Details

Title Сравнительный анализ двух алгоритмов построения AMR-представлений логико-грамматической структуры предложения: бакалаврская работа: 01.03.02
Creators Куц Никита Александрович
Scientific adviser Иванков Алексей Александрович
Organization Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт прикладной математики и механики
Imprint Санкт-Петербург, 2017
Collection Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Subjects abstract meaning representation; семантический анализ предложения
Document type Bachelor graduation qualification work
File type PDF
Language Russian
Level of education Bachelor
Speciality code (FGOS) 01.03.02
Speciality group (FGOS) 010000 - Математика и механика
DOI 10.18720/SPBPU/2/v17-6576
Rights Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование)
Record key RU\SPSTU\edoc\48754
Record create date 11/17/2017

Allowed Actions

Action 'Read' will be available if you login or access site from another network

Action 'Download' will be available if you login or access site from another network

Group Anonymous
Network Internet

Настоящая работа посвящена сравнительному анализу двух алгоритмов (camr, jamr) построения логико-грамматической структуры предложения. amr-аннотация для конкретного предложения на английском языке описывает его абстрактный смысл. Проведен литературный обзор, в ходе которого были подробно изложены принципы работы каждого из парсеров,представлены и прокомментированы псевдокоды каждого из этапов алгоритмов. В ходе исследования основное внимание было сосредоточено на способах построения функций перевода в пространство признаков, использованных в парсерах camr иjamr. В ходе анализа данных функций, были выявлены ключевые отличия между функциями перевода в пространство признаков,использованных на этапе идентификации концептов (jamr) и на этапе выбора наиболее вероятного перехода (camr). Основываясь на результатах авторов парсеров jamr, camr, было выявлено,что построение функции перевода в пространство признаков является важным фактором, влияющим на точность и полноту результатов каждого из парсеров. Также было выявлено, что за счет введения большего числа признаков могут улучшаться показатели парсеров на тестовом корпусе, однако признаки могут оказаться специфичны именно для него, то есть актуальна проблема переобучения.

Network User group Action
ILC SPbPU Local Network All
Read Print Download
Internet Authorized users SPbPU
Read Print Download
Internet Anonymous

Access count: 134 
Last 30 days: 0

Detailed usage statistics