Název: Joint Learning of Syntax and Semantics
Překlad názvu: Joint Learning of Syntax and Semantics
Autoři: Ercegovcevic, Milos ; Bojar, Ondřej (vedoucí práce) ; Mareček, David (oponent)
Typ dokumentu: Diplomové práce
Rok: 2013
Jazyk: eng
Abstrakt: Diplomová práce se zabývá problémem strojového učení nepozorovaných úrovní abstrakce mělké sémantické reprezentace. Odstraňujeme předpoklady, které se při sémantické anotaci lingvistických zdrojů obvykle činí, např. pevný počet sémantických rolí v PropBanku, a učíme se klíčové lingvistické prvky této ano- tace (sémantické rámce, slovesa, lexikální a syntaktické třídy) s různou mírou ab- strakce. Model implementujeme pomocí latentních gramatik a získané struktury je možné použít pro úlohu značkování sémantických rolí (semantic role labeling, SRL) v několika jazycích s přesností srovnatelnou s jinými současnými přístupy. Navíc ukazujeme, že tyto struktury jsou velmi blízké abstrakcím, které je možné pozorovat ve FrameNetu. Celkovým výsledkem je tak jazykově-nezávislý model sémantické informace bez rysů, který produkuje interpretovatelné struktury a jeho použitelnost je na úloze SRL empiricky ověřena.
Klíčová slova: joint learning; language-independent; latent variables; semantics; syntax; jazyková nezávislost; joint learning; latentní proměnné; syntaxe; sémantika

Instituce: Fakulty UK (VŠKP) (web)
Informace o dostupnosti dokumentu: Dostupné v digitálním repozitáři UK.
Původní záznam: http://hdl.handle.net/20.500.11956/59316

Trvalý odkaz NUŠL: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-328566


Záznam je zařazen do těchto sbírek:
Školství > Veřejné vysoké školy > Univerzita Karlova > Fakulty UK (VŠKP)
Vysokoškolské kvalifikační práce > Diplomové práce