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Automatically Acquiring Fine-Grained Information Status Distinctions in German

机译:自动获取德语中细粒度的信息状态区别

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摘要

We present a model for automatically predicting information status labels for German referring expressions. We train a CRF on manually annotated phrases, and predict a fine-grained set of labels. We achieve an accuracy score of 69.56% on our most detailed label set, 76.62% when gold standard coreference is available.
机译:我们提出了一种模型,用于自动预测德语参考表达的信息状态标签。我们在人工注释的短语上训练CRF,并预测一组细粒度的标签。在最详细的标签上,我们的准确度得分为69.56%,在获得黄金标准共同参照时,准确度得分为76.62%。

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