D 2017

KernelTagger – a PoS Tagger for Very Small Amount of Training Data

RYCHLÝ, Pavel

Základní údaje

Originální název

KernelTagger – a PoS Tagger for Very Small Amount of Training Data

Autoři

RYCHLÝ, Pavel (203 Česká republika, garant, domácí)

Vydání

Brno, Proceedings of the Eleventh Workshop on Recent Advances in Slavonic Natural Language Processing, RASLAN 2017, od s. 107-110, 4 s. 2017

Nakladatel

Tribun EU

Další údaje

Jazyk

angličtina

Typ výsledku

Stať ve sborníku

Obor

10201 Computer sciences, information science, bioinformatics

Stát vydavatele

Česká republika

Utajení

není předmětem státního či obchodního tajemství

Forma vydání

tištěná verze "print"

Odkazy

Kód RIV

RIV/00216224:14330/17:00095304

Organizační jednotka

Fakulta informatiky

ISBN

978-80-263-1340-3

ISSN

UT WoS

000426613500012

Klíčová slova anglicky

PoS tagging; morphological tagging; language model; Czech

Příznaky

Mezinárodní význam
Změněno: 8. 4. 2021 14:45, doc. Mgr. Pavel Rychlý, Ph.D.

Anotace

V originále

The paper describes a new Part of speech (PoS) tagger which can learn a PoS tagging language model from very short annotated text with the use of much bigger non-annotated text. Only several sentences could be used for training to achieve much better accuracy than a baseline. The results cannot be compared to the results of state-of-the-art taggers but it could be used during the annotation process for a pre-annotation.

Návaznosti

GA15-13277S, projekt VaV
Název: Hyperintensionální logika pro analýzu přirozeného jazyka
Investor: Grantová agentura ČR, Hyperintensionální logika pro analýzu přirozeného jazyka
LM2015071, projekt VaV
Název: Jazyková výzkumná infrastruktura v České republice (Akronym: LINDAT-Clarin)
Investor: Ministerstvo školství, mládeže a tělovýchovy ČR, Projekt LINDAT-Clarin - Vybudování a provoz českého uzlu pan-evropské infrastruktury pro výzkum