Parsing Morphologically Rich Languages with (Mostly) Off-The-Shelf Software and Word Vectors
Köhn, Arne ; Lao,U Chun ; Zadeh, Amir Ali B. ; Sagae, Kenji
| URN | urn:nbn:de:gbv:18-228-7-2147 |
|---|---|
| URL | http://edoc.sub.uni-hamburg.de/informatik/volltexte/2015/214/ |
| Dokumentart: | InProceedings (Aufsatz / Paper einer Konferenz etc.) |
| Institut: | Fachbereich Informatik |
| Sprache: | Englisch |
| Erstellungsjahr: | 2014 |
| Publikationsdatum: | 03.09.2015 |
| Originalveröffentlichung: | Proceedings of the 2014 Shared Task of the COLING Workshop on Statistical Parsing of Morphologically Rich Languages (2014) |
| Freie Schlagwörter (Deutsch): | Parsing , Morphologie , Pfadselektion , Word embeddings |
| Freie Schlagwörter (Englisch): | parsing , morphology , lattice selection , word embeddings |
| DDC-Sachgruppe: | Informatik |
| BK - Klassifikation: | 54.75 |
Kurzfassung auf Englisch:
As a contribution to the 2014 SPMRL shared task on parsing morphologically rich languages, we show that it is now possible to achieve high dependency accuracy using existing parsers without the need for intricate multi-parser schemes even if only small amounts of training data are available. We further show that the impact of using word vectors on parsing quality heavily depends on the amount of morphological information that is available. In addition, we discuss the use of parser scores for selection of morphological lattice paths, showing that there is much discriminative power in syntactic parsers for morphological disambiguation.
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