要約
本研究では、XPOSシーケンスから形態系構造を識別し、それらの構造を対応するUPOカテゴリに合わせた半自動化されたフレームワークを導入することにより、第2言語（L2）韓国の普遍的な依存関係に関する最近の研究を拡張しています。
また、論争的なエッセイから2,998件の新しい文章を注釈することにより、既存のL2-Koreanコーパスを拡大します。
Xpos-uposアラインメントの影響を評価するために、2つのNLPツールキットを使用して、これらのアライメントの有無にかかわらず、データセットのL2-KOREAN MOLPHOSYNTACTIC分析モデルを微調整します。
我々の結果は、アラインドされたデータセットが注釈層全体の一貫性を改善するだけでなく、特に限られた注釈付きデータの場合に、形態系タグ付けと依存関係の精度を向上させることを示しています。
要約(オリジナル)
The present study extends recent work on Universal Dependencies annotations for second-language (L2) Korean by introducing a semi-automated framework that identifies morphosyntactic constructions from XPOS sequences and aligns those constructions with corresponding UPOS categories. We also broaden the existing L2-Korean corpus by annotating 2,998 new sentences from argumentative essays. To evaluate the impact of XPOS-UPOS alignments, we fine-tune L2-Korean morphosyntactic analysis models on datasets both with and without these alignments, using two NLP toolkits. Our results indicate that the aligned dataset not only improves consistency across annotation layers but also enhances morphosyntactic tagging and dependency-parsing accuracy, particularly in cases of limited annotated data.
arxiv情報
| 著者 | Hakyung Sung,Gyu-Ho Shin,Chanyoung Lee,You Kyung Sung,Boo Kyung Jung |
| 発行日 | 2025-06-11 05:35:33+00:00 |
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