通过评估实现概率 LR 解析系统中的开发投入分配
cmp-lg
2008-02-03 v1 计算与语言
摘要
我们描述了一个用于鲁棒、域无关英文语法解析的实现系统，采用基于统一的词性和标点标签语法配合概率 LR 解析器。我们呈现了系统性能的多维度评估；这些评估使我们能够评估每个独立部分对整体成功贡献，从而确定其进一步完善的开发投入。目前，该系统能够解析包含多个不同体裁的大型通用文本语料库中约 80% 的句子。在 250 句随机抽样句子上，系统的平均跨越括号率为 0.71，召回率和精确率分别为 83% 和 84%。
引用
@article{arxiv.cmp-lg/9604004,
title = {Apportioning Development Effort in a Probabilistic LR Parsing System through Evaluation},
author = {John Carroll and Ted Briscoe},
journal= {arXiv preprint arXiv:cmp-lg/9604004},
year = {2008}
}
备注
10 pages, 1 Postscript figure. To Appear in Proceedings of the Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing, University of Pennsylvania, May 1996