ŠMERK, Pavel. Unsupervised Learning of Rules for Morphological Disambiguation. Lecture Notes in Computer Science. Berlin: Springer Verlag, 2004, vol. 3206, No 1, p. 211-216. ISSN 0302-9743.
Other formats:   BibTeX LaTeX RIS
Basic information
Original name Unsupervised Learning of Rules for Morphological Disambiguation
Name in Czech Učení bez učitele morfologických pravidel pro desambiguaci
Authors ŠMERK, Pavel (203 Czech Republic, guarantor, belonging to the institution).
Edition Lecture Notes in Computer Science, Berlin, Springer Verlag, 2004, 0302-9743.
Other information
Original language English
Type of outcome Article in a journal
Field of Study 10201 Computer sciences, information science, bioinformatics
Country of publisher Czech Republic
Confidentiality degree is not subject to a state or trade secret
Impact factor Impact factor: 0.513
RIV identification code RIV/00216224:14330/04:00010303
Organization unit Faculty of Informatics
UT WoS 000224026300027
Keywords in English morphological disambiguation;tagging;morphological tagging;unsupervised learning
Tags morphological disambiguation, morphological tagging, tagging, unsupervised learning
Tags International impact, Reviewed
Changed by Changed by: RNDr. Pavel Šmerk, Ph.D., učo 3880. Changed: 14/6/2013 15:49.
Abstract
State-of-the-art rule-based tools for morphological disambiguation use either manually crafted rules or rules learnt from manually annotated data. This paper presents a new method of learning rules for morphological disambiguation using only unannotated data. The inductive logic programming and active learning are employed. The induced rules display very promising acurracy. Also the probable limitations of the proposed method are discussed.
Abstract (in Czech)
Současné nástroje pro morfologickou desambiguaci využívají manuálně vytvořených pravidel anebo jsou trénovány na morfologicky označkovaných datech. Článek představuje novou metodu učení pravidel pro morfologickou desambiguaci, která se učí pouze na neoznačkovaných datech s využitím induktivního logického programování a aktivního učení. Získaná pravidla vykazují velmi slibnou přesnost. V článku jsou diskutována i pravděpodobná omezení navrhované metody.
PrintDisplayed: 27/5/2024 18:39