Organizace U  S Kód
hodnocení
Skupina
oborů
Body
výsledku
Body
upravené
Podíl VOBody VOBody VO
upravené
H14
Masarykova univerzita / Fakulta informatiky1415 D 482.9840.43.21.194
Výsledky hodnocení dříve prezentovala speciální podoba stránek výskytů výsledků doplněná informacemi o hodnocení daného výskytu a výsledku. To zde supluji doplněním kopií stránek z rvvi.cz/riv z 18.12.2017 o relevantní údaje z dat H16. Najetí myší na kód či skupinu zobrazí vysvětlující text (u některých vyřazených není k dispozici). Čísla jsou oproti zdroji zaokrouhlena na 3 desetinná místa.

Disambiguating Verbs by Collocation: Corpus Lexicography meets Natural Language Processing (2014)výskyt výsledku

Identifikační kódRIV/00216224:14330/14:00076326
Název v anglickém jazyceDisambiguating Verbs by Collocation: Corpus Lexicography meets Natural Language Processing
DruhD - Článek ve sborníku
Jazykeng - angličtina
Obor - skupinaI - Informatika
OborIN - Informatika
Rok uplatnění2014
Kód důvěrnosti údajůS - Úplné a pravdivé údaje o výsledku nepodléhající ochraně podle zvláštních právních předpisů.
Počet výskytů výsledku1
Počet tvůrců celkem4
Počet domácích tvůrců1
Výčet všech uvedených jednotlivých tvůrcůIsma?l El Maarouf (státní příslušnost: FR - Francouzská republika)
Bradbury Jane (státní příslušnost: GB - Spojené království Velké Británie a Severního Irska)
Vít Baisa (státní příslušnost: CZ - Česká republika, domácí tvůrce: A, vedidk: 9652353)
Patrick Hanks (státní příslušnost: GB - Spojené království Velké Británie a Severního Irska)
Popis výsledku v anglickém jazyceThis paper reports the results of Natural Language Processing (NLP) experiments in semantic parsing, based on a new semantic resource, the Pattern Dictionary of English Verbs (PDEV) (Hanks, 2013). This work is set in the DVC (Disambiguating Verbs by Collocation) project , a project in Corpus Lexicography aimed at expanding PDEV to a large scale. This project springs from a long-term collaboration of lexicographers with computer scientists which has given rise to the design and maintenance of specific, adapted, and user-friendly editing and exploration tools. Particular attention is drawn on the use of NLP deep semantic methods to help in data processing. Possible contributions of NLP include pattern disambiguation, the focus of this article. The present article explains how PDEV differs from other lexical resources and describes its structure in detail. It also presents new classification experiments on a subset of 25 verbs. The SVM model obtained a micro-average F1 score of 0.81.
Klíčová slova oddělená středníkemCorpus Pattern Analysis; Word Sense Disambiguation; Lexical Semantics
Stránka www, na které se nachází výsledek-

Údaje o výsledku v závislosti na druhu výsledku

Název sborníkuProceedings of the Ninth International Conference on Language Resources and Evaluation (LREC'14)
ISBN9782951740884
ISSN-
Počet stran výsledku6
Strana od-do1001-1006
Název nakladateleEuropean Language Resources Association (ELRA)
Místo vydáníReykjavik, Iceland
Místo konání akceReykjavik, Iceland
Datum konání akce2014
Typ akce podle státní příslušnosti účastníkůWRD - Celosvětová
Kód UT WoS článku podle Web of Science-

Ostatní informace o výsledku

PředkladatelMasarykova univerzita / Fakulta informatiky
DodavatelMSM - Ministerstvo školství, mládeže a tělovýchovy (MŠMT)
Rok sběru2015
SpecifikaceRIV/00216224:14330/14:00076326!RIV15-MSM-14330___
Datum poslední aktualizace výsledku29.05.2015
Kontrolní číslo152394012

Odkazy na výzkumné aktivity, při jejichž řešení výsledek vznikl

Projekt podporovaný MŠMT v programu LMLM2010013 - LINDAT-CLARIN: Institut pro analýzu, zpracování a distribuci lingvistických dat (2010 - 2015)
Podpora / návaznostiSpecifický výzkum na vysokých školách, poskytovatel MŠMT