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Universitätsbibliothek Heidelberg
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 Online-Ressource
Verfasst von:Do, Bich-Ngoc [VerfasserIn]   i
 Rehbein, Ines [VerfasserIn]   i
Titel:Neural PP attachment disambiguation systems
Verf.angabe:Bich-Ngoc Do, Ines Rehbein
Verlagsort:Heidelberg
Verlag:Universität
E-Jahr:2023
Jahr:2023-11-13
Umfang:1 Online-Ressource (16 Files)
Fussnoten:Produktionsdatum: 2020 ; Gesehen am 22.11.2023
Abstract:This resource contains code for different types of neural PP attachment disambiguation systems: A disambiguation system inspired by de Kok et al. (2017) but with the ranking loss function. A disambiguation system with biaffine attention similar to the neural dependency parser in Dozat and Manning (2017). The systems are described in details in the paper: Do and Rehbein (2020). "Parsers Know Best: German PP Attachment Revisited". We also include all pre-trained models reported in the paper.
DOI:doi:10.11588/data/DKWKGJ
URL:kostenfrei: Volltext: https://doi.org/10.11588/data/DKWKGJ
 kostenfrei: Volltext: https://heidata.uni-heidelberg.de/dataset.xhtml?persistentId=doi:10.11588/data/DKWKGJ
 kostenfrei: Volltext: https://github.com/bichngocdo/biaffine-pp-disambiguation
 DOI: https://doi.org/10.11588/data/DKWKGJ
Datenträger:Online-Ressource
Dokumenttyp:Forschungsdaten
 Datenbank
Sprache:eng
Bibliogr. Hinweis:Forschungsdaten zu: Do, Bich-Ngoc, 1989 - : Parsers know best
Sach-SW:Arts and Humanities
 Computer and Information Science
K10plus-PPN:1871577489
 
 
Lokale URL UB: Zum Volltext

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