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