D 2015

Annotation of Multi-Word Expressions in Czech Texts

NEVĚŘILOVÁ, Zuzana

Základní údaje

Originální název

Annotation of Multi-Word Expressions in Czech Texts

Vydání

Brno, Ninth Workshop on Recent Advances in Slavonic Natural Language Processing, od s. 103-112, 10 s. 2015

Nakladatel

Tribun EU

Další údaje

Jazyk

angličtina

Typ výsledku

Stať ve sborníku

Obor

60200 6.2 Languages and Literature

Stát vydavatele

Česká republika

Utajení

není předmětem státního či obchodního tajemství

Forma vydání

tištěná verze "print"

Odkazy

Kód RIV

RIV/00216224:14210/15:00085165

Organizační jednotka

Filozofická fakulta

ISBN

978-80-263-0974-1

ISSN

EID Scopus

2-s2.0-85013674846

Klíčová slova anglicky

multi-word expressions; corpus; orthographical variants

Štítky

Příznaky

Mezinárodní význam, Recenzováno
Změněno: 27. 5. 2021 09:13, RNDr. Zuzana Nevěřilová, Ph.D.

Anotace

V originále

Multi-word expressions (MWEs) are difficult to define and also difficult to annotate. Some of them cause serious errors in the traditional annotation pipeline tokenization - morphological analysis - morphological disambiguation. Many cases of incorrect annotation in Czech corpora are known. To narrow the research topic, we focus only in fixed MWEs – those with fixed word order and no ellidable components. In this paper, we propose a corpus-based method that reveals fixed MWE candidates. From the web-based corpus of Czech, we extracted 25,091 expressions, 2,140 of them were identified as MWEs, 332 as probable MWEs, and 174 of them can be either MWEs or one single word. Our method is based on corpus data observation that indicates that people are unsure when writing a MWE whether it is one word, a word with dashes, or several words. The result is a list of MWE candidates and also an application that classifies the input as MWE, probable MWE, or non-MWE.

Návaznosti

MUNI/A/1165/2014, interní kód MU
Název: Čeština v jednotě synchronie a diachronie - 2015
Investor: Masarykova univerzita, Čeština v jednotě synchronie a diachronie - 2015, DO R. 2020_Kategorie A - Specifický výzkum - Studentské výzkumné projekty
7F14047, projekt VaV
Název: Harvesting big text data for under-resourced languages (Akronym: HaBiT)
Investor: Ministerstvo školství, mládeže a tělovýchovy ČR, Harvesting big text data for under-resourced languages