DE eng

Search in the Catalogues and Directories

Hits 1 – 3 of 3

1
FlauBERT: Unsupervised Language Model Pre-training for French
In: Proceedings of the 12th Language Resources and Evaluation Conference ; LREC ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02890258 ; LREC, 2020, Marseille, France (2020)
BASE
Show details
2
FlauBERT : Unsupervised Language Model Pre-training for French ; FlauBERT : des modèles de langue contextualisés pré-entraînés pour le français
In: Actes de la 6e conférence conjointe Journées d'Études sur la Parole (JEP, 33e édition), Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN, 27e édition), Rencontre des Étudiants Chercheurs en Informatique pour le Traitement Automatique des Langues (RÉCITAL, 22e édition). Volume 2 : Traitement Automatique des Langues Naturelles ; 6e conférence conjointe Journées d'Études sur la Parole (JEP, 33e édition), Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN, 27e édition), Rencontre des Étudiants Chercheurs en Informatique pour le Traitement Automatique des Langues (RÉCITAL, 22e édition). Volume 2 : Traitement Automatique des Langues Naturelles ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02784776 ; 6e conférence conjointe Journées d'Études sur la Parole (JEP, 33e édition), Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN, 27e édition), Rencontre des Étudiants Chercheurs en Informatique pour le Traitement Automatique des Langues (RÉCITAL, 22e édition). Volume 2 : Traitement Automatique des Langues Naturelles, Jun 2020, Nancy, France. pp.268-278 (2020)
BASE
Show details
3
Neural Greedy Constituent Parsing with Dynamic Oracles
In: Association for Computational Linguistics (ACL) ; https://hal.inria.fr/hal-01353734 ; Association for Computational Linguistics (ACL), 2016, Berlin, Germany (2016)
Abstract: International audience ; Dynamic oracle training has shown substantial improvements for dependency parsing in various settings, but has not been explored for constituent parsing. The present article introduces a dynamic oracle for transition-based constituent parsing. Experiments on the 9 languages of the SPMRL dataset show that a neural greedy parser with morphological features , trained with a dynamic oracle, leads to accuracies comparable with the best non-reranking and non-ensemble parsers.
Keyword: [INFO.INFO-CL]Computer Science [cs]/Computation and Language [cs.CL]; NLP; parsing
URL: https://hal.inria.fr/hal-01353734/document
https://hal.inria.fr/hal-01353734/file/P16-1017.pdf
https://hal.inria.fr/hal-01353734
BASE
Hide details

Catalogues
0
0
0
0
0
0
0
Bibliographies
0
0
0
0
0
0
0
0
0
Linked Open Data catalogues
0
Online resources
0
0
0
0
Open access documents
3
0
0
0
0
© 2013 - 2024 Lin|gu|is|tik | Imprint | Privacy Policy | Datenschutzeinstellungen ändern