PoS-tagging and lemmatization with a deep recurrent neural network

Ugray Gábor: PoS-tagging and lemmatization with a deep recurrent neural network.

[thumbnail of msznykonf_015_215-224.pdf]
Előnézet
Cikk, tanulmány, mű
msznykonf_015_215-224.pdf

Letöltés (428kB) | Előnézet

Absztrakt (kivonat)

Neural networks have been shown to successfully solve many natural language processing tasks previously tackled by rule-based and statistical approaches. We present a deep recurrent network with long short-term memory, identical to engines used in machine translation, to solve the problem of joint PoS-tagging and lemmatization in Hungarian and German. Our model achieves comparable or superior results to a state-of-the-art statistical PoS tagger. We are able to enhance the Hungarian model’s performance, as measured on a manually annotated sample unrelated to the initial training corpus, through an additional synthesized dataset.

Mű típusa: Konferencia vagy workshop anyag
Befoglaló folyóirat/kiadvány címe: Magyar Számítógépes Nyelvészeti Konferencia
Dátum: 2019
Kötet: 15
ISBN: 978-963-315-393-2
Oldalak: pp. 215-224
Konferencia neve: Magyar Számítógépes Nyelvészeti Konferencia (15.) (2019) (Szeged)
Befoglaló mű URL: http://acta.bibl.u-szeged.hu/58556/
Kulcsszavak: Nyelvészet - számítógép alkalmazása
Megjegyzések: Bibliogr.: p. 223-224. ; összefoglalás angol nyelven
Feltöltés dátuma: 2019. júl. 03. 13:25
Utolsó módosítás: 2022. nov. 08. 11:49
URI: http://acta.bibl.u-szeged.hu/id/eprint/59087
Bővebben:
Tétel nézet Tétel nézet