論文の概要: Parsing Early Modern English for Linguistic Search
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.10546v1
- Date: Mon, 24 Feb 2020 21:04:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-29 03:55:37.479873
- Title: Parsing Early Modern English for Linguistic Search
- Title（参考訳）: 言語検索のための現代英語の構文解析
- Authors: Seth Kulick and Neville Ryant
- Abstract要約: 我々は,NLPの進歩により,歴史的構文の研究に利用可能なデータサイズを大幅に拡大できるかどうかを考察する。
これにより、自動アノテーション付きコーパスによる言語クエリのサービスにおいて、NLPの一般的なツール – ワード埋め込み、タグ付け、パース – が数多く統合される。
我々は10億語以上の類似したテキストをトレーニングしたELMo埋め込みを用いて、POSタグと歴史的英語のコーパスをトレーニングする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.927039542429003
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We investigate the question of whether advances in NLP over the last few
years make it possible to vastly increase the size of data usable for research
in historical syntax. This brings together many of the usual tools in NLP -
word embeddings, tagging, and parsing - in the service of linguistic queries
over automatically annotated corpora. We train a part-of-speech (POS) tagger
and parser on a corpus of historical English, using ELMo embeddings trained
over a billion words of similar text. The evaluation is based on the standard
metrics, as well as on the accuracy of the query searches using the parsed
data.
- Abstract（参考訳）: 我々は,過去数年間のNLPの進歩が,歴史的構文の研究に有用なデータサイズを大幅に増加させることを可能にしているかどうかを考察する。
これにより、NLPワードの埋め込み、タグ付け、パースといった一般的なツールが、自動アノテーション付きコーパスによる言語クエリのサービスに集約される。
我々は、10億語以上の類似したテキストをトレーニングしたELMo埋め込みを用いて、歴史的英語のコーパスにPOSタグとパーサをトレーニングする。
評価は、標準メトリクスと、解析されたデータを用いたクエリ検索の精度に基づいて行われる。
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