Improving dependency parsing using word clusters

Idioma: inglés

Editorial: LAP LAMBERT Academic Publishing Okt 2015, 2015

3659794554 / 9783659794551

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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -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. 120 pp. Englisch.…

N° de ref. del artículo 9783659794551

Título
Improving dependency parsing using word clusters
Autor
Jostein Lien
Editorial
LAP LAMBERT Academic Publishing Okt 2015
Año de publicación
2015
Estado
Neu
Encuadernación
Taschenbuch
Idioma
inglés
ISBN 10
3659794554
ISBN 13
9783659794551
Peso del artículo
197 gramos
Dimensiones
220x150x8 mm

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