Vi jämför resultatet av tre statistiska tolkningsarkitekturer om problemet med att härleda maskinskrivna beroendestrukturer för franska. Arkitekturerna baseras på PCFG med latenta variabler, grafbaserad tolkning av beroende och övergångsbaserad tolkning av beroende. Vi studerar också insensen av tre typer av lexisk information: lemmas, morfologiska egenskaper, och ordkluster. Resultaten visar att alla tre systemen uppnår konkurrenskraftig prestanda, med en bäst märkt fastsättningspoäng på över 88 %. Alla tre parsers benet från användning av automatiskt härledda lemmas, medan morfologiska egenskaper verkar vara mindre viktiga. Ordkluster har en positiv effekt främst på latent variabel parser.
Vi jämför också det franska systemet med resultat som hämtats från det referensvärde som genomförts av REF.
Benchmarking of Statistical Dependency Parsers for French
{'venue': 'COLING - POSTERS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}