Tailoring dependency models to NLP tasks
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Director
Badia i Cardús, Antoni
Saurí Colomer, Roser
Saurí Colomer, Roser
Tutor
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Publication Date
Pages
232 p.
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Citation
Kolz, B. Tailoring dependency models to NLP tasks. Universitat Pompeu Fabra; 2016. handle: http://hdl.handle.net/10803/393730
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Doctoral program
Programa de doctorat en Traducció i Ciències del Llenguatge
Abstract
Currently available dependency structures differ significantly in the linguistic criteria they are based on, but are not always adequate for their later use in natural language processing tasks. This dissertation analyses the needs of some of these tasks, in particular temporal and discourse parsing, and suggests task-based dependency structures. A surface-syntax dependency structure is taken as base version, which is then tailored to the needs of the corresponding task by means of head selection, customised syntactic function tagset and collapsed dependencies. The work is grounded on the Spanish corpus AnCora, establishing a surface-syntax base version from its constituent structure level. Two dependency models are created, Temporal and Discourse Dependencies, which take the base version as input and adapt it automatically to the task-based versions. The resulting versions are evaluated by network analysis methods, which confirm the adequacy of these new dependency structures with respect to the specific tasks.
Las estructuras de dependencias disponibles actualmente incluyen diferencias significativas en cuanto a los criterios lingüísticos en que se basan, y no siempre son adecuadas para su uso en tareas del procesamiento de lenguaje natural. Esta tesis doctoral analiza las necesidades de algunas de estas tareas, concretamente los análisis temporal y discursivo, y propone la creación de estructuras de dependencias orientadas a las mismas. Una estructura de dependencias puramente sintáctica sirve como versión básica que se adapta a las necesidades de cada tarea a través de la selección del head, de un etiquetario de funciones sintácticas adecuado y del recorte de algunos caminos de dependencias. El proyecto parte de la versión castellana del corpus AnCora y establece una versión puramente sintáctica a partir de sus estructuras de constituyentes. Se crean dos modelos de dependencias, Temporal and Discourse Dependencies, que usan la versión básica como entrada y la adaptan de forma automática a las versiones orientadas en las tareas específicas. Las versiones resultantes se evalúan a través de métodos de análisis de redes, que confirman la adecuación de estas nuevas estructuras de dependencias para las respectivas tareas.
Las estructuras de dependencias disponibles actualmente incluyen diferencias significativas en cuanto a los criterios lingüísticos en que se basan, y no siempre son adecuadas para su uso en tareas del procesamiento de lenguaje natural. Esta tesis doctoral analiza las necesidades de algunas de estas tareas, concretamente los análisis temporal y discursivo, y propone la creación de estructuras de dependencias orientadas a las mismas. Una estructura de dependencias puramente sintáctica sirve como versión básica que se adapta a las necesidades de cada tarea a través de la selección del head, de un etiquetario de funciones sintácticas adecuado y del recorte de algunos caminos de dependencias. El proyecto parte de la versión castellana del corpus AnCora y establece una versión puramente sintáctica a partir de sus estructuras de constituyentes. Se crean dos modelos de dependencias, Temporal and Discourse Dependencies, que usan la versión básica como entrada y la adaptan de forma automática a las versiones orientadas en las tareas específicas. Las versiones resultantes se evalúan a través de métodos de análisis de redes, que confirman la adecuación de estas nuevas estructuras de dependencias para las respectivas tareas.
Keywords
Dependency parsing, Corpus, Discourse relations, Time expressions, Syntax analysis, Parsing de dependencias, Relaciones discursivas, Expresiones temporales, Análisis sintáctico
Subjects
81
Publisher
Universitat Pompeu Fabra
