Improving dependency parsing using word clusters

Langue : anglais

Edité par LAP LAMBERT Academic Publishing, 2015

3659794554 / 9783659794551

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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Several studies have attempted to improve the accuracy in dependency parsing by including information about word clusters into the parsing models. The use of word clusters are typically motivated by the shortage of labeled training data and domain adaption, attempting to influence a parsing model for use on data from a new domain. This book shows the effect of using cluster-based features in MaltParser, a data-driven parser for inductive dependency parsing. Different clustering features are used for generating clusters, using the K-means clustering algorithm. The clusters are used as a source of additional information in an expanded feature model used by the MaltParser system. Parsing experiments are performed on several different data sets, including the Wall Street Journal and texts from various web domains. Significantly improved parsing results are reported when using a cluster-informed parser compared to the baseline parser. The contents of this book might be of interest to anyone interested in the application of machine learning in language technology.…

N° de réf. du vendeur 9783659794551

Titre
Improving dependency parsing using word clusters
Auteur
Jostein Lien
Éditeur
LAP LAMBERT Academic Publishing
Année de publication
2015
État de l'article
Neu
Reliure
Taschenbuch
Langue
anglais
ISBN à 10 chiffres
3659794554
ISBN à 13 chiffres
9783659794551
Poids de l'article
197 grammes
Dimensions
220x150x8 mm

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