This HTML5 document contains 44 embedded RDF statements represented using HTML+Microdata notation.

The embedded RDF content will be recognized by any processor of HTML5 Microdata.

Namespace Prefixes

PrefixIRI
dctermshttp://purl.org/dc/terms/
n12http://localhost/temp/predkladatel/
n16http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/projekt/
n11http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/riv/tvurce/
n10http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/
shttp://schema.org/
skoshttp://www.w3.org/2004/02/skos/core#
n4http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/
n2http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/vysledek/
rdfhttp://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#
n5http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/vysledek/RIV%2F49777513%3A23520%2F07%3A00000341%21RIV08-MSM-23520___/
n8http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/klicoveSlovo/
n13http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/duvernostUdaju/
xsdhhttp://www.w3.org/2001/XMLSchema#
n17http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/jazykVysledku/
n15http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/aktivita/
n18http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/druhVysledku/
n14http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/obor/
n7http://reference.data.gov.uk/id/gregorian-year/

Statements

Subject Item
n2:RIV%2F49777513%3A23520%2F07%3A00000341%21RIV08-MSM-23520___
rdf:type
skos:Concept n10:Vysledek
dcterms:description
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. 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
dcterms:title
Parametrizace vstupu při trénování HVS sémantického parseru Parameterization of the Input in Training the HVS Semantic Parser Parameterization of the Input in Training the HVS Semantic Parser
skos:prefLabel
Parameterization of the Input in Training the HVS Semantic Parser Parametrizace vstupu při trénování HVS sémantického parseru Parameterization of the Input in Training the HVS Semantic Parser
skos:notation
RIV/49777513:23520/07:00000341!RIV08-MSM-23520___
n4:strany
415
n4:aktivita
n15:P
n4:aktivity
P(1M0567)
n4:cisloPeriodika
0
n4:dodaniDat
n7:2008
n4:domaciTvurceVysledku
n11:6895972 n11:8780943 n11:5077508
n4:druhVysledku
n18:J
n4:duvernostUdaju
n13:S
n4:entitaPredkladatele
n5:predkladatel
n4:idSjednocenehoVysledku
440605
n4:idVysledku
RIV/49777513:23520/07:00000341
n4:jazykVysledku
n17:eng
n4:klicovaSlova
semantic parsing; hidden vector state model; language understanding
n4:klicoveSlovo
n8:semantic%20parsing n8:language%20understanding n8:hidden%20vector%20state%20model
n4:kodStatuVydavatele
DE - Spolková republika Německo
n4:kontrolniKodProRIV
[E963FC25C037]
n4:nazevZdroje
Lecture Notes in Artificial Intelligence
n4:obor
n14:JD
n4:pocetDomacichTvurcuVysledku
3
n4:pocetTvurcuVysledku
3
n4:projekt
n16:1M0567
n4:rokUplatneniVysledku
n7:2007
n4:tvurceVysledku
Müller, Luděk Jurčíček, Filip Švec, Jan
s:issn
0302-9743
s:numberOfPages
8
n12:organizacniJednotka
23520