תקציר
We show that naïve modeling of morphosyntactic agreement in a Constituency-Based (CB) statistical parsing model is worse than none, whereas a linguistically adequate way of modeling inflectional morphology in CB parsing leads to improved performance. In particular, we show that an extension of the Relational-Realizational (RR) model that incorporates agreement features is superior to CB models that treat morphosyntax as state-splits (SP), and that the RR model benefits more from inflectional features. We focus on parsing Hebrew and report the best result to date, F184.13 for parsing off of gold-tagged text, 5% error reduction from previous results.
שפה מקורית | אנגלית |
---|---|
עמודים | 40-48 |
מספר עמודים | 9 |
סטטוס פרסום | פורסם - 2010 |
פורסם באופן חיצוני | כן |
אירוע | 1st Workshop on Statistical Parsing of Morphologically-Rich Languages, SPMRL 2010 - Los Angeles, ארצות הברית משך הזמן: 5 יוני 2010 → … |
כנס
כנס | 1st Workshop on Statistical Parsing of Morphologically-Rich Languages, SPMRL 2010 |
---|---|
מדינה/אזור | ארצות הברית |
עיר | Los Angeles |
תקופה | 5/06/10 → … |
הערה ביבליוגרפית
Publisher Copyright:© 2010 Association for Computational Linguistics