Improving Dependency Parsing with Semantic Classes

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Date
2011
Author
Agirre Bengoa, Eneko ORCID
Bengoetxea Kortazar, Kepa Xabier
Gojenola Galletebeitia, Koldobika ORCID
Nivre, Joakim
Metadata
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(LA Referencia)

Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies. Proceedings (49) : 699-703 (2011)
URI
http://hdl.handle.net/10810/70614
Abstract
En este artículo se presenta la introducción de clases semánticas de WordNet en un analizador de dependencias, obteniendo mejoras en el Penn Treebank completo por primera vez. Probamos diferentes combinaciones de algunas clases semánticas básicas y algoritmos de desambiguación del sentido de las palabras. Nuestros experimentos muestran que seleccionar la combinación adecuada de características semánticas en los datos de desarrollo es clave para el éxito. Dada la naturaleza básica de las clases semánticas y los algoritmos de desambiguación del sentido de las palabras utilizados, creemos que hay un amplio margen para futuras mejoras.
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