論文の概要: POS tagging, lemmatization and dependency parsing of West Frisian

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.07974v1
• Date: Fri, 16 Jul 2021 15:41:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-19 17:09:39.988298
• Title: POS tagging, lemmatization and dependency parsing of West Frisian
• Title（参考訳）: west frisian の pos tagging, lemmatization および dependency parsing
• Authors: Wilbert Heeringa, Gosse Bouma, Martha Hofman, Eduard Drenth, Jan Wijffels, Hans Van de Velde
• Abstract要約: 44,714単語のコーパスを3,126文で用いて,西フリジア語に対する補題化/POS-tagger/dependencyを提案する。 フリジア語訳プログラム Oersetter を用いて作成したリテラル翻訳を用いて、最良の結果を得た。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7860709946876898
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present a lemmatizer/POS-tagger/dependency parser for West Frisian using a corpus of 44,714 words in 3,126 sentences that were annotated according to the guidelines of Universal Dependency version 2. POS tags were assigned to words by using a Dutch POS tagger that was applied to a literal word-by-word translation, or to sentences of a Dutch parallel text. Best results were obtained when using literal translations that were created by using the Frisian translation program Oersetter. Morphologic and syntactic annotations were generated on the basis of a literal Dutch translation as well. The performance of the lemmatizer/tagger/annotator when it was trained using default parameters was compared to the performance that was obtained when using the parameter values that were used for training the LassySmall UD 2.5 corpus. A significant improvement was found for `lemma'. The Frisian lemmatizer/PoS tagger/dependency parser is released as a web app and as a web service.
• Abstract（参考訳）: We present a lemmatizer/POS-tagger/dependency parser for West Frisian using a corpus of 44,714 words in 3,126 sentences that was annotated by the Guidelines of Universal Dependency Version 2。 POSタグはオランダ語のPOSタグを用いて単語に割り当てられ、文字通りの単語単位の翻訳やオランダ語のパラレルテキストの文に適用される。 フリジア語訳プログラム Oersetter を用いて作成したリテラル翻訳を用いて、最良の結果を得た。 形態学的および構文的注釈は、文字通りのオランダ語訳にも基づいて作成された。 デフォルトパラメータを用いたトレーニング時のlemmatizer/tagger/annotatorの性能は、lassysmall ud 2.5コーパスのトレーニングに使用されたパラメータ値を使用して得られたパフォーマンスと比較した。 lemma'に対する大幅な改善が見られた。 Frisian lemmatizer/PoS tagger/dependency parserはWebアプリおよびWebサービスとしてリリースされた。

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