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Annotation fonctionnelle de corpus arborés avec des Champs Aléatoires Conditionnels

Domaine:

natural language processing

Type de record:

paper
Créateur:
MorTelBalLau
Éditeur:
LabLabSavMod
Éditeur:
CCSD
Hôte:avatar
National audience L'objectif de cet article est d'évaluer dans quelle mesure les "fonctions syntaxiques" qui figurent dans une partie du corpus arboré de Paris 7 sont apprenables à partir d'exemples. La technique d'apprentissage automatique employée pour cela fait appel aux "Champs Aléatoires Conditionnels" (Conditional Random Fields ou CRF), dans une variante adaptée à l'annotation d'arbres. Les expériences menées sont décrites en détail et analysées. Moyennant un bon paramétrage, elles atteignent une F1-mesure de plus de 80%.

Tasks

parsing

Tags

corpus arborésConditional Random Fieldsfonctions syntaxiques[INFO.INFO-TT]Computer Science [cs]/Document and Text Processing[INFO.INFO-LG]Computer Science [cs]/Machine Learning [cs.LG][INFO.INFO-CL]Computer Science [cs]/Computation and Language [cs.CL]

Licenses

http://creativecommons.org/licenses/by/info:eu-repo/semantics/OpenAccess

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