Notice bibliographique
Résumé
Welcome to the ACL Workshop on Parsing German, the first of what we hope will be a long and fruitful series of workshops on this topic. German possesses an interesting set of configurational properties on the syntactic level which make it far less flexible with respect to word order than other free word order languages. Analyses of these properties, which have formed a part of the traditional syntax of German since the early 19th century, only re-entered the mainstream of generative linguistics research within the last twenty years or so. In computational linguistics, however, their realization has varied quite widely: in HPSG-style analyses, multiple parse trees, special constraints on liberation in constraint-based dependency-style analyses, various hybrid deep/shallow approaches, and agnostic parameter estimation over graphs. This variation can also acutely be felt in the annotation of German treebanks. Many corpora have historically elected to annotate only a few of the different senses of the term constituent inherent to German syntax, resulting in standards that make German appear either more like English or more like Czech. The aim of this workshop was to provide a forum for theoretical discussion as well as a shared task, based on the TIGER and TueBa-D/Z German treebanks, for these various approaches to make their case on empirical grounds. This combination we believe to be essential to balancing the considerations of what structure merits learning versus the ease with which it can be learned. Both treebanks are annotated collections of German newspaper text on similar topics. They are annotated with POS, morphology, phrase structure, and grammatical functions. TueBa-D/Z additionally uses topological fields to describe fundamental word order restrictions in German clauses. The treebanks differ significantly in their annotation schemes, however: while TIGER relies on crossing branches to describe long distance relationships, TueBa-D/Z uses pure tree structures with designated labels for long distance relationships. Additionally, the annotation is TIGER is flat on the phrasal level while TueBa-D/Z annotates phrasal structure more hierarchically. A report on the results of this year's shared task can be found in the final paper of these proceedings.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,007 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,140 | 0,076 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».