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).

Evaluating LSTM models for grammatical function labelling

Urheber*in: Do, Bich-Ngoc; Rehbein, Ines

Namensnennung 4.0 International

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Sprache
Englisch

Thema
Automatische Sprachverarbeitung
Syntaktische Analyse
Parser
Deutsch
Sprache

Ereignis
Geistige Schöpfung
(wer)
Do, Bich-Ngoc
Rehbein, Ines
Ereignis
Veröffentlichung
(wer)
Stroudsburg PA, USA : The Association for Computational Linguistics
(wann)
2018-09-27

URN
urn:nbn:de:bsz:mh39-80010
Letzte Aktualisierung
06.03.2025, 09:00 MEZ

Datenpartner

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Objekttyp

  • Konferenzbeitrag

Beteiligte

  • Do, Bich-Ngoc
  • Rehbein, Ines
  • Stroudsburg PA, USA : The Association for Computational Linguistics

Entstanden

  • 2018-09-27

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