Japanska fallmarkörer, som anger den grammatiska relationen av komplementet NP till predikatet, utgör ofta utmaningar för generationen av japansk text, vare sig det görs av en utländsk språklärare, eller av en maskinöversättning (MT) system. I detta dokument beskriver vi uppgiften att förutsäga japanska fallmarkörer och föreslå maskininlärningsmetoder för att lösa det i två inställningar: (i) enspråkig, när det ges information endast från den japanska meningen; och (ii) tvåspråkig, när också ges information från en motsvarande engelsk käll mening i ett MT sammanhang. Vi formulerar uppgiften efter den välstuderade uppgiften med engelsk semantisk rollmärkning, och utforskar drag från en syntaktisk beroendestruktur i meningen. För den enspråkiga uppgiften, utvärderade vi våra modeller på Kyoto Corpus och uppnådde över 84% noggrannhet i att tilldela korrekt fall markörer för varje fras. För den tvåspråkiga uppgiften uppnådde vi en noggrannhet på 92 procent per fras med hjälp av en tvåspråkig datauppsättning från en teknisk domän. Vi visar att i båda inställningarna, funktioner som utnyttjar beroendeinformation, oavsett om den härrör från guld-standard annoteringar eller automatiskt tilldelas, bidrar avsevärt till förutsägelsen av fallmarkörer. Denna förordning träder i kraft den tjugonde dagen efter det att den har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning.
REF förutsäger fallmarkörer på japanska för ett MT-system, baserar sina tekniker på semantisk rollmärkning.
Learning To Predict Case Markers In Japanese
{'venue': 'International Conference On Computational Linguistics And Annual Meeting Of The Association For Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}