Bitte benutzen Sie diese Referenz, um auf diese Ressource zu verweisen: doi:10.22028/D291-36147
Volltext verfügbar? / Dokumentlieferung
Titel: AMR dependency parsing with a typed semantic algebra
VerfasserIn: Groschwitz, Jonas
Lindemann, Matthias
Fowlie, Meaghan
Johnson, Mark
Koller, Alexander
HerausgeberIn: Gurevych, Iryna
Miyao, Yusuke
Sprache: Englisch
Titel: The 56th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics - proceedings of the conference : July 15-20, 2018, Melbourne, Australia : ACL 2018, Volume 1: Long Papers
Startseite: 1831
Endseite: 1841
Verlag/Plattform: Association for Computational Linguistics
Erscheinungsjahr: 2018
Titel der Konferenz: ACL 2018
Konferenzort: Melbourne, Australia
Dokumenttyp: Konferenzbeitrag (in einem Konferenzband / InProceedings erschienener Beitrag)
Abstract: We present a semantic parser for Abstract Meaning Representations which learns to parse strings into tree representations of the compositional structure of an AMR graph. This allows us to use standard neural techniques for supertagging and dependency tree parsing, constrained by a linguistically principled type system. We present two approximative decoding algorithms, which achieve state-of-the-art accuracy and outperform strong baselines.
DOI der Erstveröffentlichung: 10.18653/v1/P18-1170
URL der Erstveröffentlichung: https://aclanthology.org/P18-1170.pdf
Link zu diesem Datensatz: hdl:20.500.11880/32917
http://dx.doi.org/10.22028/D291-36147
ISBN: 978-1-948087-32-2
Datum des Eintrags: 17-Mai-2022
Fakultät: P - Philosophische Fakultät
Fachrichtung: P - Sprachwissenschaft und Sprachtechnologie
Professur: P - Prof. Dr. Alexander Koller
Sammlung:SciDok - Der Wissenschaftsserver der Universität des Saarlandes

Dateien zu diesem Datensatz:
Es gibt keine Dateien zu dieser Ressource.


Alle Ressourcen in diesem Repository sind urheberrechtlich geschützt.