Главная » Просмотр файлов » Диссертация

Диссертация (1137507), страница 25

Файл №1137507 Диссертация (Автоматическая разметка семантических ролей в русском языке) 25 страницаДиссертация (1137507) страница 252019-05-20СтудИзба
Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 25)

Koomen P., Punyakanok V., Roth D., и др. Generalized inference withmultiple semantic role labeling systems // CONLL 2005: Proceedings of the NinthConference on Computational Natural Language Learning — Association forComputational Linguistics, 2005. — С. 181–184.40.

Kutuzov A., Andreev I. Texts in, Meaning Out: Neural Language Models inSemantic Similarity Tasks for Russian // Компьютерная Лингвистика ИИнтеллектуальные Технологии: По Материалам Ежегодной МеждународнойКонференции «Диалог» (Москва, 27 — 30 Мая 2015 г.) — Москва: РГГУ, 2015.41. Land A.H., Doig A.G. An Automatic Method of Solving DiscreteProgramming Problems // Econometrica — 1960.

— Т. 28 — № 3 — С. 497–520.42. Lang J., Lapata M. Unsupervised semantic role induction with graphpartitioning // Proceedings of the Conference on Empirical Methods in NaturalLanguage Processing — 2011. — С. 1320–1331.43. Levy O., Goldberg Y. Dependency-Based Word Embeddings // Proceedingsof the 52nd Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, {ACL}2014, June 22-27, 2014, Baltimore, MD, USA, Volume 2: Short Papers — Associationfor Computational Linguistics, 2014.

— С. 302–308.17044. Levy O., Remus S., Biemann C., и др. Do Supervised DistributionalMethods Really Learn Lexical Inference Relations? // Proceedings of the 2015Conference of the North American Chapter of the Association for ComputationalLinguistics: Human Language Technologies — Association for ComputationalLinguistics, 2015.45. Lin D.

Automatic Retrieval and Clustering of Similar Words // Proceedingsof the 17th International Conference on Computational Linguistics - Volume 2 —Stroudsburg, PA, USA: Association for Computational Linguistics, 1998. — С. 768–774.46. Litkowski K. Senseval-3 task: Automatic labeling of semantic roles //Senseval-3: Third International Workshop on the Evaluation of Systems for theSemantic Analysis of Text — 2004. — С.

9–12.47. Liu D., Gildea D. Semantic role features for machine translation // Coling2010: Proceedings of the 23rd International Conference on ComputationalLinguistics — Stroudsburg, PA, USA: Association for Computational Linguistics, 2010.— С. 716–724.48. Lluís X., Carreras X., Màrquez L. Joint Arc-factored Parsing of Syntactic andSemantic Dependencies // Transactions of the Association ComputationalLinguistics, 1 — 2013. — Т. 1 — С. 219–230.49. Lluís X., Màrquez L.

A joint model for parsing syntactic and semanticdependencies // Proceedings of the Twelfth Conference on Computational NaturalLanguage Learning, CoNLL 2008, Manchester, UK, August 16-17, 2008 — Associationfor Computational Linguistics, 2008. — С. 188–192.50. Loukachevitch N. V., Dobrov B. V., Chetviorkin I.I. RuThes-lite, a publiclyavailable version of thesaurus of Russian language RuThes // Компьютернаялингвистика и интеллектуальные технологии: По материалам ежегоднойМеждународной конференции «Диалог» (Бекасово, 4 — 8 июня 2014 г.). —2014. — Т. 13 — № 20 — С. 340–349.17151. Lyashevskaya O., Kashkin E. FrameBank: A Database of Russian LexicalConstructions // Analysis of Images, Social Networks and Texts. 4th InternationalConference, AIST 2015, Yekaterinburg, Russia, April 9–11, 2015, Revised SelectedPapers — Springer International Publishing, 2015.

— С. 350–360.52. MacQueen J. Some methods for classification and analysis of multivariateobservations // Proceedings of the Fifth Berkeley Symposium on MathematicalStatistics and Probability, Volume 1: Statistics — Berkeley, Calif.: University ofCalifornia Press, 1967. — С. 281–297.53. Malchukov A., Spencer A. The Oxford Handbook of Case — Oxford: OxfordUniversity Press, 2012.— С.

1-960.54. Marcus M.P., Santorini B., Marcinkiewicz M.A. Building a Large AnnotatedCorpus of English: The Penn Treebank // Computational Linguistics — 1993. — Т. 19— № 2 — С. 313–330.55. Marneffe M.-C. De, MacCartney B., Manning C.D. Generating typeddependency parses from phrase structure parses // Proceedings of the 5thInternational Conference on Language Resources and Evaluation (LREC 2006) —Association for Computational Linguistics, 2006. — С.

449–454.56. Màrquez L., Comas P., Giménez J., и др. Semantic Role Labeling asSequential Tagging // Proceedings of the Ninth Conference on ComputationalNatural Language Learning (CoNLL-2005) — Association for ComputationalLinguistics, 2005. — С.

193–196.57. McDonald R., Lerman K., Pereira F. Multilingual dependency analysis witha two-stage discriminative parser // Proceedings of the Tenth Conference onComputational Natural Language Learning — Association for ComputationalLinguistics, 2006. — С. 216–220.58. McKinney W. pandas: a Foundational Python Library for Data Analysis andStatistics // Python for High Performance and Scientific Computing — , 2011. — С.1–9.17259. Mel’čuk I. Dependency Syntax: Theory and Practice — New York, NY, USA:State University of New York Press, 1988.60. Meyers A. Annotation Guidelines for NomBank – Noun ArgumentStructure for PropBank 2007 — New York, NY, USA: New York University Press,2007.61.

Mikolov T., Sutskever I., Chen K., и др. Distributed Representations ofWords and Phrases and their Compositionality // Advances in Neural InformationProcessing Systems 26: 27th Annual Conference on Neural Information ProcessingSystems 2013. Proceedings of a meeting held December 5-8, 2013, Lake Tahoe,Nevada, United States. — , 2013. — С. 3111–3119.62. Misra Vidyaniwas. The descriptive technique of Panini : an introduction —The Hague: Mouton, 1966.— С.

175.63. Mitchell S., Sullivan M.O.’, Dunning I. PuLP: A Linear Programming Toolkitfor Python — Auckland, New Zealand: University of Auckland, 2011.— С. 12.64. Ngai G., Wu D., Carpuat M., и др. Semantic Role Labeling with Boosting,SVMs, Maximum Entropy, SNOW, and Decision Lists // Proceedings of Senseval-3:Third International Workshop on the Evaluation of Systems for the SemanticAnalysis of Text — 2004. — № July — С.

183–186.65. Nivre J., Hall J., Nilsson J. MaltParser: A data-driven parser-generator fordependency parsing // Proceedings of LREC — Association for ComputationalLinguistics, 2006. — С. 2216–2219.66. Palmer M., Gildea D., Kingsbury P. The Proposition Bank: An AnnotatedCorpus of Semantic Roles // Computational Linguistics — 2005. — Т. 31 — № 1 — С.71–106.67. Panchenko A., Loukachevitch N. V., Ustalov D., и др. Russe: the FirstWorkshop on Russian Semantic Similarity // Компьютерная Лингвистика ИИнтеллектуальные Технологии: По Материалам Ежегодной МеждународнойКонференции «Диалог» — М.: РГГУ, 2015.17368.

Pedregosa F., Varoquaux G., Gramfort A., и др. Scikit-learn: MachineLearning in Python // Journal of Machine Learning Research — 2011. — Т. 12 — С.2825–2830.69. Pradhan S., Hacioglu K., Ward W., и др. Semantic role chunking combiningcomplementary syntactic views // Proceedings of the Ninth Conference onComputational Natural Language Learning - CONLL ’05 — Morristown, NJ, USA:Association for Computational Linguistics, 2005. — С. 217.70. Ramshaw L.A., Marcus M.P. Text Chunking using Transformation-BasedLearning // Proceedings of the 3rd ACL Workshop on Very Large Corpora —Cambridge MA, USA: Association for Computational Linguistics, 1995. — С.

82–94.71. Reisinger D., Rawlins K., Durme B. Van. Semantic Proto-Roles //Transactions of the Association for Computational Linguistics — 2015. — Т. 3 — С.475–488.72. Roth D. Learning to Resolve Natural Language Ambiguities: A UnifiedApproach // Proceedings of the National Conference on Artificial Intelligence — ,1998. — С. 806–813.73. Samuelsson Y., Täckström O., Velupillai S., и др. Mixing and BlendingSyntactic and Semantic Dependencies // CoNLL 2008: Proceedings of the TwelfthConference on Computational Natural Language Learning — Manchester, England:Coling 2008 Organizing Committee, 2008. — С. 248–252.74.

Schapire R.E. A brief introduction to boosting // IJCAI International JointConference on Artificial Intelligence — 1999. — Т. 2 — № 5 — С. 1401–1406.75. Schmid H. Probabilistic Part-of-Speech Tagging Using Decision Trees //Proceedings of the International Conference on New Methods in LanguageProcessing — Association for Computational Linguistics, 1994. — С. 44–49.76. Schuler K.K. VerbNet: a broad-coverage, comprehensive verb lexicon —Philadelphia, PA, USA: University of Pennsylvania, 2005.77. Sharoff S., Kopotev M., Erjavec T., и др. Designing and Evaluating a174Russian Tagset // Proceedings of the Sixth Language Resources and EvaluationConference, LREC 2008 — Marrakech: European Language Resources Association(ELRA), 2008.78.

Sharoff S., Nivre J. The proper place of men and machines in languagetechnology: Processing Russian without any linguistic knowledge // Proc. Dialogue,Russian International Conference on Computational Linguistics — М.: РГГУ, 2011. —С. 591–604.79. Shen D., Lapata M. Using Semantic Roles to Improve Question Answering// Proceedings of the 2007 Joint Conference on Empirical Methods in NaturalLanguage Processing and Computational Natural Language Learning (EMNLP-CoNLL)— Association for Computational Linguistics, 2007. — С.

12–21.80. Sibson R. SLINK: an optimally efficient algorithm for the single-link clustermethod // The Computer Journal. — 1973. — Т. 16. — № 1. — С. 30–34.81. Surdeanu M., Johansson R., Meyers A., и др. The CoNLL-2008 Shared Taskon Joint Parsing of Syntactic and Semantic Dependencies // Proceedings of theTwelfth Conference on Computational Natural Language Learning (CoNLL ’08) —2008. — № August — С. 159–177.82. Surdeanu M., Turmo J.

Semantic role labeling using complete syntacticanalysis // Proceedings of the Ninth Conference on Computational Natural LanguageLearning — Stroudsburg, PA, USA: Association for Computational Linguistics, 2005.— С. 221–224.83. Titov I., Klementiev A. A Bayesian approach to unsupervised semantic roleinduction // Proceedings of the 13th Conference of the European Chapter of theAssociation for Computational Linguistics. Association for Computational Linguistics— Stroudsburg, PA, USA: Association for Computational Linguistics, 2012. — С.

12–22.84. Toldova S., Roytberg A., Ladygina A.A., и др. RU-EVAL-2014 : EvaluatingAnaphora and Coreference Resolution for Russian // 20-я Международная175конференция по компьютерной лингвистике «Диалог» — 2014. — С. 1–14.85. Valin R. Van. Generalized semantic roles and the syntax-semanticsinterface // Empirical issues in formal syntax and semantics / под ред. F. Corblin, C.Dobrovie-Sorin, J.-M.

Характеристики

Тип файла
PDF-файл
Размер
3,77 Mb
Предмет
Высшее учебное заведение

Список файлов диссертации

Автоматическая разметка семантических ролей в русском языке
Свежие статьи
Популярно сейчас
Почему делать на заказ в разы дороже, чем купить готовую учебную работу на СтудИзбе? Наши учебные работы продаются каждый год, тогда как большинство заказов выполняются с нуля. Найдите подходящий учебный материал на СтудИзбе!
Ответы на популярные вопросы
Да! Наши авторы собирают и выкладывают те работы, которые сдаются в Вашем учебном заведении ежегодно и уже проверены преподавателями.
Да! У нас любой человек может выложить любую учебную работу и зарабатывать на её продажах! Но каждый учебный материал публикуется только после тщательной проверки администрацией.
Вернём деньги! А если быть более точными, то автору даётся немного времени на исправление, а если не исправит или выйдет время, то вернём деньги в полном объёме!
Да! На равне с готовыми студенческими работами у нас продаются услуги. Цены на услуги видны сразу, то есть Вам нужно только указать параметры и сразу можно оплачивать.
Отзывы студентов
Ставлю 10/10
Все нравится, очень удобный сайт, помогает в учебе. Кроме этого, можно заработать самому, выставляя готовые учебные материалы на продажу здесь. Рейтинги и отзывы на преподавателей очень помогают сориентироваться в начале нового семестра. Спасибо за такую функцию. Ставлю максимальную оценку.
Лучшая платформа для успешной сдачи сессии
Познакомился со СтудИзбой благодаря своему другу, очень нравится интерфейс, количество доступных файлов, цена, в общем, все прекрасно. Даже сам продаю какие-то свои работы.
Студизба ван лав ❤
Очень офигенный сайт для студентов. Много полезных учебных материалов. Пользуюсь студизбой с октября 2021 года. Серьёзных нареканий нет. Хотелось бы, что бы ввели подписочную модель и сделали материалы дешевле 300 рублей в рамках подписки бесплатными.
Отличный сайт
Лично меня всё устраивает - и покупка, и продажа; и цены, и возможность предпросмотра куска файла, и обилие бесплатных файлов (в подборках по авторам, читай, ВУЗам и факультетам). Есть определённые баги, но всё решаемо, да и администраторы реагируют в течение суток.
Маленький отзыв о большом помощнике!
Студизба спасает в те моменты, когда сроки горят, а работ накопилось достаточно. Довольно удобный сайт с простой навигацией и огромным количеством материалов.
Студ. Изба как крупнейший сборник работ для студентов
Тут дофига бывает всего полезного. Печально, что бывают предметы по которым даже одного бесплатного решения нет, но это скорее вопрос к студентам. В остальном всё здорово.
Спасательный островок
Если уже не успеваешь разобраться или застрял на каком-то задание поможет тебе быстро и недорого решить твою проблему.
Всё и так отлично
Всё очень удобно. Особенно круто, что есть система бонусов и можно выводить остатки денег. Очень много качественных бесплатных файлов.
Отзыв о системе "Студизба"
Отличная платформа для распространения работ, востребованных студентами. Хорошо налаженная и качественная работа сайта, огромная база заданий и аудитория.
Отличный помощник
Отличный сайт с кучей полезных файлов, позволяющий найти много методичек / учебников / отзывов о вузах и преподователях.
Отлично помогает студентам в любой момент для решения трудных и незамедлительных задач
Хотелось бы больше конкретной информации о преподавателях. А так в принципе хороший сайт, всегда им пользуюсь и ни разу не было желания прекратить. Хороший сайт для помощи студентам, удобный и приятный интерфейс. Из недостатков можно выделить только отсутствия небольшого количества файлов.
Спасибо за шикарный сайт
Великолепный сайт на котором студент за не большие деньги может найти помощь с дз, проектами курсовыми, лабораторными, а также узнать отзывы на преподавателей и бесплатно скачать пособия.
Популярные преподаватели
Добавляйте материалы
и зарабатывайте!
Продажи идут автоматически
6392
Авторов
на СтудИзбе
307
Средний доход
с одного платного файла
Обучение Подробнее