تقدم الورقة موردا جديدا ورمائيا، لدراسة مورفولوجيا تكوين الكلمة السويدية الحديثة.تم تقسيم ما يقرب من 16.000 مادة معجمية في المورد بشكل يدويا إلى مورفيمز تشكيل Word، ومسمى لفئاتها، مثل البادئات والمعقاص والجذور، وما إلى ذلك آليات تكوين كلمة، مثل الاشتقاق والمضاعف قد ارتبطت بكل عنصرفي القائمة.توضح المقالة اختيار العناصر التوضيحي اليدوي ومبادئ التوضيحية، والتقارير المتعلقة بموثوقية التوضيحية اليدوية، ويعرض الأدوات والموارد وبعض الإحصاءات الأولى.بالنظر إلى طبيعة الموارد الخاصة بالموارد، من الممكن استخدامه للدراسات التجريبية وكذلك تطوير خوارزميات مدركة في مجال اللغويسيا تجزئة مورفيم ووضع العلامات (نهج الكلمات الفرعية الإحصائية CF).سيتم توفير المورد بحرية متاحة.
The paper introduces a new resource, CoDeRooMor, for studying the morphology of modern Swedish word formation. The approximately 16.000 lexical items in the resource have been manually segmented into word-formation morphemes, and labeled for their categories, such as prefixes, suffixes, roots, etc. Word-formation mechanisms, such as derivation and compounding have been associated with each item on the list. The article describes the selection of items for manual annotation and the principles of annotation, reports on the reliability of the manual annotation, and presents tools, resources and some first statistics. Given the''gold'' nature of the resource, it is possible to use it for empirical studies as well as to develop linguistically-aware algorithms for morpheme segmentation and labeling (cf statistical subword approach). The resource will be made freely available.
المراجع المستخدمة
https://aclanthology.org/
يمكن أن تساعد ردود الفعل التصحيحية التلقائية التلقائي على تعلم اللغة من خلفيات مختلفة اكتساب لغة جديدة بشكل أفضل.تقدم هذه الورقة مجموعة بيانات متعلمة باللغة الإنجليزية التي يرافقها أخطاء المتعلمين معلومات حول مصادر الأخطاء المحتملة.تحتوي مجموعة البيا
سنلقاشر 17000 وظيفة SNS مع كل من الكثافة العاطفية الشخصية للكاتب وهدف القارئ واحد لبناء مجموعة بيانات تحليل العاطفة اليابانية.في هذه الدراسة، نستكشف الفرق بين الكثافة العاطفية للكاتب والقراء مع هذه البيانات.وجدنا أن القارئ لا يمكن أن يكتشف تماما عواط
تشبه مهمة تبسيط نص الوثيقة على مستوى المستندات إلى صعوبة تقليل التعقيد الإضافي.نقدم مجموعة بيانات مجمعة حديثا من النصوص الألمانية، التي تم جمعها من مجلة Swiss News 20 Minuten (20 دقيقة) والتي تتكون من مقالات كاملة مقررة مع ملخصات مبسطة.علاوة على ذلك،
نقدم مجموعة اختبار Swewinogender، مجموعة بيانات تشخيصية لقياس التحيز بين الجنسين في دقة Aquerence.وهي على غرارها بعد المعيار الإنجليزي الإنجليزي، ويتم إصدارها مع إحصاءات مرجعية بشأن توزيع الرجال والنساء بين المهن والشكام بين الجنسين والاحتلال في مواد
في اللغة الرومانية، هناك بعض الموارد لفهم النص التلقائي، ولكن بالنسبة للكشف عن المشاعر، لا يوجد أساس معجم، لا يوجد شيء. لتغطية هذه الفجوة، استخراجت بيانات من Twitter وإنشاء بيانات DataSet الأولى التي تحتوي على تغريدات مشروحة مع خمسة أنواع من العواطف: