| Título: |
Optimizing Planar and 2-Planar parsers with MaltOptimizer Optimizando los parsers Planar y 2-Planar con MaltOptimizer |
| Autores: |
Ballesteros Martínez, Miguel Gómez Rodríguez, Carlos Nivre, Joakim |
| Fecha: |
2012-09-10 2012-09-10 2012-09 |
| Publicador: | RUA Docencia |
| Fuente: |
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| Tipo: | info:eu-repo/semantics/article |
| Tema: |
Análisis sintáctico de dependencias MaltOptimizer MaltParser Planar 2-Planar Dependency parsing Lenguajes y Sistemas Informáticos |
| Descripción: |
MaltOptimizer es una herramienta capaz de proporcionar una optimización para modelos generados mediante MaltParser. Los analizadores de dependencias actuales requieren una completa configuración para obtener resultados a la altura del estado del arte, y para ello es necesario un conocimiento especializado. Los analizadores Planar y 2-Planar son dos algoritmos diferentes y de reciente incorporación en MaltParser. En el presente art culo presentamos cómo estos dos analizadores pueden incluirse en MaltOptimizer comparándolos con el resto de familias de algoritmos incluidas en MaltParser, y c omo se puede definir una búsqueda y selección de atributos (o “features”) usando el propio sistema para estos dos parsers. Los experimentos muestran que usando estos métodos podemos mejorar la precisión obtenida hasta un porcentaje absoluto del 8 por ciento (labeled attachment score) si lo comparamos con una configuración básica de estos 2 parsers. MaltOptimizer is a tool that is capable of finding an optimal configuration for MaltParser models, taking into account that nowadays dependency parsers require careful tuning in order to obtain state-of-the-art results, and this tuning is normally based on specialized knowledge. The Planar and 2-Planar parsers are two different parsing algorithms included in MaltParser. In the present paper, we show how these two parsers can be included in MaltOptimizer processes comparing them with the rest of MaltParser algorithm families, and how we can define a deep feature search and selection by using MaltOptimizer for these two algorithms. The experiments show that by using MaltOptimizer we can improve parsing accuracy for Planar and 2-Planar parsers by up to 8 percent absolute (labeled attachment score) compared to default settings. MB has been funded by the Spanish Ministry of Education and Science (TIN2009-14659-C03-01 Project). CGR has been partially funded by the Spanish Ministry of Economy and Competitiveness and FEDER (project TIN2010-18552-C03-02) and Xunta de Galicia (Rede Galega de Recursos Lingüísticos para unha Sociedade do Coñecemento). |
| Idioma: | Inglés |
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