論文の概要: Fine-tuning a Subtle Parsing Distinction Using a Probabilistic Decision Tree: the Case of Postnominal "that" in Noun Complement Clauses vs. Relative Clauses

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.02591v1
• Date: Mon, 5 Dec 2022 20:52:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-07 16:06:17.203364
• Title: Fine-tuning a Subtle Parsing Distinction Using a Probabilistic Decision Tree: the Case of Postnominal "that" in Noun Complement Clauses vs. Relative Clauses
• Title（参考訳）: 確率的決定木を用いた微妙なパース区別の微調整--名詞補足節と関係節の「that」後名詞の場合
• Authors: Zineddine Tighidet and Nicolas Ballier
• Abstract要約: 英文の相対的節と名詞的補節を解析する2つの方法を検討した。 我々は、Universal Dependencyを用いてGUM Treebankで解析されたコーパスをラバーするアルゴリズムを使用した。 2つ目の実験は、確率的決定木であるTreeTaggerを用いて、2つの補数と相対的利用の区別を学習することであった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper we investigated two different methods to parse relative and noun complement clauses in English and resorted to distinct tags for their corresponding that as a relative pronoun and as a complementizer. We used an algorithm to relabel a corpus parsed with the GUM Treebank using Universal Dependency. Our second experiment consisted in using TreeTagger, a Probabilistic Decision Tree, to learn the distinction between the two complement and relative uses of postnominal "that". We investigated the effect of the training set size on TreeTagger accuracy and how representative the GUM Treebank files are for the two structures under scrutiny. We discussed some of the linguistic and structural tenets of the learnability of this distinction.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,英文の相対代名詞と名詞補代名詞を解析する2つの異なる手法について検討し,それに対応する異なるタグを相対代名詞として,補代詞として,また補代詞として用いた。 ガムツリーバンクで解析されたコーパスをユニバーサル依存性を用いてrelabelするアルゴリズムを用いた。 2つ目の実験は、確率的決定木であるTreeTaggerを用いて、2つの補数と相対的利用の区別を学習することであった。 トレーニングセットのサイズがTreeTaggerの精度に及ぼす影響と,GUM Treebankファイルが2つの構造に対してどのように動作するかを検討した。 我々はこの区別の学習可能性に関する言語的および構造的信条について論じる。

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