論文の概要: Penn-Helsinki Parsed Corpus of Early Modern English: First Parsing
Results and Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.08532v1
- Date: Wed, 15 Dec 2021 23:56:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-12-17 15:13:54.794915
- Title: Penn-Helsinki Parsed Corpus of Early Modern English: First Parsing
Results and Analysis
- Title（参考訳）: Penn-Helsinkiによる現代英語の構文解析 : 最初の解析結果と解析
- Authors: Seth Kulick, Neville Ryant, Beatrice Santorini
- Abstract要約: 本研究は,Penn-Helsinki Parsed Corpus of Early Modern English (PPCEME) の最初の解析結果である。
PPCEMEの重要な特徴として,Penn Treebankよりも大きく,より多様な関数タグを含む,解析の難しさを挙げる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.8749014299466444
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We present the first parsing results on the Penn-Helsinki Parsed Corpus of
Early Modern English (PPCEME), a 1.9 million word treebank that is an important
resource for research in syntactic change. We describe key features of PPCEME
that make it challenging for parsing, including a larger and more varied set of
function tags than in the Penn Treebank. We present results for this corpus
using a modified version of the Berkeley Neural Parser and the approach to
function tag recovery of Gabbard et al (2006). Despite its simplicity, this
approach works surprisingly well, suggesting it is possible to recover the
original structure with sufficient accuracy to support linguistic applications
(e.g., searching for syntactic structures of interest). However, for a subset
of function tags (e.g., the tag indicating direct speech), additional work is
needed, and we discuss some further limits of this approach. The resulting
parser will be used to parse Early English Books Online, a 1.1 billion word
corpus whose utility for the study of syntactic change will be greatly
increased with the addition of accurate parse trees.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,現代英語のPenn-Helsinki Parsed Corpus(PPCEME)の構文変化研究のための重要な資料である190万語木バンクについて,最初の解析結果を示す。
我々は,penn treebankよりも大きく,多種多様な関数タグを含む,パースを困難にするppcemeの重要な特徴について述べる。
本稿では,バークレー・ニューラル・パーサの修正版とgabbard et al (2006) の機能タグ・リカバリのアプローチを用いて,本コーパスの結果を示す。
その単純さにもかかわらず、このアプローチは驚くほどうまく機能し、言語応用(例えば、興味のある構文構造を探す)をサポートするのに十分な精度で元の構造を復元できることを示唆している。
しかし、関数タグのサブセット(例えば、直接発話を示すタグ)については、追加作業が必要であり、このアプローチのさらなる限界について検討する。
その結果得られたパーサーは、正確なパースツリーの追加により構文変化の研究に有用性を持つ111億語のコーパスである初期の英語書籍をオンラインで解析するために使用される。
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