Abstrakt. Vi presenterar en förstudie av flera parser anpassning tekniker som utvärderats på GENIA corpus av MEDLINE abstracts [1, 2]. Vi börjar med att observera att Penn Treebank (PTB) är lexiskt utarmad när den mäts på olika genrer av vetenskapligt och tekniskt skrivande, och att detta avsevärt påverkar pars noggrannhet. För att lösa detta utan att kräva in-domain trädbank data, visar vi hur befintliga domänspecifika lexiska resurser kan utnyttjas för att öka PTB-utbildning: del-av-tal taggar, ordbok collocation, och namnbeteckningar. Med hjälp av en toppmodern statistisk tolk [3] som utgångspunkt uppnår vår lexiskt anpassade tolk en 14,2% minskning av felet. Med oraclekunskap om namngivna enheter förbättras denna felminskning till 21,2 %.
REF använde POS-taggar, lexikonsamlokaliseringar och namngivna enheter för parseranpassning, och lyckades sedan uppnå noggrannhetsförbättringar.
Parsing Biomedical Literature
{'venue': 'Second International Joint Conference on Natural Language Processing: Full Papers', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}