tailieunhanh - Báo cáo khoa học: "Underspecifying and Predicting Voice for Surface Realisation Ranking"

This paper addresses a data-driven surface realisation model based on a large-scale reversible grammar of German. We investigate the relationship between the surface realisation performance and the character of the input to generation, . its degree of underspecification. We extend a syntactic surface realisation system, which can be trained to choose among word order variants, such that the candidate set includes active and passive variants. | Underspecifying and Predicting Voice for Surface Realisation Ranking Sina Zarriefi Aoife Cahill and Jonas Kuhn Institut fur maschinelle Sprachverarbeitung Universitat Stuttgart Germany @ Abstract This paper addresses a data-driven surface realisation model based on a large-scale reversible grammar of German. We investigate the relationship between the surface realisation performance and the character of the input to generation . its degree of underspecification. We extend a syntactic surface realisation system which can be trained to choose among word order variants such that the candidate set includes active and passive variants. This allows us to study the interaction of voice and word order alternations in realistic German corpus data. We show that with an appropriately underspecified input a linguistically informed realisation model trained to regenerate strings from the underlying semantic representation achieves accuracy over a baseline of in the prediction of the original voice. 1 Introduction This paper1 presents work on modelling the usage of voice and word order alternations in a free word order language. Given a set of meaning-equivalent candidate sentences such as in the simplified English Example 1 our model makes predictions about which candidate sentence is most appropriate or natural given the context. 1 Context The Parliament started the debate about the state budget in April. a. It wasn t until June that the Parliament approved it. b. It wasn t until .lime that it was approved by the Parliament. c. It wasn t until .une that it was approved. We address the problem of predicting the usage of linguistic alternations in the framework of a surface 1This work has been supported by the Deutsche Forschungs-gemeinschaft DFG German Research Foundation in SFB 732 Incremental specification in context project D2 Pls Jonas Kuhn and Christian Rohrer . 1007 realisation ranking system. Such .

• Báo cáo khoa học
• Underspecifying
• Predicting Voice
• Surface Realisation Ranking
• báo cáo khoa học
• báo cáo ngôn ngữ
• ngôn ngữ tự nhiên
• Bài giảng Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
• Kỹ thuật lập trình
• Mô hình ngôn ngữ
• Mô hình n gram
• Dịch máy
• Phương pháp dịch máy
• Hiểu ngôn ngữ
• Phân loại tin tự động
• Tạo chí tin học
• Điều khiển học
• Truy vấn ngôn ngữ tự nhiên
• Phép dịch truy vấn ngôn ngữ tự nhiên
• Truy vấn SQL
• Văn phạm ngữ nghĩa
• Xử lý nhập nhằng ngữ nghĩa
• Xử lý ngữ nghĩa
• Phân tích ngữ nghĩa
• Biểu diễn vị từ
• Thuộc tính về sự kiện
• Thuộc tính về sự kiện
• Xử lý ngôn ngữ
• Natural Language Processing
• Ngôn ngữ lập trình
• Nhập nhằng cấu trúc
• Tri thức về ngôn ngữ
• Mô hình ngôn ngữ Google Book N grams
• Mô hình ngôn ngữ KenLM
• Phương pháp làm mịn
• Bài toán PTCP
• Phân tích cú pháp
• Cấu trúc ngữ pháp
• Phân tích cú pháp xác suất
• CKY kết hợp xác suất
• Văn phạm phi ngữ cảnh xác suất
• Hình thái học
• Gán nhãn từ loại
• Ngôn ngữ tự nhiên trong dịch máy
• Hệ thống dịch máy
• Phương pháp xây dựng bảng từ
• Tác từ
• Conditional random fields
• Nhận dạng thực thể có tên
• Đối tượng vật lý trừu tượng
• Phân lớp văn bản
• Biểu diễn nhị phân
• Ma trận từ văn bản
• Wolfram Alpha
• Trích rút thông tin
• Phương pháp Snowball