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 | |
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 |
|
Internet | Authorized users SPbPU |
|
Internet | Anonymous |
|
Access count: 134
Last 30 days: 0