Zobrazeno 1 - 10
of 5 497
pro vyhledávání: '"linguistic annotation"'
Chinese Grammatical Error Correction (CGEC) has been attracting growing attention from researchers recently. In spite of the fact that multiple CGEC datasets have been developed to support the research, these datasets lack the ability to provide a de
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2311.04906
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
We present a completed, publicly available corpus of annotated semantic relations of adpositions and case markers in Hindi. We used the multilingual SNACS annotation scheme, which has been applied to a variety of typologically diverse languages. Buil
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2205.03955
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Semenov, Kirill I.1 (AUTHOR), Titizian, Armine K.2 (AUTHOR), Piskunova, Aleksandra O.2 (AUTHOR), Korotkova, Yulia O.2 (AUTHOR), Tsvetkova, Alena D.2 (AUTHOR), Volf, Elena A.2 (AUTHOR), Konovalova, Alexandra S.2 (AUTHOR), Kuznetsova, Yulia N.3 (AUTHOR)
Publikováno v:
Jazykovedný Casopis. Dec2021, Vol. 72 Issue 2, p590-602. 13p.
Autor:
Nancy Ide, James Pustejovsky
This handbook offers a thorough treatment of the science of linguistic annotation. Leaders in the field guide the reader through the process of modeling, creating an annotation language, building a corpus and evaluating it for correctness. Essential
Autor:
Neubig, Graham, Littell, Patrick, Chen, Chian-Yu, Lee, Jean, Li, Zirui, Lin, Yu-Hsiang, Zhang, Yuyan
Language documentation is inherently a time-intensive process; transcription, glossing, and corpus management consume a significant portion of documentary linguists' work. Advances in natural language processing can help to accelerate this work, usin
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1812.05272