Fugu-MT 論文翻訳(概要): J2N -- Nominal Adjective Identification and its Application

論文の概要: J2N -- Nominal Adjective Identification and its Application

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.14374v2
Date: Sun, 13 Oct 2024 06:47:35 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-11-06 23:04:03.883808
Title: J2N -- Nominal Adjective Identification and its Application
Title（参考訳）: J2N-名詞形容詞識別とその応用
Authors: Lemeng Qi, Yang Han, Zhuotong Xie,
Abstract要約: 本稿では,自然言語処理(NLP)における名詞形容詞(NA)による課題について考察する。異なるPOSタグである"JN"としてNAを処理し,そのPOSタグ付け,BIOチャンキング,コア参照解決への影響について検討する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2694721486451528
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: This paper explores the challenges posed by nominal adjectives (NAs) in natural language processing (NLP) tasks, particularly in part-of-speech (POS) tagging. We propose treating NAs as a distinct POS tag, "JN," and investigate its impact on POS tagging, BIO chunking, and coreference resolution. Our study shows that reclassifying NAs can improve the accuracy of syntactic analysis and structural understanding in NLP. We present experimental results using Hidden Markov Models (HMMs), Maximum Entropy (MaxEnt) models, and Spacy, demonstrating the feasibility and potential benefits of this approach. Additionally we trained a bert model to identify the NA in untagged text.
Abstract（参考訳）: 本稿では、自然言語処理(NLP)タスクにおける名詞形容詞(NA)による課題について、特にPOS(Part-of-speech)タグ付けにおいて考察する。異なるPOSタグである"JN"としてNAを処理し,そのPOSタグ付け,BIOチャンキング,コア参照解決への影響について検討する。本研究は,NAの再分類により,NLPにおける構文解析と構造理解の精度が向上することが示唆された。隠れマルコフモデル(HMM)、最大エントロピーモデル(MaxEnt)、スペシーモデル(Spacy)を用いて,本手法の有効性と可能性を示す実験結果を示す。さらに、未タグのテキストでNAを特定するためにbertモデルをトレーニングしました。

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