Webbläsaren som du använder stöds inte av denna webbplats. Alla versioner av Internet Explorer stöds inte längre, av oss eller Microsoft (läs mer här: * https://www.microsoft.com/en-us/microsoft-365/windows/end-of-ie-support).

Var god och använd en modern webbläsare för att ta del av denna webbplats, som t.ex. nyaste versioner av Edge, Chrome, Firefox eller Safari osv.

Mia-Marie Hammarlin

Mia-Marie Hammarlin

Universitetslektor

Mia-Marie Hammarlin

Investigating the Effects of MWE Identification in Structural Topic Modelling

Författare

  • Dimitrios Kokkinakis
  • Ricardo Muñoz Sánchez
  • Sebastianus C.J. Bruinsma
  • Mia Marie Hammarlin

Summary, in English

Multiword expressions (MWEs) are common word combinations which exhibit idiosyncrasies in various linguistic levels. For various downstream natural language processing applications and tasks, the identification and discovery of MWEs has been proven to be potentially practical and useful, but still challenging to codify. In this paper we investigate various, relevant to MWE, resources and tools for Swedish, and, within a specific application scenario, we apply structural topic modelling to investigate whether there are any interpretative advantages of identifying MWEs.

Avdelning/ar

  • Birgit Rausing Centrum för Medicinsk Humaniora (BRCMH)

Publiceringsår

2023

Språk

Engelska

Sidor

36-44

Publikation/Tidskrift/Serie

19th Workshop on Multiword Expressions, MWE 2023 - Proceedings

Dokumenttyp

Konferensbidrag

Förlag

Association for Computational Linguistics

Ämne

  • Language Technology (Computational Linguistics)

Conference name

19th Workshop on Multiword Expressions, MWE 2023

Conference date

2023-05-06

Conference place

Hybrid, Dubrovnik, Croatia

Status

Published

ISBN/ISSN/Övrigt

  • ISBN: 9781959429593