Vi presenterar och diskuterar experiment i statistisk tolkning av franska, där terminalformer som används under utbildning och tolkning ersätts med mer allmänna symboler, särskilt klungor av ord som erhållits genom oövervakad linjär klustring. Vi bygger vidare på arbetet av Candito och Crabbé (2009) som föreslog att använda kluster byggda över något grövre franska böjda former. Vi undersöker den alternativa metoden att bygga kluster över lemma / del av talpar, med hjälp av en rå corpus automatiskt taggade och lemmatiserade. Vi finner att båda metoderna leder till jämförbar förbättring jämfört med baslinjen (vi får F 1 = 86,20% respektive F 1 = 86,21%, jämfört med ett basvärde på F 1 = 84,10%). Ändå, när vi ersätter guld lemma / POS par med deras motsvarande kluster, vi få en övre gräns (F 1 = 87.80) som tyder på utrymme för förbättring för denna teknik, bör taggning / lemmatisering prestanda öka för franska. Vi analyserar också förbättringen av prestandan för båda teknikerna med avseende på ordfrekvens. Vi finner att ersätta ordformer med kluster förbättrar fastsättningsprestandan för ord som ursprungligen antingen är okända eller lågfrekventa, eftersom dessa ord ersätts av klustersymboler som tenderar att ha högre frekvenser. Dessutom hjälper klusterbildning också avsevärt för medelhöga till högfrekventa ord, vilket tyder på att utbildning på ordkluster leder till bättre sannolikhetsberäkningar för dessa ord.
REF analysera resultaten med avseende på ordfrekvens och hitta förbättringar i prestanda för alla skikt; osynliga eller sällsynta ord, samt medel-till högfrekvent ord.
Parsing Word Clusters
{'venue': 'Proceedings of the NAACL HLT 2010 First Workshop on Statistical Parsing of Morphologically-Rich Languages', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}