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J-GLOBAL ID：202102238039127707   整理番号：21A0031250

辞書定義からのハイパー-ハイポニミック言語対抽出への応用におけるUDPipe予訓練モデルの外因性評価【JST・京大機械翻訳】

Extrinsic evaluation of UDPipe pre-trained models in application to hyper-hyponymic verbal pairs extraction from dictionary definitions

著者 (2件)： Antropova O. I. (Ural Federal University, Yekaterinburg, Russia) ,  Ogorodnikova E. A. (Ural Federal University, Yekaterinburg, Russia)
資料名： AIP Conference Proceedings  (AIP Conference Proceedings)
巻： 2313  号： 1  ページ： 070020-070020-6  発行年： 2020年 
JST資料番号： D0071C  ISSN： 0094-243X  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 著者らの進行中の研究は,辞書定義からのコンピュータ支援超低音言語対抽出の方法の開発に専念した。シンタクチック信号はタスクに重要な情報を提供する。構文ベースの方法の主な利点は,ハイパーニームと同義語のような長い単語埋込みのような分布的方法にとって非常に難しい,同義語からのハイパーニームを識別することを可能にし,それは類似した文脈において起こる傾向があることである。本論文では,ロシア語に対する3つのUDPipe事前訓練モデルの外部評価に焦点を当てた。異なるコーパスに関する高性能にもかかわらず,モデルは,動詞の辞書定義から成る著者らの高度に特定のコーパスに関して,あまり機能しないことを示した。Copyright 2021 AIP Publishing LLC All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *言語 ,  ロシア語 ,  同義語 ,  CAE【計算機】 ,  単語 ,  動詞 ,  コーパス
準シソーラス用語： 構文 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 自然語処理  (JE06000L)

タイトルに関連する用語 (7件)： 辞書 ,  定義 ,  言語 ,  応用 ,  訓練 ,  モデル ,  評価