本文对 SNACS (Adposition 和 Case 补充语义网络) 进行了详细的语言学描述，该库包含 52 个语义标签，用于粗略描述不同语言中介词和格标记的使用，本文件特定于英语。

Apr, 2017

研究社交媒体上社会语言的使用及其对自然语言处理的影响，参考三种不同语言对的社交媒体数据，通过条件随机场分类器开发出一个基于富有语言特征的词性标注系统。

Feb, 2017

本文介绍了一种基于统计模型的马拉地语词性标注器的开发方法，使用 Unigram、Bigram、Trigram 和 HMM 方法，以 77.38％、90.30％、91.46％和 93.82％的准确率作为评估指标，并提出了一个用于标记马拉地文本的标记集。

Oct, 2013

本文描述我们在 Jadavpur 大学参加 ICON 2015 任务 - 对混合码印度社交媒体文本进行 POS 标注的实验，并开发了一种基于三元隐马尔可夫模型的工具，该模型利用字典以及其他一些单词级别的特征来增强已知和未知代币的观察概率。 在受控模式下，我们的系统平均整体准确度（在所有三种语言对上取平均值）为 75.60％，这非常接近排名高于我们系统的其他两个系统（IIITH 为 76.79％，AMRITA_CEN 为 75.79％）。 在不受约束的模式下，我们的系统获得了平均整体准确度为 70.65％，这也接近获得最高平均整体准确度的系统（AMRITA_CEN 为 72.85％）。

Jan, 2016

该论文重新考虑了一个广泛覆盖的注释方案，认为介词的词汇贡献不等同于介词所介导的角色 / 关系，并提出了一个用于表示场景角色和介词词汇功能的框架，从而实现了构建分析。

Mar, 2017

通过自动构建知识图谱的框架、引入本体驱动和通用任务的注释工具，以及提供多样化的网页界面、工具和软件库，我们在梵语的知识系统发展中解决了挑战与机遇，尤其在问答方面。这些贡献不仅提高了梵语文本分析的可访问性和准确性，而且为知识表达和语言处理领域的进一步发展铺平了道路。最终，这项研究对于保护、理解和利用梵语文本中所蕴含的丰富语言信息具有重要意义。

Jun, 2024

本文介绍了为印度语言量身定制的动词中心词汇资源 OntoSenseNet 的丰富，其重要贡献之一是通过开发一个计算版本来保留 Telugu 词典的原汁原味。手动注释的黄金标准语料库共包含 8483 个动词、253 个副词和 1673 个形容词，并由本地语言人士根据定义的注释指南进行注释。本文提供了注释过程的概述，并通过互注器协议的验证，验证了所开发资源的有效性。

Jul, 2018

本文提出了 MasakhaPOS 数据集，并利用条件随机场、多语言预训练语言模型、跨语言传递模型以及交叉语言参数高效微调等方法来解决非常规非洲语言的词性标注问题。实验结果表明，选择最佳的传递语言可显著提高目标语言的 POS 标注性能，特别是结合跨语言参数高效微调方法时。关键是，从与目标语言匹配的语言传递知识似乎对未见过的语言的 POS 标记更有效。

May, 2023

通过自然语言技术，本论文的主要目标是使梵语手稿更便于最终用户使用。梵语的形态丰富、合成、词序自由和资源匮乏性为开发深度学习解决方案带来了重大挑战。论文针对四个基础任务，即词分割、依存分析、合成类型识别和诗歌分析，提出了有关梵语自然语言处理（NLP）技术的关键问题，并在解决这些挑战的过程中提出了多项贡献，包括提出了具有语言学信息的神经网络体系结构、展示了所提系统的可解释性和多语言扩展性、报道了最先进的性能以及开发了名为 SanskritShala 的神经工具套件。

Aug, 2023

本文介绍了一个基于多任务学习的新架构，该架构通过引入形态标记和依存句法分析作为两个辅助任务来整合语境信息并增强补充句法信息，从而解决了在组合词中识别语义关系的问题，并在 SaCTI 基准数据集上取得了 6.1 分（准确率）和 7.7 分（F1 分数）的绝对增益，同时在英语和马拉地语中展示了其有效性。

Aug, 2022