Braucht Nominalphrasenerkennung linguistisches Wissen?
- Maschinelles Lernen wird häufig zur effzienten Annotation großer Datenmengen eingesetzt. Die Forschung zu maschinellen Lernverfahren beschränkt sich i.a. darauf unterschiedliche Lernverfahren zu vergelichen oder die optimale größe der Trainingsdaten zu bestimmen. Bisher wurde jedoch nicht untersucht, in wie weit sich linguistisches Wissen bei der Aufgabendefinition positiv auswirken kann. Dies soll hier anhand des Lernens von Base-Nominalphrasen mit drei unterschiedlichen Definitionen untersucht werden. Die Definitionen unterscheiden sich im Grad der linguistisch motivierten Erweiterungen, die zu einer eher praktisch motivierten ersten Definition hinzu kamen. Die Untersuchungen ergaben, dass sich die Anzahl der falsch klasssifizierten Wörter um ein Drittel reduzieren lässt.
Author: | Sandra KüblerORCiDGND |
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URN: | urn:nbn:de:hebis:30-1110537 |
URL: | http://cl.indiana.edu/~skuebler/papers/gldv01.ps |
ISBN: | 3-8311-2160-5 |
Editor: | Henning Lobin |
Document Type: | Preprint |
Language: | German |
Year of Completion: | 2001 |
Year of first Publication: | 2001 |
Publishing Institution: | Universitätsbibliothek Johann Christian Senckenberg |
Release Date: | 2008/10/21 |
GND Keyword: | Maschinelles Lernen; Nominalphrase |
Page Number: | 10 |
Note: | Erschienen in: Henning Lobin (Hrsg.): Sprach- und Texttechnologie in digitalen Medien. Proceedings der GLDV-Frühjahrstagung 2001. 28.-30. März 2001 Justus-Liebig-Universität Gießen, Norderstedt : Libri Books on Demand, 2001, ISBN 3-8311-2160-5 |
Source: | http://jones.ling.indiana.edu/~skuebler/papers/gldv01.ps ; GLDV Frühjahrstagung, Universität Gießen, hrsg. v. Henning Lobin (Gießen 2001). |
HeBIS-PPN: | 206759576 |
Institutes: | keine Angabe Fachbereich / Extern |
Dewey Decimal Classification: | 4 Sprache / 40 Sprache / 400 Sprache |
Sammlungen: | Linguistik |
Licence (German): | Deutsches Urheberrecht |