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When a statistical parser is trained on one treebank, one usually tests it on another portion of the same treebank, partly due to the fact that a comparable annotation format is needed for testing. But the user of a parser may not be interested in parsing sentences from the same newspaper all over, or even wants syntactic annotations for a slightly different text type. Gildea (2001) for instance found that a parser trained on the WSJ portion of the Penn Treebank performs less well on the Brown corpus (the subset that is available in the PTB bracketing format) than a parser that has been trained only on the Brown corpus, although the latter one has only half as many sentences as the former. Additionally, a parser trained on both the WSJ and Brown corpora performs less well on the Brown corpus than on the WSJ one. This leads us to the following questions that we would like to address in this paper: - Is there a difference in usefulness of techniques that are used to improve parser performance between the same-corpus and the different-corpus case? - Are different types of parsers (rule-based and statistical) equally sensitive to corpus variation? To achieve this, we compared the quality of the parses of a hand-crafted constraint-based parser and a statistical PCFG-based parser that was trained on a treebank of German newspaper text.
Tagging kausaler Relationen
(2005)
In dieser Diplomarbeit geht es um kausale Beziehungen zwischen Ereignissen und Erklärungsbeziehungen zwischen Ereignissen, bei denen kausale Relationen eine wichtige Rolle spielen. Nachdem zeitliche Relationen einerseits ihrer einfacheren Formalisierbarkeit und andererseits ihrer gut sichtbaren Rolle in der Grammatik (Tempus und Aspekt, zeitliche Konjunktionen) wegen in jüngerer Zeit stärker im Mittelpunkt des Interesses standen, soll hier argumentiert werden, dass kausale Beziehungen und die Erklärungen, die sie ermöglichen, eine wichtigere Rolle im Kohärenzgefüge des Textes spielen. Im Gegensatz zu “tiefen” Verfahren, die auf einer detaillierten semantischen Repr¨asentation des Textes aufsetzen und infolgedessen für unrestringierten Text m. E. nicht geeignet sind, wird hier untersucht, wie man dieses Ziel erreichen kann, ohne sich auf eine aufwändig konstruierte Wissensbasis verlassen zu müssen.