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You searched for subject:(Morphosyntactic classification). Showing records 1 – 3 of 3 total matches.

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Université Toulouse II – Le Mirail

1. Mirmarashi, Fatemeh. Adjectif en Persan : étude morphosyntaxique et sémantique : Persian adjective : morphosyntactic and semantic study.

Degree: Docteur es, Sciences du langage, 2011, Université Toulouse II – Le Mirail

Notre étude a commencé par une brève présentation de la langue persane et des parties du discours suivi par la démonstration de l'adjectif persan dans la grammaire contemporaine, notion floue dans les études antérieures. Étant donné que l'adjectif persan n'a pas de marquage flexionnel, cette étude exploratoire a pour but d’identifier des critères pertinents pour distinguer la catégorie adjectivale des autres catégories existantes (notamment nominale et verbale). Le résultat de ce travail nous a conduits à une étude morphosyntaxique et sémantique nous permettant de conclure au fait que l'adjectif persan est une sous-catégorie de la catégorie nominale.

Our study begins with a brief presentation of the Persian language and the parts of speech followed by the demonstration of the Persian adjective in the contemporary grammar and to look for this vague notion in the previous studies. Given that the Persian adjective has no inflected marking, this search aims to identifying distinctive criteria to distinguish the adjectival category from the other existing categories (in particular nominal and verbal). The results of this work conduct us towards a morphosyntactic and semantic study which allowing us to conclude that the Persian adjective is a subcategory of the nominal category.

Advisors/Committee Members: Choi-Jonin, Injoo (thesis director).

Subjects/Keywords: Épithète; Attribut; Classification morphosyntaxique; Classification sémantique; Predicative; Attributive; Morphosyntactic classification; Semantic classification

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APA (6th Edition):

Mirmarashi, F. (2011). Adjectif en Persan : étude morphosyntaxique et sémantique : Persian adjective : morphosyntactic and semantic study. (Doctoral Dissertation). Université Toulouse II – Le Mirail. Retrieved from http://www.theses.fr/2011TOU20099

Chicago Manual of Style (16th Edition):

Mirmarashi, Fatemeh. “Adjectif en Persan : étude morphosyntaxique et sémantique : Persian adjective : morphosyntactic and semantic study.” 2011. Doctoral Dissertation, Université Toulouse II – Le Mirail. Accessed November 22, 2019. http://www.theses.fr/2011TOU20099.

MLA Handbook (7th Edition):

Mirmarashi, Fatemeh. “Adjectif en Persan : étude morphosyntaxique et sémantique : Persian adjective : morphosyntactic and semantic study.” 2011. Web. 22 Nov 2019.

Vancouver:

Mirmarashi F. Adjectif en Persan : étude morphosyntaxique et sémantique : Persian adjective : morphosyntactic and semantic study. [Internet] [Doctoral dissertation]. Université Toulouse II – Le Mirail; 2011. [cited 2019 Nov 22]. Available from: http://www.theses.fr/2011TOU20099.

Council of Science Editors:

Mirmarashi F. Adjectif en Persan : étude morphosyntaxique et sémantique : Persian adjective : morphosyntactic and semantic study. [Doctoral Dissertation]. Université Toulouse II – Le Mirail; 2011. Available from: http://www.theses.fr/2011TOU20099

2. Donaj, Gregor. AVTOMATSKO RAZPOZNAVANJE GOVORA ZA PREGIBNI JEZIK Z UPORABO MORFOLOŠKIH JEZIKOVNIH MODELOV S KONTEKSTNO ODVISNO STRUKTURO.

Degree: 2015, Univerza v Mariboru

V nalogi smo se posvetili jezikovnemu modeliranju za avtomatsko razpoznavanje govora z velikim slovarjem besed. Pri takšnem razpoznavanju je še vedno velika težava pravilnost razpoznavanja izgovorjenih besed. Ta je še posebej izrazita pri morfološko kompleksnejših jezikih, kot je slovenščina. Za delovanje sistema razpoznavanja tekočega govora potrebujemo jezikovne modele. Da lahko zgradimo primeren jezikovni model, potrebujemo ustrezno velike učne množice podatkov, ki morajo pri morfološko kompleksnejših jezikih biti še večje. Sodobni razpoznavalniki govora za slovenščino delajo več napak kot razpoznavalniki za druge jezike. Pogost problem so napačno razpoznane končnice besed. To kaže, da je smiselno razmišljati o vključevanju oblikoskladenjskih informacij v jezikovno modeliranje, če hočemo zmanjšati število napak. V doktorski nalogi predstavljamo zasnovo sistema, ki ob običajnih n-gramskih besednih jezikovnih modelih uporablja tudi modele, ki vključujejo informacije o besedni vrsti in slovničnih kategorijah prepoznanih besed. Imenujemo jih morfološki modeli. Razvili smo algoritem, ki na osnovi rezultatov perpleksnosti na razvojni množici določa najprimernejšo strukturo takšnih modelov glede na besedne vrste konteksta besede, ki jo ocenjujemo. Pravimo, da imajo modeli kontekstno odvisno strukturo. Implementirali smo jih kot faktorizirane jezikovne modele. V teh modelih se soočamo z veliko množico različnih možnih kontekstov besede in za vsak kontekst gradimo strukturo modelov ločeno. Pri tem lahko uporabimo le majhen del učne množice. Zato prihaja tudi tukaj do pomanjkanja učnih podatkov, kljub temu da imamo manjše zahteve po velikosti učne množice. Zato smo razvili pristope združevanja različnih kontekstov. Zaradi velikega števila možnih kontekstov in veliko različnih možnosti struktur modelov smo razvili tudi pristope za omejeno iskanje možnih struktur modelov na podlagi postopne gradnje njihovih struktur in sprotnega ocenjevanja. Sistem razpoznavanja je zasnovan v obliki dvoprehodnega algoritma, kjer v drugem prehodu uporabljamo v okviru doktorske disertacije razvite modele. Razvili smo tudi postopek za hitro optimizacijo uteži modelov in postopek dinamičnega uteževanja glede na kontekst besede. Uspešnost razpoznavanja z razvitimi modeli in brez njih smo testirali na slovenski govorni bazi Broadcast News.

In this thesis, we are focused on language modelling for automatic speech recognition in large vocabulary applications, where we are still experiencing the problem of insufficient recognition accuracy. This problem is more present in morphologically complex languages, for example Slovene. For such a system to work properly we need language models. State of the art speech recognition systems for Slovene still produce a hidher number of recognition errors that recognizers for other langauges. We see many sentences that are still understandable, but which contain syntactical errors. Often errors are present in the word endings. Therefore it seems reasonable to include morphosyntactic information into language…

Advisors/Committee Members: Kačič, Zdravko.

Subjects/Keywords: avtomatsko razpoznavanje govora z velikim slovarjem; jezikovno modeliranje; faktorizirani jezikovni modeli; perpleksnost; oblikoskladenjske oznake; dvoprehodni iskalni algoritmi; large vocabulary automatic speech recognition; language modelling; factored language models; perplexity; morphosyntactic description tags; two-pass search algorithms; info:eu-repo/classification/udc/004.934:81'366-047.58(043.3)

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APA (6th Edition):

Donaj, G. (2015). AVTOMATSKO RAZPOZNAVANJE GOVORA ZA PREGIBNI JEZIK Z UPORABO MORFOLOŠKIH JEZIKOVNIH MODELOV S KONTEKSTNO ODVISNO STRUKTURO. (Doctoral Dissertation). Univerza v Mariboru. Retrieved from https://dk.um.si/IzpisGradiva.php?id=47775 ; https://dk.um.si/Dokument.php?id=71787&dn= ; https://plus.si.cobiss.net/opac7/bib/18693910?lang=sl

Chicago Manual of Style (16th Edition):

Donaj, Gregor. “AVTOMATSKO RAZPOZNAVANJE GOVORA ZA PREGIBNI JEZIK Z UPORABO MORFOLOŠKIH JEZIKOVNIH MODELOV S KONTEKSTNO ODVISNO STRUKTURO.” 2015. Doctoral Dissertation, Univerza v Mariboru. Accessed November 22, 2019. https://dk.um.si/IzpisGradiva.php?id=47775 ; https://dk.um.si/Dokument.php?id=71787&dn= ; https://plus.si.cobiss.net/opac7/bib/18693910?lang=sl.

MLA Handbook (7th Edition):

Donaj, Gregor. “AVTOMATSKO RAZPOZNAVANJE GOVORA ZA PREGIBNI JEZIK Z UPORABO MORFOLOŠKIH JEZIKOVNIH MODELOV S KONTEKSTNO ODVISNO STRUKTURO.” 2015. Web. 22 Nov 2019.

Vancouver:

Donaj G. AVTOMATSKO RAZPOZNAVANJE GOVORA ZA PREGIBNI JEZIK Z UPORABO MORFOLOŠKIH JEZIKOVNIH MODELOV S KONTEKSTNO ODVISNO STRUKTURO. [Internet] [Doctoral dissertation]. Univerza v Mariboru; 2015. [cited 2019 Nov 22]. Available from: https://dk.um.si/IzpisGradiva.php?id=47775 ; https://dk.um.si/Dokument.php?id=71787&dn= ; https://plus.si.cobiss.net/opac7/bib/18693910?lang=sl.

Council of Science Editors:

Donaj G. AVTOMATSKO RAZPOZNAVANJE GOVORA ZA PREGIBNI JEZIK Z UPORABO MORFOLOŠKIH JEZIKOVNIH MODELOV S KONTEKSTNO ODVISNO STRUKTURO. [Doctoral Dissertation]. Univerza v Mariboru; 2015. Available from: https://dk.um.si/IzpisGradiva.php?id=47775 ; https://dk.um.si/Dokument.php?id=71787&dn= ; https://plus.si.cobiss.net/opac7/bib/18693910?lang=sl

3. Asbayou, Omar. L'identification des entités nommées en arabe en vue de leur extraction et classification automatiques : la construction d’un système à base de règles syntactico-sémantique : Identification of arabic named entities with a view to their automatique extraction an classification : a syntactico-semantic rule based system.

Degree: Docteur es, Lexicologie et terminologie multilingues, 2016, Lyon

Cette thèse explique et présente notre démarche de la réalisation d’un système à base de règles de reconnaissance et de classification automatique des EN en arabe. C’est un travail qui implique deux disciplines : la linguistique et l’informatique. L’outil informatique et les règles la linguistiques s’accouplent pour donner naissance à une nouvelle discipline ; celle de « traitement automatique des langues », qui opère sur des niveaux différents (morphosyntaxique, syntaxique, sémantique, syntactico-sémantique etc.). Nous avons donc, dans ce qui nous concerne, mis en œuvre des informations et règles linguistiques nécessaires au service du logiciel informatique, qui doit être en mesure de les appliquer, pour extraire et classifier, par des annotations syntaxiques et/ou sémantiques, les différentes classes d’entités nommées.Ce travail de thèse s’inscrit donc dans un cadre général de traitement automatique des langues, mais plus particulièrement dans la continuité des travaux réalisés au niveau de l’analyse morphosyntaxique par la conception et la réalisation des bases des données lexicales SAMIA et ensuite DIINAR avec l’ensemble de résultats de recherches qui en découlent. C’est une tâche qui vise à l’enrichissement lexical par des entités nommées simples et complexes, et qui veut établir la transition de l’analyse morphosyntaxique vers l’analyse syntaxique, et syntatico-sémantique dans une visée plus générale de l’analyse du contenu textuel. Pour comprendre de quoi il s’agit, il nous était important de commencer par la définition de l’entité nommée. Et pour mener à bien notre démarche, nous avons distingué entre deux types principaux : pur nom propre et EN descriptive. Nous avons aussi établi une classification référentielle en se basant sur diverses classes et sous-classes qui constituent la référence de nos annotations sémantiques. Cependant, nous avons dû faire face à deux difficultés majeures : l’ambiguïté lexicale et les frontières des entités nommées complexes. Notre système adopte une approche à base de règles syntactico-sémantiques. Il est constitué, après le Niveau 0 d’analyse morphosyntaxique, de cinq niveaux de construction de patrons syntaxiques et syntactico-sémantiques basés sur les informations linguistique nécessaires (morphosyntaxiques, syntaxiques, sémantique, et syntactico-sémantique). Ce travail, après évaluation en utilisant deux corpus, a abouti à de très bons résultats en précision, en rappel et en F–mesure. Les résultats de notre système ont un apport intéressant dans différents application du traitement automatique des langues notamment les deux tâches de recherche et d’extraction d’informations. En effet, on les a concrètement exploités dans les deux applications (recherche et extraction d’informations). En plus de cette expérience unique, nous envisageons par la suite étendre notre système à l’extraction et la classification des phrases dans lesquelles, les entités classifiées, principalement les entités nommées et les verbes, jouent respectivement le rôle d’arguments et de prédicats. Un… Advisors/Committee Members: Dichy, Joseph (thesis director), Hassoun, Mohamed (thesis director).

Subjects/Keywords: Entités nommées en arabe; Reconnaissance et classification des entités nommées; Système à base de règles; Règles syntacttico-sémantiques; Attributs des classes; Niveaux de règles; Analyse morphosyntaxique; DIINAR; Analyse syntaxique; Relations sémantiques; Déclencheurs; Arabic named entities; Named entity recognition and classification; Rule base syntem; Syntacttico-sémantic rules; Class attributes; Rule levels; Morphosyntactic analysis; DIINAR; Syntactic analysis; Semantic relations; Trigger words; 492.7

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APA (6th Edition):

Asbayou, O. (2016). L'identification des entités nommées en arabe en vue de leur extraction et classification automatiques : la construction d’un système à base de règles syntactico-sémantique : Identification of arabic named entities with a view to their automatique extraction an classification : a syntactico-semantic rule based system. (Doctoral Dissertation). Lyon. Retrieved from http://www.theses.fr/2016LYSE2136

Chicago Manual of Style (16th Edition):

Asbayou, Omar. “L'identification des entités nommées en arabe en vue de leur extraction et classification automatiques : la construction d’un système à base de règles syntactico-sémantique : Identification of arabic named entities with a view to their automatique extraction an classification : a syntactico-semantic rule based system.” 2016. Doctoral Dissertation, Lyon. Accessed November 22, 2019. http://www.theses.fr/2016LYSE2136.

MLA Handbook (7th Edition):

Asbayou, Omar. “L'identification des entités nommées en arabe en vue de leur extraction et classification automatiques : la construction d’un système à base de règles syntactico-sémantique : Identification of arabic named entities with a view to their automatique extraction an classification : a syntactico-semantic rule based system.” 2016. Web. 22 Nov 2019.

Vancouver:

Asbayou O. L'identification des entités nommées en arabe en vue de leur extraction et classification automatiques : la construction d’un système à base de règles syntactico-sémantique : Identification of arabic named entities with a view to their automatique extraction an classification : a syntactico-semantic rule based system. [Internet] [Doctoral dissertation]. Lyon; 2016. [cited 2019 Nov 22]. Available from: http://www.theses.fr/2016LYSE2136.

Council of Science Editors:

Asbayou O. L'identification des entités nommées en arabe en vue de leur extraction et classification automatiques : la construction d’un système à base de règles syntactico-sémantique : Identification of arabic named entities with a view to their automatique extraction an classification : a syntactico-semantic rule based system. [Doctoral Dissertation]. Lyon; 2016. Available from: http://www.theses.fr/2016LYSE2136

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