Chunk and clause identification for Basque by Filtering and Ranking with Perceptrons

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Título: Chunk and clause identification for Basque by Filtering and Ranking with Perceptrons
Título alternativo: Identificación de cláusulas y chunks para el Euskera, usando Filtrado y Ranking con el Perceptron
Autor/es: Alegría Loinaz, Iñaki | Arrieta Cortajarena, Bertol | Carreras Pérez, Xavier | Díaz de Ilarraza Sánchez, Arantza | Uria Garin, Larraitz
Palabras clave: Lengua vasca | Análisis parcial | Chunking | Indentificación de cláusulas | Aprendizaje automático | Aprendizaje discriminatorio | Perceptron | Basque language | Shallow parsing | Clause identification | Machine learning | Discriminative learning
Fecha de publicación: sep-2008
Editor: Sociedad Española para el Procesamiento del Lenguaje Natural
Cita bibliográfica: ALEGRÍA LOINAZ, Iñaki, et al. “Chunk and clause identification for Basque by Filtering and Ranking with Perceptrons”. Procesamiento del lenguaje natural. N. 41 (sept. 2008). ISSN 1135-5948, pp. 5-12
Resumen: Este artículo presenta sistemas de identificación de chunks y cláusulas para el euskera, combinando gramáticas basadas en reglas con técnicas de aprendizaje automático. Más concretamente, se utiliza el modelo de Filtrado y Ranking con el Perceptron (Carreras, Màrquez y Castro, 2005): un modelo de aprendizaje que permite identificar estructuras sintácticas parciales en la oración, con resultados óptimos para estas tareas en inglés. Este modelo permite incorporar nuevos atributos, y posibilita así el uso de información de diferentes fuentes. De esta manera, hemos añadido información lingüística en los algoritmos de aprendizaje. Así, los resultados del identificador de chunks han mejorado considerablemente y se ha compensado la influencia del relativamente pequeño corpus de entrenamiento que disponemos para el euskera. En cuanto a la identificación de cláusulas, los primeros resultados no son demasiado buenos, debido probablemente al orden libre del euskera y al pequeño corpus del que disponemos actualmente. | This paper presents systems for syntactic chunking and clause identification for Basque, combining rule-based grammars with machine-learning techniques. Precisely, we used Filtering-Ranking with Perceptrons (Carreras, Màrquez and Castro, 2005): a learning model that recognizes partial syntactic structures in sentences, obtaining state-of-the-art performance for these tasks in English. This model allows incorporating a rich set of features to represent syntactic phrases, making possible to use information from different sources. We used this property in order to include more linguistic features in the learning model and the results obtained in chunking have been improved greatly. This way, we have made up for the relatively small training data available for Basque to learn a chunking model. In the case of clause identification, our preliminary results are low, which suggest that this is due to the free order of Basque and to the small corpus available.
Patrocinador/es: Research partly funded by the Basque Government (Department of Education, University and Research, IT-397-07), the Spanish Ministry of Education and Science (TIN2007-63173) and the ETORTEK-ANHITZ project from the Basque Government (Department of Culture and Industry, IE06- 185).
URI: http://hdl.handle.net/10045/8054
ISSN: 1135-5948
Idioma: eng
Tipo: info:eu-repo/semantics/article
Aparece en las colecciones:Procesamiento del Lenguaje Natural - Nº 41 (septiembre 2008)

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