About: Parameterization of the Input in Training the HVS Semantic Parser     Goto   Sponge   NotDistinct   Permalink

An Entity of Type : http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/Vysledek, within Data Space : linked.opendata.cz associated with source document(s)

AttributesValues
rdf:type
Description
  • Cílem tohoto článku je popis rozšíření původního sémantického parseru se skrytým stavovým vektorem. Nejprve je popsáno statistické sémantické parsování a jeho dekompozice na sémantický a lexikální model. Následně popisujeme původní parser se skrytým stavovým vektorem. Poté popisujeme modifikaci jeho lexikálního modelu tak, že je možné na vstupu parseru použít posloupnost příznakových vektorů namísto posloupnosti slov. Příznakové vektory vytváříme na základě automaticky generovaných lingvistických příznaků (lemma a morfologická značka původního slova). Rovněž popisujeme vliv zahrnutí původního slova do příznakového vektoru. Na závěr práce vyhodnocujeme modifi (cs)
  • The aim of this paper is to present an extension of the hidden vector state semantic parser. First, we describe the statistical semantic parsing and its decomposition into the semantic and the lexical model. Subsequently, we present the original hidden vector state parser. Then, we modify its lexical model so that it supports the use of the input sequence of feature vectors instead of the sequence of words. We compose the feature vector from the automatically generated linguistic features (lemma form and morphological tag of the original word). We also examine the effect of including the original word into the feature vector. Finally, we evaluate the modified semantic parser on the Czech Human-Human train timetable corpus. We found that the performance of the semantic parser improved significantly compared with the baseline hidden vector state parser.
  • The aim of this paper is to present an extension of the hidden vector state semantic parser. First, we describe the statistical semantic parsing and its decomposition into the semantic and the lexical model. Subsequently, we present the original hidden vector state parser. Then, we modify its lexical model so that it supports the use of the input sequence of feature vectors instead of the sequence of words. We compose the feature vector from the automatically generated linguistic features (lemma form and morphological tag of the original word). We also examine the effect of including the original word into the feature vector. Finally, we evaluate the modified semantic parser on the Czech Human-Human train timetable corpus. We found that the performance of the semantic parser improved significantly compared with the baseline hidden vector state parser. (en)
Title
  • Parameterization of the Input in Training the HVS Semantic Parser
  • Parameterization of the Input in Training the HVS Semantic Parser (en)
  • Parametrizace vstupu při trénování HVS sémantického parseru (cs)
skos:prefLabel
  • Parameterization of the Input in Training the HVS Semantic Parser
  • Parameterization of the Input in Training the HVS Semantic Parser (en)
  • Parametrizace vstupu při trénování HVS sémantického parseru (cs)
skos:notation
  • RIV/49777513:23520/07:00000341!RIV08-MSM-23520___
http://linked.open.../vavai/riv/strany
  • 415
http://linked.open...avai/riv/aktivita
http://linked.open...avai/riv/aktivity
  • P(1M0567)
http://linked.open...iv/cisloPeriodika
  • 0
http://linked.open...vai/riv/dodaniDat
http://linked.open...aciTvurceVysledku
http://linked.open.../riv/druhVysledku
http://linked.open...iv/duvernostUdaju
http://linked.open...titaPredkladatele
http://linked.open...dnocenehoVysledku
  • 440605
http://linked.open...ai/riv/idVysledku
  • RIV/49777513:23520/07:00000341
http://linked.open...riv/jazykVysledku
http://linked.open.../riv/klicovaSlova
  • semantic parsing; hidden vector state model; language understanding (en)
http://linked.open.../riv/klicoveSlovo
http://linked.open...odStatuVydavatele
  • DE - Spolková republika Německo
http://linked.open...ontrolniKodProRIV
  • [E963FC25C037]
http://linked.open...i/riv/nazevZdroje
  • Lecture Notes in Artificial Intelligence
http://linked.open...in/vavai/riv/obor
http://linked.open...ichTvurcuVysledku
http://linked.open...cetTvurcuVysledku
http://linked.open...vavai/riv/projekt
http://linked.open...UplatneniVysledku
http://linked.open...iv/tvurceVysledku
  • Švec, Jan
  • Müller, Luděk
  • Jurčíček, Filip
issn
  • 0302-9743
number of pages
http://localhost/t...ganizacniJednotka
  • 23520
Faceted Search & Find service v1.16.118 as of Jun 21 2024


Alternative Linked Data Documents: ODE     Content Formats:   [cxml] [csv]     RDF   [text] [turtle] [ld+json] [rdf+json] [rdf+xml]     ODATA   [atom+xml] [odata+json]     Microdata   [microdata+json] [html]    About   
This material is Open Knowledge   W3C Semantic Web Technology [RDF Data] Valid XHTML + RDFa
OpenLink Virtuoso version 07.20.3240 as of Jun 21 2024, on Linux (x86_64-pc-linux-gnu), Single-Server Edition (126 GB total memory, 47 GB memory in use)
Data on this page belongs to its respective rights holders.
Virtuoso Faceted Browser Copyright © 2009-2024 OpenLink Software