Extern
Refine
Year of publication
- 2000 (2) (remove)
Document Type
- Preprint (2)
Has Fulltext
- yes (2) (remove)
Is part of the Bibliography
- no (2)
Keywords
- Automatische Sprachanalyse (1)
- Fehlererkennung (1)
- Fehlertoleranz (1)
- Ilmenau <2000> (1)
- Kongress (1)
- Natürlichsprachiges System (1)
- Robustheit (1)
- Sprachverarbeitung (1)
- chunkparsing (1)
- speech tagging (1)
Institute
- Extern (2)
Das Chunkparsing bietet einen besonders vielversprechenden Ansatz zum robusten, partiellen Parsing mit dem Ziel einer breiten Datenabdeckung. Ziel beim Chunkparsing ist eine partielle, nicht-rekursive syntaktische Struktur. Dieser extrem effiziente Parsing-Ansatz läßt sich als Kaskade endlicher Transducer realisieren. In diesem Beitrag wird TüSBL vorgestellt, ein System, bei dem die Eingabe aus spontaner, gesprochener Spache besteht, die dem Parser in Form eines Worthypothesengraphen aus einem Spracherkenner zur Verfügung gestellt wird. Chunkparsing ist für eine solche Anwendung besonders geeignet, da es fragmentarische oder nicht wohlgeformte Äußerungen robust behandeln kann. Des weiteren wird eine Baumkonstruktionskomponente vorgestellt, die die partiellen Chunkstrukturen zu vollständigen Bäumen mit grammatischen Funktionen erweitert. Das System wird anhand manuell überprüfter Systemeingaben evaluiert, da sich die üblichen Evaluationsparameter hierfür nicht eignen.
In this paper, we investigate the role of sub-optimality in training data for part-of-speech tagging. In particular, we examine to what extent the size of the training corpus and certain types of errors in it affect the performance of the tagger. We distinguish four types of errors: If a word is assigned a wrong tag, this tag can belong to the ambiguity class of the word (i.e. to the set of possible tags for that word) or not; furthermore, the major syntactic category (e.g. "N" or "V") can be correctly assigned (e.g. if a finite verb is classified as an infinitive) or not (e.g. if a verb is classified as a noun). We empirically explore the decrease of performance that each of these error types causes for different sizes of the training set. Our results show that those types of errors that are easier to eliminate have a particularly negative effect on the performance. Thus, it is worthwhile concentrating on the elimination of these types of errors, especially if the training corpus is large.