Bitte benutzen Sie diese Referenz, um auf diese Ressource zu verweisen: doi:10.22028/D291-25318
Titel: Integrating syntactic and prosodic information for the efficient detection of empty categories
Verfasser: Batliner, Anton
Feldhaus, Anke
Geißler, Stefan
Kießling, Andreas
Kiss, Tibor
Kompe, Ralf
Nöth, Elmar
Sprache: Englisch
Erscheinungsjahr: 1996
SWD-Schlagwörter: Künstliche Intelligenz
Freie Schlagwörter: artificial intelligence
DDC-Sachgruppe: 004 Informatik
Dokumentart : Report (Bericht)
Kurzfassung: We describe a number of experiments that demonstrate the usefulness of prosodic information for a processing module which parses spoken utterances with a feature based grammar employing empty categories. We show that by requiring certain prosodic properties from those positions in the input, where the presence of an empty category has to be hypothesized, a derivation can be accomplished more efficiently. The approach has been implemented in the machine translation project Verbmobil and results in a significant reduction of the workload for the parser.
Link zu diesem Datensatz: urn:nbn:de:bsz:291-scidok-53165
hdl:20.500.11880/25374
http://dx.doi.org/10.22028/D291-25318
Schriftenreihe: Vm-Report / Verbmobil, Verbundvorhaben, [Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz]
Band: 113
SciDok-Publikation: 13-Jun-2013
Fakultät: Sonstige Einrichtungen
Fachrichtung: SE - DFKI Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz
Fakultät / Institution:SE - Sonstige Einrichtungen

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