Ensemble Parsing and its Effect on Machine Translation
Kombinace syntaktických analyzátorů a její vliv na strojový překlad
Year: 2012
Authors: Nathan David Green, Zdeněk Žabokrtský

Abstract (English):
The focus of much of dependency parsing is on creating new modeling techniques and examining new feature sets for existing dependency models. Often these new models are lucky to achieve equivalent results with the current state of
the art results and often perform worse. These approaches are for languages that are often resource-rich and have ample training data available for dependency parsing. For this reason, the accuracy scores are often quite high. This, by its very nature, makes it quite difficult to create a significantly large increase in the current state-of-the-art. Research in this area is often concerned with small accuracy changes or very specific localized changes, such as increasing accuracy of a particular linguistic construction. With so many modeling techniques available to languages with large resources the problem exists on how to exploit the current techniques with the use of combination, or ensemble, techniques along with this plethora of data.

Dependency parsers are almost ubiquitously evaluated on their accuracy scores, these scores say nothing of the complexity and usefulness of the resulting structures. The structures may have more complexity due to the depth of their co-
ordination or noun phrases. As dependency parses are basic structures in which other systems are built upon, it would seem more reasonable to judge these parsers down the NLP pipeline. The types of parsing errors that cause significant
problems in other NLP applications is currently an unknown.

Abstract (Czech):
Fokus hodně závislostní analýzy se na vytváření nových modelovacích technik a zkoumání nových funkcí sady pro stávající závislost modelů. Často jsou tyto nové modely mají to štěstí, aby dosahovaly rovnocenných výsledků s aktuálním stavem
že umělecké výsledky a často vedou hůř. Tyto přístupy jsou pro jazyky, které jsou často zdrojem bohaté a mají dostatek tréninková data k dispozici pro závislost rozebrat. Z tohoto důvodu, přesnost výsledky jsou často dosti vysoká. To, ze své podstaty, je to docela obtížné vytvořit výrazně velký nárůst v současném state-of-the-art. Výzkum v této oblasti se často zabývá malými změnami přesnosti nebo velmi specifickým lokalizovaných změn, jako je zvýšení přesnosti a zejména jazykovou konstrukci. S tolika technik modelování jsou k dispozici pro jazyky s velkým zdroji problém existuje o tom, jak využít stávající techniky s použitím kombinace, nebo souborem, techniky spolu s tímto množstvím dat.

Závislost analyzátory jsou téměř všude se vyskytující hodnoceny na jejich přesnost výsledků, tyto výsledky nemluvě o složitosti a užitečnosti výsledných struktur. Tyto struktury mohou mít větší složitost vzhledem k hloubce jejich co-
koordinační nebo podstatné jméno věty. Jako závislost analyzuje jsou základní struktury, ve kterých jsou ostatní systémy postavené na, by se zdálo rozumné posouzení těchto parserů dolů potrubí NLP. Typy parsování chyb, které způsobují významné
problémy v jiných aplikacích NLP je v současné době znám.