Parameterization of the input in training the HVS semantic parser

Show simple item record
dc.contributor.authorŠvec, Jan
dc.contributor.authorJurčíček, Filip
dc.contributor.authorMüller, Luděk
dc.date.accessioned2015-12-11T10:50:18Z
dc.date.available2015-12-11T10:50:18Z
dc.date.issued2007
dc.description.abstractCílem tohoto článku je popis rozšíření původního sémantického parseru se skrytým stavovým vektorem. Nejprve je popsáno statistické sémantické parsování a jeho dekompozice na sémantický a lexikální model. Následně popisujeme původní parser se skrytým stavovým vektorem. Poté popisujeme modifikaci jeho lexikálního modelu tak, že je možné na vstupu parseru použít posloupnost příznakových vektorů namísto posloupnosti slov. Příznakové vektory vytváříme na základě automaticky generovaných lingvistických příznaků (lemma a morfologická značka původního slova). Rovněž popisujeme vliv zahrnutí původního slova do příznakového vektoru. Na závěr práce vyhodnocujeme modifikovaný sémantický parser na českém korpusu obsahujícím dialogy týkající se příjezdů a odjezdů vlaků. Přesnost sémantického parseru vzrostla statisticky významným způsobem v porovnání s výchozím systémem – původním parserem se skrytým stavovým vektorem.cs
dc.description.abstract-translatedThe aim of this paper is to present an extension of the hidden vector state semantic parser. First, we describe the statistical semantic parsing and its decomposition into the semantic and the lexical model. Subsequently, we present the original hidden vector state parser. Then, we modify its lexical model so that it supports the use of the input sequence of feature vectors instead of the sequence of words. We compose the feature vector from the automatically generated linguistic features (lemma form and morphological tag of the original word). We also examine the effect of including the original word into the feature vector. Finally, we evaluate the modified semantic parser on the Czech Human-Human train timetable corpus. We found that the performance of the semantic parser improved significantly compared with the baseline hidden vector state parser.en
dc.format8 s.cs
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.citationŠVEC, Jan; JURČÍČEK, Filip; MÜLLER, Luděk. Parameterization of the input in training the HVS semantic parser. In: Text, speech nad dialoque. Berlin: Springer, 2007, p. 415-422. (Lecture notes in computer science; 4629). ISBN 978-3-540-74627-0.en
dc.identifier.isbn978-3-540-74627-0
dc.identifier.urihttp://www.kky.zcu.cz/cs/publications/SvecJ_2007_Parameterizationof
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11025/16971
dc.language.isoenen
dc.publisherSpringeren
dc.relation.ispartofseriesLecture notes in computer science; 4629en
dc.rights© Jan Švec - Filip Jurčíček - Luděk Müllercs
dc.rights.accessopenAccessen
dc.subjectsémantické parsovánícs
dc.subjectmodel se skrytým stavovým vektoremcs
dc.subjectporozumění řečics
dc.subject.translatedsemantic parsingen
dc.subject.translatedhidden vector state modelen
dc.subject.translatedlanguage understandingen
dc.titleParameterization of the input in training the HVS semantic parseren
dc.title.alternativeParametrizace vstupu při trénování HVS sémantického parserucs
dc.typečlánekcs
dc.typearticleen
dc.type.statusPeer-revieweden
dc.type.versionpublishedVersionen

Files

Original bundle
Showing 1 - 1 out of 1 results
No Thumbnail Available
Name:
SvecJ_2007_Parameterizationof.pdf
Size:
161.79 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Plný text
Download
License bundle
Showing 1 - 1 out of 1 results
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
1.71 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description:
Download

Collections

Articles (KKY)