دوره 12، شماره 3 - ( 9-1394 )                   جلد 12 شماره 3 صفحات 108-99 | برگشت به فهرست نسخه ها

XML English Abstract Print


Download citation:
BibTeX | RIS | EndNote | Medlars | ProCite | Reference Manager | RefWorks
Send citation to:

Zarei F, Faili H, Mirian M. A machine learning approach for correcting the errors of a Treebank . JSDP 2015; 12 (3) :99-108
URL: http://jsdp.rcisp.ac.ir/article-1-221-fa.html
زارعی فرزانه، فیلی هشام، میریان مریم. تصحیح خودکار خطا در درخت بانک نحوی با استفاده از یادگیری ماشینی انتقال محور. پردازش علائم و داده‌ها. 1394; 12 (3) :99-108

URL: http://jsdp.rcisp.ac.ir/article-1-221-fa.html


دانشگاه تهران
چکیده:   (5622 مشاهده)

درخت بانک یکی از پرکاربردترین منابع در به کارگیری روش های یادگیری باسرپرستی و نیمه سرپرستی در سامانه های پردازش زبان های طبیعی مانند ابزارهای شناسایی گفتار، تحلیلگرهای نحوی و نرم افزارهای مترجم ماشینی است. روش های مختلفی جهت تولید درخت بانک وجود دارد که می توان آن ها را به دو طبقه ی اصلی، روش های تولید دستی و روش های تولید خودکار تقسیم کرد. در هر یک از این روش ها، درخت بانک حاصل دارای خطاهایی هستند که البته میزان این خطاها در روش تولید خودکار به مراتب بیشتر است. وجود خطا در درخت بانک باعث می‌شود که نتوان از آن به عنوان یک منبع مناسب استفاده کرد. در این مقاله یک روش کاملا خودکار ارائه شده است که در آن سعی شده یک درخت بانک که با دستور درخت-پیوندی لغوی برچسب گذاری شده است، اصلاح گردد. روش ارائه شده نوعی روش تشخیص و تصحیح خطا براساس یادگیری انتقال محور است و بر روی یک درخت بانک که پیشتر به روش خودکار تولید شده بود اجرا شد و سبب بهبود آن بانک از 68% به 79% طبق معیار F1 شد.

متن کامل [PDF 1767 kb]   (1613 دریافت)    
نوع مطالعه: پژوهشي | موضوع مقاله: مقالات پردازش گفتار
دریافت: 1392/12/17 | پذیرش: 1394/5/13 | انتشار: 1394/10/14 | انتشار الکترونیک: 1394/10/14

ارسال نظر درباره این مقاله : نام کاربری یا پست الکترونیک شما:
CAPTCHA

ارسال پیام به نویسنده مسئول


بازنشر اطلاعات
Creative Commons License این مقاله تحت شرایط Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License قابل بازنشر است.

کلیه حقوق این تارنما متعلق به فصل‌نامة علمی - پژوهشی پردازش علائم و داده‌ها است.