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In the NLP literature, adapting a parser to new text with properties different from the training data is commonly referred to as domain adaptation. In practice, however, the differences between texts from different sources often reflect a mixture of domain and genre properties, and it is by no means clear what impact each of those has on statistical parsing. In this paper, we investigate how differences between articles in a newspaper corpus relate to the concepts of genre and domain and how they influence parsing performance of a transition-based dependency parser. We do this by applying various similarity measures for data point selection and testing their adequacy for creating genre-aware parsing models.
In the NLP literature, adapting a parser to new text with properties different from the training data is commonly referred to as domain adaptation. In practice, however, the differences between texts from different sources often reflect a mixture of domain and genre properties, and it is by no means clear what impact each of those has on statistical parsing. In this paper, we investigate how differences between articles in a newspaper corpus relate to the concepts of genre and domain and how they influence parsing performance of a transition-based dependency parser. We do this by applying various similarity measures for data point selection and testing their adequacy for creating genre-aware parsing models.
Eine reichhaltige Auszeichnung mit Metadaten ist für alle Arten von Korpora für die linguistische Forschung wünschenswert. Für große Korpora (insbesondere Webkorpora) müssen Metadaten automatisch erzeugt werden, wobei die Genauigkeit der Auszeichnung besonders kritisch ist. Wir stellen einen Ansatz zur automatischen Klassifikation nach Themengebiet (Topikdomäne) vor, die auf dem lexikalischen Material in Texten basiert. Dazu überführen wir weniger gut interpretierbare Ergebnisse aus einer so genannten Topikmodellierung mittels eines überwachten Lernverfahrens in eine besser interpretierbare Kategorisierung nach 13 Themengebieten. Gegenüber (automatisch erzeugten) Klassifikationen nach Genre, Textsorte oder Register, die zumeist auf Verteilungen grammatischer Merkmale basieren, erscheint eine solche thematische Klassifikation geeigneter, um zusätzliche Kontrollvariablen für grammatische Variationsstudien bereitzustellen. Wir evaluieren das Verfahren auf Webtexten aus DECOW14 und Zeitungstexten aus DeReKo, für die jeweils getrennte Goldstandard-Datensätze manuell annotiert wurden.