pos tags | BriefGPT - AI 论文速递

关键词pos tags

搜索结果 - 11

零资源跨语言词性标注
零资源环境中的词性标注可以是一种有效的方法，当没有标记的训练数据可用时，特别适用于资源匮乏的语言。本文研究了使用预训练的多语言大型语言模型或在零资源目标语言中将源语言标签映射并训练序列标注模型两种主要技术进行词性标注。我们通过现成的对齐模块
PDF6 months ago
基于文本的维基百科文章链接预测方法
本文介绍了我们在 DSAA 2023 挑战中针对维基百科文章的链接预测进行的工作。我们使用从文本中提取的词性标注特征，利用传统的机器学习模型训练分类模型，以预测两个节点之间是否存在链接。然后，我们使用这些标注进行了各种机器学习模型的测试。我
PDF10 months ago
MuLER: 详细和可扩展的基于参考文献的评估
MuLER 是一种将文本生成的评估指标转化为细粒度分析工具的新方法，可量化所选度量标准对特定错误类型（例如，位置名称错误）的惩罚程度，并通过分析展示了其在机器翻译等任务中的有效性和可用性。
PDFa year ago
ACL线性化解析在词性标注中的价值 - 然而对错误抱有一些烦恼
研究表明，在深度学习背景下，词性标注对于语法分析的作用有限，唯有当标注准确率非常高或资源非常匮乏时才有所帮助；而对于序列标注分析模型而言，词性标注的影响取决于编码方式等因素，其中基于词性的头选择编码方式仅在标注准确率和资源可用性均很高时表现
PDF2 years ago
EMNLP关于去词法化对事实验证的重要性
本研究主要关注在文本蕴涵任务上，探索神经网络在学习和预测时如何赋予数据中的各个方面重要性；实验发现神经网络模型主要根据名词及其短语的词性标签赋予权重，并且这些基于词汇的模型在跨语境时表现较差，但使用语义类别代替实体名词即可显著改善模型性能。
PDF5 years ago
CVPR密集关系字幕生成：基于三元组网络的关系字幕生成
通过引入 “关系字幕” 任务，使用多任务三流网络（MTTSNet）实现 POS 标签指导图像说明的正确顺序，从而提高图像理解能力，相应地，生成更多样化、更丰富的信息表达。
PDF5 years ago
EMNLP预训练词向量、字符模型和词性标注在依存句法分析中的相互作用研究
本文通过对预训练词向量、字符模型和 POS 标签在基于转移的依赖分析器中的相互作用进行综合分析，认为它们之间存在复杂的相互作用，并且在分别应用它们时，均较使用随机初始化的词向量的基线系统都有了大幅度的改进，但组合它们很快就会显得变得没有预期
PDF6 years ago
EMNLP使用堆叠 LSTM 进行 AMR 解析
本文提出了一个基于转换的 AMR 解析器，该解析器可以直接从纯文本中生成 AMR 解析结果。使用 Stack-LSTMs 表示解析器状态并确保贪婪的决策，研究表明该解析器在英语上取得了非常有竞争力的成绩，仅使用 AMR 的训练数据，加入其他
PDF7 years ago
IJCAI人类关注下的句子表示学习
研究发现，将不同权重分配给句子中的单词能够有效提高句子的表达能力，该论文提出了两种基于 Surprisal、POS tags 和 CCG supertags 的注意力机制模型用于改进句子表示，实验证明这种方法显著优于现有模型。
PDF8 years ago
MM学习者英语的通用依存关系
TLE 是第一个提供公开的英语为第二语言的句法树库，它为来自剑桥英语第一证书（FCE）语料库的 5,124 个句子提供了手动注释的 POS 标签和通用依赖（UD）树。该树库可用于支持广泛的第二语言习得领域和自动处理不流畅语言的计算机研究。
PDF8 years ago
堆栈传播：用于语法的改进表示学习
使用 POS 标签作为学习表示的正则化器，提出了一种称为 “stack-propagation” 的学习模型，该模型可以应用于依赖分析和标注，其测试结果比最先进的基于图形的方法更加准确。
PDF8 years ago