Konferenzbeitrag
Evaluating LSTM models for grammatical function labelling
To improve grammatical function labelling for German, we augment the labelling component of a neural dependency parser with a decision history. We present different ways to encode the history, using different LSTM architectures, and show that our models yield significant improvements, resulting in a LAS for German that is close to the best result from the SPMRL 2014 shared task (without the reranker).
- Sprache
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Englisch
- Thema
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Automatische Sprachverarbeitung
Syntaktische Analyse
Parser
Deutsch
Sprache
- Ereignis
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Geistige Schöpfung
- (wer)
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Do, Bich-Ngoc
Rehbein, Ines
- Ereignis
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Veröffentlichung
- (wer)
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Stroudsburg PA, USA : The Association for Computational Linguistics
- (wann)
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2018-09-27
- URN
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urn:nbn:de:bsz:mh39-80010
- Letzte Aktualisierung
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06.03.2025, 09:00 MEZ
Datenpartner
Leibniz-Institut für Deutsche Sprache - Bibliothek. Bei Fragen zum Objekt wenden Sie sich bitte an den Datenpartner.
Objekttyp
- Konferenzbeitrag
Beteiligte
- Do, Bich-Ngoc
- Rehbein, Ines
- Stroudsburg PA, USA : The Association for Computational Linguistics
Entstanden
- 2018-09-27