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: "Incremental Joint Approach to Word Segmentation, POS Tagging, and Dependency Parsing in Chinese"
Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Báo cáo khoa học: "Incremental Joint Approach to Word Segmentation, POS Tagging, and Dependency Parsing in Chinese"
Minh Uyên
486
9
pdf
Đang chuẩn bị nút TẢI XUỐNG, xin hãy chờ
Tải xuống
We propose the first joint model for word segmentation, POS tagging, and dependency parsing for Chinese. Based on an extension of the incremental joint model for POS tagging and dependency parsing (Hatori et al., 2011), we propose an efficient character-based decoding method that can combine features from state-of-the-art segmentation, POS tagging, and dependency parsing models. | Incremental Joint Approach to Word Segmentation POS Tagging and Dependency Parsing in Chinese Jun Hatori1 Takuya Matsuzaki2 Yusuke Miyao2 Jun ichi Tsujii3 University of Tokyo 7-3-1 Hongo Bunkyo Tokyo Japan 2National Institute of Informatics 2-1-2 Hitotsubashi Chiyoda Tokyo Japan 3Microsoft Research Asia 5 Danling Street Haidian District Beijing P.R. China hatori@is.s.u-tokyo.ac.jp takuya-matsuzaki yusuke @nii.ac.jp jtsujii@microsoft.com Abstract We propose the first joint model for word segmentation POS tagging and dependency parsing for Chinese. Based on an extension of the incremental joint model for POS tagging and dependency parsing Hatori et al. 2011 we propose an efficient character-based decoding method that can combine features from state-of-the-art segmentation POS tagging and dependency parsing models. We also describe our method to align comparable states in the beam and how we can combine features of different characteristics in our incremental framework. In experiments using the Chinese Treebank CTB we show that the accuracies of the three tasks can be improved significantly over the baseline models particularly by 0.6 for POS tagging and 2.4 for dependency parsing. We also perform comparison experiments with the partially joint models. 1 Introduction In processing natural languages that do not include delimiters e.g. spaces between words word segmentation is the crucial first step that is necessary to perform virtually all NLP tasks. Furthermore the word-level information is often augmented with the POS tags which along with segmentation form the basic foundation of statistical NLP. Because the tasks of word segmentation and POS tagging have strong interactions many studies have been devoted to the task of joint word segmentation and POS tagging for languages such as Chinese e.g. Kruengkrai et al. 2009 . This is because some of the segmentation ambiguities cannot be resolved without considering the surrounding grammatical constructions encoded in a .
TÀI LIỆU LIÊN QUAN
Báo cáo khoa học: "A Component for Just-In-Time Incremental Speech Synthesis"
Báo cáo khoa học: "Incremental Joint Approach to Word Segmentation, POS Tagging, and Dependency Parsing in Chinese"
Báo cáo khoa học: "Dynamic Programming for Linear-Time Incremental Parsing"
Báo cáo khoa học: "Complexity Metrics in an Incremental Right-corner Parser"
Báo cáo khoa học: "Optimistic Backtracking A Backtracking Overlay for Deterministic Incremental Parsing"
Báo cáo khoa học: "Incremental HMM Alignment for MT System Combination"
Báo cáo khoa học: "Incremental Syntactic Language Models for Phrase-based Translation"
Báo cáo khoa học: "Incremental Parsing with Monotonic Adjoining Operation"
Báo cáo khoa học: "Integrating Syntactic Priming into an Incremental Probabilistic Parser, with an Application to Psycholinguistic Modeling"
Báo cáo khoa học: "Incremental generation of spatial referring expressions in situated dialog∗"
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.