁ KÊNH TẦN SỐ MẠNG DI ĐỘNG TẾ BÀO"
crossorigin="anonymous">
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.