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Assembling Syntax: Modeling Constituent Questions in a Grammar Engineering Framework
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Inferring Grammars from Interlinear Glossed Text: Extracting Typological and Lexical Properties for the Automatic Generation of HPSG Grammars
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4 |
Representation and parsing of multiword expressions ... : Current trends ...
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5 |
Modeling Clausal Complementation for a Grammar Engineering Resource
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In: Proceedings of the Society for Computation in Linguistics (2019)
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Exception Phrases as fragments: The case of Romanian
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In: Bucharest Working Papers in Linguistics, Vol XXI, Iss 1, Pp 95-108 (2019) (2019)
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Modeling Information Structure In A Cross-Linguistic Perspective ...
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11 |
Modeling Information Structure In A Cross-Linguistic Perspective ...
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12 |
The syntax-semantics interface in the Chinese ba-construction ... : Die Syntax-Semantik-Schnittstelle in der chinesischen ba-Konstruktion ...
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SSG: Simplified Spanish Grammar. An HPSG Grammar of Spanish with a reduced computational cost ; SSG: Simplified Spanish Grammar. Una gramática del español de tipo HPSG de coste computacional reducido
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From HPSG-based Persian Treebanking to Parsing ... : Machine Learning for Data Annotation ...
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Abstract:
Parsing is a step for understanding a natural language to find out about the words and their grammatical relations in a sentence. Statistical parsers require a set of annotated data, called a treebank, to learn the grammar of a language and apply the learnt model on new, unseen data. This set of annotated data is not available for all languages, and its development is very time- consuming, tedious, and expensive. In this dissertation, we propose a method for treebanking from scratch using machine learning methods. We first propose a bootstrapping approach to initialize the data annotation process. We aim at reducing human intervention to annotate the data. After developing a small data set, we use this data to train a statistical parser. This small data set suffers from the sparseness of data at the lexical and syntactic construction levels. Therefore, a parser trained with this amount of data might have a low performance in a real application. To resolve the data sparsity problem at the lexical level, we ... : Parsing bezeichnet einen Schritt in der automatischen Analyse natürlicher Sprache, bei dem die grammatischen Relationen zwischen den Wörtern eines Satzes offengelegt wird. Um die Grammatik einer Sprache zu lernen und auf neue Daten anwenden zu können, werden statistische Parser auf syntaktisch annotierten Daten, sogenannten Baumbanken, trainiert. Baumbanken sind nur für wenige Sprachen verfügbar, denn die manuelle Erstellung von Baumbanken ist langwierig, mühsam und teuer. Diese Dissertation präsentiert eine Methode zur Erstellung von Baumbanken mit Hilfe maschinellen Lernens. Als erstes schlagen wir einen Bootstrapping-Ansatz vor, welcher den Anteil an menschlicher Intervention zu minimieren sucht. Dabei verwenden wir eine kleine Menge eigens dafür annotierter Daten, um einen statistischen Parser zu trainieren. Bedingt durch die geringe Größe des Datensatzes zeigt das so trainierte Modell Abdeckungsprobleme auf der lexikalischen und syntaktischen Annotationsebene und würde in einer realistischen Anwendung ...
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Keyword:
000 Informatik, Informationswissenschaft, allgemeine Werke; 400 Sprache; data annotation; machine learning; parsing; the Persian language; treebanking HPSG
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URL: https://refubium.fu-berlin.de/handle/fub188/13963 https://dx.doi.org/10.17169/refubium-18160
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DISSOCIAÇÃO ENTRE SINTAGMAS PLENOS E CLÍTICOS PRONOMINAIS – O CASO DOS CLÍTICOS DATIVOS NO PORTUGUÊS BRASILEIRO
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In: Cadernos do IL; n. 44 (2012); 407-432 ; 2236-6385 (2012)
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A hybrid approach to treebank construction ; Una aproximación híbrida a la construcción de treebanks
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