論文の概要: French parsing enhanced with a word clustering method based on a syntactic lexicon
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.00634v1
- Date: Sat, 30 May 2026 09:18:00 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-06-02 21:34:28.566008
- Title: French parsing enhanced with a word clustering method based on a syntactic lexicon
- Title(参考訳): 構文辞書に基づく単語クラスタリング法によるフランス語構文解析
- Abstract要約: 本研究では,フレンチツリーバンクの動詞にクラスタリング手法を適用することで,確率的文脈自由文法を用いたフランス語の正確な性能が得られることを示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.11470070927586017
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This article evaluates the integration of data extracted from a French syntactic lexicon, the Lexicon-Grammar (Gross, 1994), into a probabilistic parser. We show that by applying clustering methods on verbs of the French Treebank (Abeillé et al., 2003), we obtain accurate performances on French with a parser based on a Probabilistic Context-Free Grammar (Petrov et al., 2006).
- Abstract(参考訳): 本稿では,フランスの構文辞書Lexicon-Grammar(Gross,1994)から抽出したデータを確率論的解析器に統合することを評価する。
本研究では,フレンチツリーバンク(Abeillé et al , 2003)の動詞にクラスタリング手法を適用することにより,確率論的文脈自由文法(Petrov et al , 2006)に基づくパーサーを用いて,フランス語の正確な性能が得られることを示す。
関連論文リスト
- Conversion of Lexicon-Grammar tables to LMF. Application to French [0.4078247440919473]
本稿では、フランス語動詞の表をLexical Framework(LMF)形式に変換する最初の実験について述べる。
LMF標準による相互運用可能な表現形式への変換は、異なるコンテキストで使用することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-05-14T13:28:24Z) - Ancient Korean Archive Translation: Comparison Analysis on Statistical phrase alignment, LLM in-context learning, and inter-methodological approach [0.4915744683251149]
本研究における提案手法の性能はBLEUスコア36.71で,SOLAR-10.7Bの文脈学習と既存のSeq2Seqモデルに勝っている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-16T04:26:21Z) - Impact of translation on biomedical information extraction from
real-life clinical notes [0.7227232362460347]
本稿では,フランス語モデルを含む手法と,英語モデルを含む手法の2つを比較した。
アルゴリズムのすべてのステップ(NER、正規化、翻訳)を評価するために、フランス語、英語、バイリンガルの注釈付きデータセットを使用しました。
最近の翻訳モデルの改善にもかかわらず、フランス語のネイティブな手法に有利な2つのアプローチの間には大きな性能差がある。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-03T07:48:00Z) - Contextual Distortion Reveals Constituency: Masked Language Models are
Implicit Parsers [7.558415495951758]
マスク付き言語モデル(LM)から解析木を抽出する新しい手法を提案する。
本手法は,言語摂動による文脈表現の歪みに基づいて,各スパンのスコアを算出する。
本手法は,マスク付きLMを用いた英語における従来の最先端手法を一貫して上回り,多言語環境での優れた性能を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-01T13:10:48Z) - Beyond Contrastive Learning: A Variational Generative Model for
Multilingual Retrieval [109.62363167257664]
本稿では,多言語テキスト埋め込み学習のための生成モデルを提案する。
我々のモデルは、$N$言語で並列データを操作する。
本手法は, 意味的類似性, ビットクストマイニング, 言語間質問検索などを含む一連のタスクに対して評価を行う。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-21T02:41:40Z) - BenchCLAMP: A Benchmark for Evaluating Language Models on Syntactic and
Semantic Parsing [55.058258437125524]
本稿では,制約付きLanguage Model Parsingを評価するベンチマークであるBenchCLAMPを紹介する。
APIを通じてのみ利用可能な2つのGPT-3変種を含む8つの言語モデルをベンチマークする。
実験により,エンコーダ-デコーダ事前学習言語モデルでは,モデル出力が有効であると制約された場合に,構文解析や意味解析の最先端手法を超えることができることがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-21T18:34:11Z) - On the Usefulness of Embeddings, Clusters and Strings for Text Generator
Evaluation [86.19634542434711]
Mauveは、弦上の2つの確率分布間の情報理論のばらつきを測定する。
我々は,Mauveが誤った理由で正しいことを示し,新たに提案された分岐はハイパフォーマンスには必要ないことを示した。
テキストの構文的およびコヒーレンスレベルの特徴を符号化することで、表面的な特徴を無視しながら、文字列分布に対するクラスタベースの代替品は、単に最先端の言語ジェネレータを評価するのに良いかもしれない、と結論付けています。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-31T17:58:49Z) - A Generalized Constraint Approach to Bilingual Dictionary Induction for
Low-Resource Language Families [1.0312968200748118]
密接に関連する言語に対する制約に基づくバイリンガル語彙帰納法を提案する。
我々はコグネート同義語を多対多の翻訳対を得るために同定する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-05T23:41:04Z) - The Frankfurt Latin Lexicon: From Morphological Expansion and Word
Embeddings to SemioGraphs [97.8648124629697]
この記事は、古典的な機械学習と知的ポストコレクション、特に、基礎となる語彙資源のグラフ表現に基づく人間の解釈プロセスを含む、より包括的なレマティゼーションの理解を論じている。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-21T17:16:53Z) - Automatic Discourse Segmentation: an evaluation in French [65.00134288222509]
本稿では, 部分分割法と, 部分分割品質の予備評価について述べる。
我々は,マーカーリストと統計POSラベリングという,複数の言語で同時に利用可能なリソースのみに基づく3つのモデルを開発した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-10T21:35:39Z) - Robust Cross-lingual Embeddings from Parallel Sentences [65.85468628136927]
本稿では,文整合コーパスを利用して頑健な言語間単語表現を実現するCBOW手法のバイリンガル拡張を提案する。
提案手法は,他のすべての手法と比較して,言語間文検索性能を著しく向上させる。
また、ゼロショットのクロスランガル文書分類タスクにおいて、ディープRNN法と同等性を実現する。
論文 参考訳(メタデータ) (2019-12-28T16:18:33Z) - A Discriminative Latent-Variable Model for Bilingual Lexicon Induction [100.76471407472599]
本稿では,バイリンガルレキシコン誘導のための新しい識別潜在変数モデルを提案する。
我々のモデルは、Haghighi et al. (2008) 以前の二部語マッチング辞書と表現に基づくアプローチを組み合わせたものである。
論文 参考訳(メタデータ) (2018-08-28T14:47:33Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。