Báo cáo khoa học: "Detecting Errors in Part-of-Speech Annotation"

We propose a new method for detecting errors in "gold-standard" part-ofspeech annotation. The approach locates errors with high precision based on n-grams occurring in the corpus with multiple taggings. Two further techniques, closed-class analysis and finitestate tagging guide patterns, are discussed. The success of the three approaches is illustrated for the Wall Street Journal corpus as part of the Penn Treebank.

Không thể tạo bản xem trước, hãy bấm tải xuống
TỪ KHÓA LIÊN QUAN
TÀI LIỆU MỚI ĐĂNG
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.