Synopsis
1 Introduction.- 2 Dependency Parsing Models.- 3 Overview of Semi-supervised Dependency Parsing Approaches.- 4 Training with Auto-parsed Whole Trees.- 5 Training with Lexical Information.- 6 Training with Bilexical Dependencies.- 7 Training with Subtree Structures.- 8 Training with Dependency Language Models.- 9 Training with Meta Features.- 10 Closing Remarks.
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Semi-Supervised Dependency Parsing.
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ISBN 10 : 9812875514
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Buch. Etat : Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book presents a comprehensive overview of semi-supervised approaches to dependency parsing. Having become increasingly popular in recent years, one of the main reasons for their success is that they can make use of large unlabeled data together with relatively small labeled data and have shown their advantages in the context of dependency parsing for many languages. Various semi-supervised dependency parsing approaches have been proposed in recent works which utilize different types of information gleaned from unlabeled data. The book offers readers a comprehensive introduction to these approaches, making it ideally suited as a textbook for advanced undergraduate and graduate students and researchers in the fields of syntactic parsing and natural language processing. 152 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9789812875518
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Gebunden. Etat : New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Presents a comprehensive overview of semi-supervised approaches to dependency parsingBridges the gap between small human-annotated training data and huge raw data for dependency parsingExplains why semi-supervised approaches are well suited. N° de réf. du vendeur 31548588
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Buch. Etat : Neu. Neuware -This book presents a comprehensive overview of semi-supervised approaches to dependency parsing. Having become increasingly popular in recent years, one of the main reasons for their success is that they can make use of large unlabeled data together with relatively small labeled data and have shown their advantages in the context of dependency parsing for many languages. Various semi-supervised dependency parsing approaches have been proposed in recent works which utilize different types of information gleaned from unlabeled data. The book offers readers a comprehensive introduction to these approaches, making it ideally suited as a textbook for advanced undergraduate and graduate students and researchers in the fields of syntactic parsing and natural language processing.Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg 152 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9789812875518
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