CoNLL 2017 Shared Task : Multilingual Parsing from Raw Text to Universal DependenciesCoNLL 2017 Shared Task: Multilingual Parsing from Raw Text to Universal Dependencies CoNLL 2017 Gedeelde Opdrag: Multilingual Toesteling van Ro Teks na Universele Afhanklikhede CoNLL 2017 የተሰራጨ ስራ: Multilingual Parsing from Raw Text to Universal dependencies المهمة المشتركة لـ CoNLL 2017: التحليل متعدد اللغات من النص الخام إلى التبعيات العالمية CoNLL 2017 paylaşılmış iş iş: Böyük mətndən Universal Dependenciyə qədər çoxlu dil analizi Споделена задача: Многоезично анализиране от суров текст до универсални зависимости কএনএল ২০১৭ শেয়ার কর্মসূচি: রাও টেক্সট থেকে বিশ্ববিদ্যালয়ের নির্ভরিত পার্সিং CoNLL 2017 མཉམ་སྤྱོད་པའི་བྱ་འགུལ་དངོས་ཡིག་ཆ་རྩིས་ཐོག་ལས་ཕར་ཐོག་ཡི་གེ་ལས་ སྤྱི་ཁོངས་ལ་རང་མཐུན་རྟེན་དང་། CoNLL 2017 Podijeljeni zadatak: Multilingual Parsing from Raw Text to Universal Dependencies CoNLL 2017 Task Shared: Multilingual Parsing from Raw Text to Universal Dependencies CoNLL 2017 Sdílená úloha: Vícejazyčné parsování z syrového textu do univerzálních závislostí CoNLL 2017 delt opgave: Flersproget fortolkning fra rå tekst til universelle afhængigheder CoNLL 2017 Gemeinsame Aufgabe: Mehrsprachiges Parsing von Rohtext zu universellen Abhängigkeiten Κοινή εργασία: Πολυγλωσσική ανάλυση από ακατέργαστο κείμενο σε καθολικές εξαρτήσεις Tarea compartida de CoNll 2017: análisis multilingüe del texto sin procesar a las dependencias universales CoNLL 2017 jagatud ülesanne: mitmekeelne parsimine toortekstist universaalsetele sõltuvustele کاری مشترک CoNLL ۲۰۰۷: تحلیل زیادی زبان از متن خالی به بستگی جهانی CoNLL 2017 Jaettu tehtävä: Monikielinen parsaus raakatekstistä universaaleihin riippuvuuksiin Tâche partagée ConLL 2017 : analyse multilingue du texte brut aux dépendances universelles Tasc Comhroinnte CoNLL 2017: Parsáil Ilteangach ó Théacs Amh go Spleáchas Uilíoch KCharselect unicode block name CoNLL 2017 משימה משותפת: מעבדה רבת שפותית מטקסט ראש לתמכויות יוניברסליות CoNLL 2017 साझा कार्य: यूनिवर्सल निर्भरताओं के लिए कच्चे पाठ से बहुभाषी पार्सिंग CoNLL 2017. zajednički zadatak: Multilingual Parsing from Raw Text to Universal Dependencies CoNLL 2017 Megosztott feladat: Többnyelvű értelmezés a nyers szövegtől az univerzális függőségekig Դադար CoNLL 2017 Tugas Berkongsi: Penganalisan berbagai bahasa dari Teks Raw ke Dependensi Universal Compito condiviso CoNLL 2017: analisi multilingue dal testo grezzo alle dipendenze universali CoNLL 2017共有タスク:生テキストからユニバーサル依存関係への多言語解析 CoNLL 1997 Joined tasks: Multilanguage CoNLL 2017 გაყოფილი პარამეტრები: მრავალენგური პარამეტრების გადაწყვება გარეშე ტექსტიდან უნივერსალური განსაკუთრებებიდან CoNLL 2017 ортақтастырылған тапсырма: Көптілік талдау мәтіннен көптілік талдау CoNLL 2017 공유 작업: 원본 텍스트에서 일반 종속성까지의 다중 언어 해석 CoNLL 2017 m. bendra užduotis: daugiakalbis analizavimas iš žaliavinio teksto į visuotines priklausomybes CoNLL 2017 заедничка задача: Мултијазично анализирање од суров текст до универзални зависности കോണ്എല് 2017 പങ്കാളിയുള്ള ജോലി: റോ ടെക്സ്റ്റില് നിന്നും യൂണിവല് ആധിപത്യം CoNLL 2017 Холбоотой ажил: Олон хэлний талаар Raw Text-ээс Universal Dependencies руу CoNLL 2017 Tugas Berkongsi: Penghuraian Berbahasa Dari Teks Raw ke Dependensi Universal CoNLL 2017 Kompitu Konġunt: Analiżi Multilingwi mit-Test Prim għad-Dipendenzi Universali CoNLL 2017 Gedeelde taak: Meertalig Parsen van ruwe tekst naar universele afhankelijkheden CoNLL 2017 Delt oppgåve: fleirspråk tolking frå råtekst til universelle avhengighet CoNLL 2017 Wspólne zadanie: Wielojęzyczne analizowanie tekstu surowego do uniwersalnych zależności Tarefa compartilhada CoNLL 2017: análise multilíngue de texto bruto para dependências universais Sarcină partajată CoNLL 2017: Parsing multilingv de la text brut la dependențe universale Совместная задача CoNLL 2017: многоязычный парсинг от необработанного текста к универсальным зависимостям CoNLL 2017 සමාගත වැඩක්: වැඩ භාෂාවික විශ්ලේෂණය Skupna naloga CoNLL 2017: večjezično razčlenitev iz surovega besedila do univerzalnih odvisnosti CoNLL 2017 Shaqada la sharciyey: Jardiiska luuqadaha badan ee Raw-to Universal Dependations CoNLL 2017 Shared Task: Multilingual Parsing from Raw Text to Universal Dependencies CoNLL 2017. zajednièki zadatak: Multilingual Parsing from Raw Text to Universal Dependencies CoNLL 2017 Delad uppgift: Flerspråkig tolkning från obehandlad text till universella beroenden CoNLL 2017 Shared Task: Multilingual Parsing from Raw Text to Universal Dependencies கோன்எல் 2017 பகிர்ந்த பணி CoNLL 2017 Mazmunlar Taýişi: Çoklu dilli Taýýarlama CoNLL 2017 Shared Task: Multilingual Parsing from Raw Text to Universal Dependencies Comment Công việc chia sẻ Coinll bây giờ: đa ngôn ngữ học phân tích từ văn bản thô sang phụ thuộc chung CoNLL 2017 共事:自始文本至通用赖项者多言解析
Daniel Zeman, Martin Popel, Milan Straka, Jan Hajič, Joakim Nivre, Filip Ginter, Juhani Luotolahti, Sampo Pyysalo, Slav Petrov, Martin Potthast, Francis Tyers, Elena Badmaeva, Memduh Gokirmak, Anna Nedoluzhko, Silvie Cinková, Jan Hajič jr., Jaroslava Hlaváčová, Václava Kettnerová, Zdeňka Urešová, Jenna Kanerva, Stina Ojala, Anna Missilä, Christopher D. Manning, Sebastian Schuster, Siva Reddy, Dima Taji, Nizar Habash, Herman Leung, Marie-Catherine de Marneffe, Manuela Sanguinetti, Maria Simi, Hiroshi Kanayama, Valeria de Paiva, Kira Droganova, Héctor Martínez Alonso, Çağrı Çöltekin, Umut Sulubacak, Hans Uszkoreit, Vivien Macketanz, Aljoscha Burchardt, Kim Harris, Katrin Marheinecke, Georg Rehm, Tolga Kayadelen, Mohammed Attia, Ali Elkahky, Zhuoran Yu, Emily Pitler, Saran Lertpradit, Michael Mandl, Jesse Kirchner, Hector Fernandez Alcalde, Jana Strnadová, Esha Banerjee, Ruli Manurung, Antonio Stella, Atsuko Shimada, Sookyoung Kwak, Gustavo Mendonça, Tatiana Lando, Rattima Nitisaroj, Josie Li
Abstract
The Conference on Computational Natural Language Learning (CoNLL) features a shared task, in which participants train and test their learning systems on the same data sets. In 2017, the task was devoted to learning dependency parsers for a large number of languages, in a real-world setting without any gold-standard annotation on input. All test sets followed a unified annotation scheme, namely that of Universal Dependencies. In this paper, we define the task and evaluation methodology, describe how the data sets were prepared, report and analyze the main results, and provide a brief categorization of the different approaches of the participating systems.Abstract
Die Konferensie oor Rekenaar Natuurlike Taal Leer (CoNLL) is 'n gedeelde taak, waarin deelnaders trein en toets hul leersystems op dieselfde data stelle. In 2017, die taak was besluit om afhanklikheidverwerkers te leer vir 'n groot aantal tale, in 'n regte wêreld instelling sonder enige goud-standaard annotasie op invoer. Alle toets stelle volg 'n eenvoudige annotasie skema, naamlik wat van Universele Afhanklikhede. In hierdie papier definieer ons die taak en evalueringsmetodologie, beskrywe hoe die data stelle berei was, raporteer en analyseer die hoofresultate, en verskaf 'n kort kategoriseering van die verskillende toegang van die deelnadende stelsels.Abstract
ጉባኤው በኮንቡቲካዊ ትምህርት ቋንቋ ትምህርት (CoNLL) የተጠቃሚ ስራዎችን ያስተካክላል፤ በተጨማሪዎቹ በዚያው ዳታ ተማሪዎች ሲስተማርናቸውን ይሞክራሉ፡፡ በ2017፣ ስራው በብዙ ቋንቋዎች ላይ የተደገመ የፓርላር ምርጫዎች ለመማር ነው፡፡ የፍትሕት ምርጫዎች በዚህ ፕሮግራም፣ የስራውን እና ማስታወቂያውን ማድረግ እናሳውቃለን፣ የዋነኛው ፍሬዎችን እንዴት እንደተዘጋጁ፣ እንደተዘጋጁ እና እንደምናስተምር እና የልዩ ሥርዓቶች ልዩ ልዩ ልዩነት ክፍተቶችን እናሳውቃለን፡፡Abstract
يتميز مؤتمر تعلم اللغة الطبيعية الحسابية (CoNLL) بمهمة مشتركة ، حيث يقوم المشاركون بتدريب واختبار أنظمة التعلم الخاصة بهم على نفس مجموعات البيانات. في عام 2017 ، تم تكريس المهمة لتعلم محللي التبعية لعدد كبير من اللغات ، في بيئة واقعية دون أي تعليق توضيحي قياسي على المدخلات. اتبعت جميع مجموعات الاختبار مخططًا توضيحيًا موحدًا ، أي نظام التبعيات العالمية. في هذه الورقة ، نحدد المهمة ومنهجية التقييم ، ونصف كيف تم إعداد مجموعات البيانات ، ونبلغ عن النتائج الرئيسية ونحللها ، ونقدم تصنيفًا موجزًا للنهج المختلفة للأنظمة المشاركة.Abstract
Kompüterlik Təbiətli Dil Öyrənməsi (CoNLL) konferensiyası paylaşılan bir işə məxsus edir, orada iştirakçilər birlikdə öyrənmə sistemlərini eyni verilən setlərdə təhsil edir. 2017-ci ildə bu işin çox dillər üçün bağımlılıq ayırıcıları öyrənməyə məcburiyyət edildi. Gerçek dünyada heç bir qızıl-standart istifadə edilmədən. Bütün sınama qurğuları birləşdirilmiş şəkildə təqib etdi, o da Universal dependencies. Bu kağızda, iş və değerlendirmə metodikasını belə tanımlıyıq, verilən qurğularının necə hazırlandığını, raporlarını və başqa sonuçlarını analiz edirik, və müxtəlif sistemlərin müxtəlif tərzlərinin qısa kategoriyasını təmin edirik.Abstract
Конференцията по компютърно учене на естествени езици (CoNLL) включва споделена задача, в която участниците обучават и тестват своите учебни системи на едни и същи масиви от данни. През 2017 г. задачата беше посветена на анализатори на зависимостта от учене за голям брой езици, в реална среда без никаква анотация със златен стандарт върху входа. Всички тестови набори следват единна схема на анотация, а именно тази на Универсалните зависимости. В настоящата статия дефинираме задачата и методологията за оценка, описваме как са изготвени наборите от данни, отчитаме и анализираме основните резултати и предоставяме кратка категоризация на различните подходи на участващите системи.Abstract
কনফিউটাশনেশনের প্রাকৃতিক ভাষা শিক্ষা সম্মেলনের (কএনএল) একটি শেয়ার কর্মসূচী প্রদর্শন করেছে, যার মধ্যে অংশগ্রহণকারীরা একই তথ্য সেটে তাদে ২০১৭ সালে এই কাজটি বিশাল ভাষার জন্য নির্ভর পার্সার শিক্ষার জন্য বিশেষ করা হয়েছিল, যেখানে ইনপুটের কোন সোনার্ন্ডারেন্ড সকল পরীক্ষার সেট একটি একত্রিত অ্যান্টারেশন পরিকল্পনা অনুসরণ করেছে, যেটি বিশ্ববিদ্যালয়ের নির্ভর। এই কাগজটিতে আমরা কাজ ও মূল্যায়নের পদ্ধতি নির্ধারণ করি, বর্ণনা করি কিভাবে তথ্য সেট প্রস্তুত, রিপোর্ট এবং প্রধান ফলাফল বিশ্লেষণ করা হয়েছে এবং অংশগ্রহণকারAbstract
རྩིས་འཁོར་གྱི་སྤྱི་ཚོགས ༢༠༡༧་ལོའི་ནང་དུ་འཇུག་སྣོད་འདི་ལྟ་བུའི་ནང་དུ་རྟེན་འབྲེལ་བའི་སྐད་རིགས་མང་ཆེ་ཤོས་ལ་བསླབས་པའི་མིང་རྩལ་གྱི་སྒྲིག་སྟངས་ལ་ བརྟག་ཞིབ ང་ཚོས་ཤོག་བུ་འདིའི་ནང་དུ་བྱ་ཚིག་དང་གཟུགས་རིས་ཐབས་ལམ་ལུགས་གསལ་བཤད་ཀྱི་ཡོད།Abstract
Konferencija o učenju kompjuterskih prirodnih jezika (CoNLL) prikazuje zajednički zadatak, u kojem učesnici treniraju i testiraju svoje sustave učenja na istim podacima. U 2017. godini, zadatak je bio posvećen parserima zavisnosti za veći broj jezika, u stvarnom svijetu, bez zlatnog standardnog annotacije o ulazu. Svi testovi su pratili ujedinjenu annotaciju, a to je univerzalne zavisnosti. U ovom papiru definišemo metodologiju zadataka i procjene, opisujemo kako su podaci pripremljeni, prijavili i analizirali glavne rezultate, i pružali kratku kategoriju različitih pristupa sustava sudjelovanja.Abstract
La Conferència sobre l'aprenentatge computacional de llenguatges naturals (CoNLL) té una tasca compartida, en la qual els participants entrenen i testen els seus sistemes d'aprenentatge en els mateixos conjunts de dades. El 2017, la tasca va ser dedicada a aprendre analitzadors de dependencies per moltes llengües, en un entorn real sense cap anotació d'or. All test sets followed a unified annotation scheme, namely that of Universal Dependencies. En aquest paper, definim la metodologia de la tasca i l'evaluació, descrivim com van preparar els conjunts de dades, informem i analitzem els principals resultats i proporcionem una breu categorització dels diferents enfocaments dels sistemes participants.Abstract
Konference o výpočetním učení přírodního jazyka (CoNLL) představuje společný úkol, ve kterém účastníci trénují a testují své učební systémy na stejných datových sadách. V letech 2017 byl úkol věnován analýze závislosti učení pro velké množství jazyků, v reálném prostředí bez jakékoliv zlaté standardní anotace na vstupu. Všechny testovací sady se řídily jednotným anotačním schématem, konkrétně univerzálními závislostmi. V tomto článku definujeme metodiku úkolu a hodnocení, popisujeme způsob přípravy datových sad, nahlásíme a analyzujeme hlavní výsledky a stručně kategorizujeme různé přístupy zúčastněných systémů.Abstract
Konferencen om Computational Natural Language Learning (CoNLL) indeholder en fælles opgave, hvor deltagerne træner og tester deres læringssystemer på de samme datasæt. I 2017 blev opgaven dedikeret til at lære afhængighedsfortolkere for et stort antal sprog i en virkelig verden uden nogen guldstandard annotation på input. Alle testsæt fulgte en samlet annotationsordning, nemlig universelle afhængigheder. I denne artikel definerer vi opgave og evalueringsmetode, beskriver, hvordan datasættene blev udarbejdet, rapporterer og analyserer de vigtigste resultater og giver en kort kategorisering af de forskellige tilgange til de deltagende systemer.Abstract
Die Conference on Computational Natural Language Learning (CoNLL) bietet eine gemeinsame Aufgabe, bei der Teilnehmer ihre Lernsysteme auf denselben Datensätzen trainieren und testen. In 2017 widmete sich die Aufgabe dem Lernen von Abhängigkeitsparsern für eine große Anzahl von Sprachen, in einer realen Umgebung ohne Goldstandard-Anmerkungen bei der Eingabe. Alle Testsätze folgten einem einheitlichen Annotationsschema, nämlich dem von Universal Dependencies. In diesem Beitrag definieren wir die Aufgabenstellung und Evaluationsmethodik, beschreiben die Aufbereitung der Datensätze, berichten und analysieren die wichtigsten Ergebnisse und geben eine kurze Kategorisierung der verschiedenen Ansätze der beteiligten Systeme.Abstract
Το Συνέδριο για την Υπολογιστική Μάθηση Φυσικής Γλώσσας (περιλαμβάνει ένα κοινό έργο, στο οποίο οι συμμετέχοντες εκπαιδεύουν και δοκιμάζουν τα μαθησιακά τους συστήματα στα ίδια σύνολα δεδομένων. Το 2017, η εργασία αφιερώθηκε σε αναλύσεις εξάρτησης εκμάθησης για μεγάλο αριθμό γλωσσών, σε ένα πραγματικό περιβάλλον χωρίς κανένα χρυσό πρότυπο σχολιασμό στην εισαγωγή. Όλα τα σύνολα δοκιμών ακολούθησαν ένα ενοποιημένο σύστημα σχολιασμού, δηλαδή αυτό των καθολικών εξαρτήσεων. Στην παρούσα εργασία, καθορίζουμε τη μεθοδολογία εργασίας και αξιολόγησης, περιγράφουμε τον τρόπο προετοιμασίας των συνόλων δεδομένων, αναφέρουμε και αναλύουμε τα κύρια αποτελέσματα και παρέχουμε μια σύντομη κατηγοριοποίηση των διαφόρων προσεγγίσεων των συμμετεχόντων συστημάτων.Abstract
La Conferencia sobre Aprendizaje Computacional de Lenguajes Naturales (CoNLL) presenta una tarea compartida, en la que los participantes entrenan y prueban sus sistemas de aprendizaje en los mismos conjuntos de datos. En 2017, la tarea se dedicó a aprender analizadores de dependencias para un gran número de idiomas, en un entorno real sin ninguna anotación de referencia en la entrada. Todos los conjuntos de pruebas siguieron un esquema de anotación unificado, a saber, el de Dependencias universales. En este artículo, definimos la metodología de tareas y evaluación, describimos cómo se prepararon los conjuntos de datos, informamos y analizamos los principales resultados y proporcionamos una breve categorización de los diferentes enfoques de los sistemas participantes.Abstract
Arvutusliku looduskeeleõppe konverents (CoNLL) sisaldab ühist ülesannet, kus osalejad treenivad ja testivad oma õppesüsteeme samade andmekogumitega. 2017. aastal pühendati ülesanne õppesõltuvuse parseritele paljude keelte jaoks reaalses maailmas, ilma et sisendil oleks mingeid kuldstandardite annotatsioone. Kõik testikomplektid järgisid ühtset annoteerimisskeemi, nimelt universaalsete sõltuvuste skeemi. Käesolevas töös määratleme ülesande ja hindamismeetodi, kirjeldame andmekogumite koostamist, esitame ja analüüsime peamisi tulemusi ning esitame lühikese kategoorialiseerimise osalevate süsteemide erinevatest lähenemisviisidest.Abstract
کنفرانس درباره یادگیری زبان طبیعی کامپیوتر (CoNLL) یک کار مشترک را مشخص میکند که مشترکها در آن آموزش میکنند و سیستم یادگیری خود را در یک مجموعه دادهها آزمایش میکنند. در سال ۲۰۱۷، این وظیفه برای یادگیری پارسالهای بستگی برای تعداد زیادی از زبانها، در یک تنظیمات دنیای واقعی بدون هیچ نویسندگی طلا و استاندارد در ورودی استفاده کرد. تمامی مجموعههای آزمایش یک برنامهی آزمایش متحده را دنبال کردند، که به عنوان بستگی جهانی است. در این کاغذ، ما روش ارزش و ارزش را تعریف میکنیم، تعریف میکنیم که چگونه مجموعههای دادهها آماده شده، گزارش میکنیم و نتایج اصلی را تحلیل میکنیم، و یک دستور کوتاه از دستورهای مختلف سیستمهای شرکت میکنند.Abstract
Konferenssi Computational Natural Language Learning (CoNLL) sisältää yhteisen tehtävän, jossa osallistujat harjoittelevat ja testaavat oppimisjärjestelmiään samoilla tietokokonaisuuksilla. Vuonna 2017 tehtävä omistettiin oppimisriippuvuuden parsereille monille kielille todellisessa maailmassa ilman kultaisia merkintöjä syötteessä. Kaikki testisarjat noudattivat yhtenäistä merkintäjärjestelmää, nimittäin Universaaliset riippuvuudet. Tässä työssä määritellään tehtävä- ja arviointimenetelmä, kuvataan aineistojen valmistelua, raportoidaan ja analysoidaan tärkeimmät tulokset sekä esitetään lyhyt kategorisointi osallistuvien järjestelmien eri lähestymistavoista.Abstract
La Conference on Computational Natural Language Learning (ConLL) propose une tâche partagée, dans laquelle les participants entraînent et testent leurs systèmes d'apprentissage sur les mêmes ensembles de données. En 2017, la tâche a été consacrée à l'apprentissage des analyseurs de dépendance pour un grand nombre de langues, dans un environnement réel sans aucune annotation de référence en entrée. Tous les ensembles de tests suivaient un schéma d'annotation unifié, à savoir celui des dépendances universelles. Dans cet article, nous définissons la tâche et la méthodologie d'évaluation, décrivons comment les ensembles de données ont été préparés, rapportons et analysons les principaux résultats, et fournissons une brève catégorisation des différentes approches des systèmes participants.Abstract
Tá tasc comhroinnte sa Chomhdháil ar Fhoghlaim Teangacha Nádúrtha Ríomhaireachtúla (CoNLL), ina ndéanann rannpháirtithe oiliúint agus tástáil ar a gcórais foghlama ar na tacair sonraí céanna. In 2017, díríodh an tasc ar pharsálaithe spleáchais a fhoghlaim do líon mór teangacha, i suíomh fíordhomhanda gan aon nótaí órchaighdeán ar ionchur. Lean na tacair tástála go léir scéim anótála aontaithe, eadhon scéim Spleáchais Uilíocha. Sa pháipéar seo, sainímid an mhodheolaíocht tasc agus meastóireachta, déanaimid cur síos ar conas a ullmhaíodh na tacair sonraí, tuairiscímid agus anailísimid na príomhthorthaí, agus cuirimid catagóiriú gairid ar fáil ar na cineálacha cur chuige éagsúla atá ag na córais rannpháirteacha.Abstract
Umarnin da ake amfani da wani aikin da aka sanar da shi a cikin Lugha na Kamutar Natural (CoNLL) na ƙayyade wani shirin aiki, a cikinsa mãsu shirin zama suna yin amfani da kuma suna jarraba tsarin su masu karantawa a kan daidaita data masu daidaita. A shekara 2017, aikin ya yi amfani da karatun parser masu inganci ga wasu harshe masu yawa, a cikin a daidaita duniya masu gaskiya, kuma bã da wani alama na tsarin zĩnãriya na daidaita kan injistan. Duk tsari na jarraba suka bi wani shirin zartar da aka haɗa, yanzu, Bayan Kwanza da Kwanza. Ga wannan takardan, muna bayyana hanyar aikin da ake ƙaddara wa muhimmada, kuma muna bayyana kowanka hanyoyin bayani na tsari, a bayani, da kuma mu yi rarraba fassarar farko, kuma mu ƙayyade nau'i-nau'i ga masu motsi na fassarar shirin da ke haɗuwa.Abstract
הישיבה על הלימוד של שפת טבעית מחשבית (CoNLL) מכילה משימה משותפת, שבה השתתפים מאמן ומבחנים את מערכות הלימוד שלהם על אותם קבוצות נתונים. בשנת 2017, המשימה הוקדשה ללמוד חוקרי תלויות למספר גדול של שפות, במסגרת עולם אמיתי ללא שום ציון סטנדרטי זהב על הכניסה. כל הקבוצות הבדיקות עקבו אחרי תכנית הערות מאוחדת, כלומר של תלויות יוניברסליות. In this paper, we define the task and evaluation methodology, describe how the data sets were prepared, report and analyze the main results, and provide a brief categorization of the different approaches of the participating systems.Abstract
कम्प्यूटेशनल प्राकृतिक भाषा सीखने पर सम्मेलन (CoNLL) में एक साझा कार्य है, जिसमें प्रतिभागी एक ही डेटा सेट पर अपने सीखने की प्रणालियों को प्रशिक्षित और परीक्षण करते हैं। 2017 में, यह कार्य बड़ी संख्या में भाषाओं के लिए निर्भरता पार्सर सीखने के लिए समर्पित था, इनपुट पर किसी भी सोने के मानक एनोटेशन के बिना वास्तविक दुनिया की सेटिंग में। सभी परीक्षण सेटों ने एक एकीकृत एनोटेशन योजना का पालन किया, अर्थात् यूनिवर्सल निर्भरताओं का। इस पेपर में, हम कार्य और मूल्यांकन पद्धति को परिभाषित करते हैं, वर्णन करते हैं कि डेटा सेट कैसे तैयार किए गए थे, मुख्य परिणामों की रिपोर्ट और विश्लेषण करते हैं, और भाग लेने वाले सिस्टम के विभिन्न दृष्टिकोणों का एक संक्षिप्त वर्गीकरण प्रदान करते हैं।Abstract
Konferencija o učenju računalnih prirodnih jezika (CoNLL) prikazuje zajednički zadatak u kojem sudionici vladaju i testiraju svoje sustave učenja na istim podacima. U 2017. godini, zadatak je bio posvećen razmatračima zavisnosti za veći broj jezika u stvarnom svijetu bez zlatnog standardnog annotacije o ulazu. Svi testovi su slijedili jedinstvenu annotaciju, a to je univerzalnu zavisnost. U ovom papiru definiramo metodologiju zadataka i procjene, opisujemo kako su pripremljeni setovi podataka, prijavili i analizirali glavne rezultate, i pružali kratku kategoriju različitih pristupa sustava sudjelovanja.Abstract
A számítástechnikai természetes nyelvtanulásról szóló konferencia (CoNLL) egy közös feladatot tartalmaz, amelyben a résztvevők ugyanazon adatkészleteken képezik és tesztelik tanulási rendszerüket. 2017-ben a feladatot a függőség-elemzők nagyszámú nyelven történő tanulására szentelték, valós környezetben, anélkül, hogy a bemeneti jegyzetek aranyszabású lennének. Minden tesztkészlet egységes jegyzetelési sémát követett, nevezetesen az univerzális függőségeket. Ebben a tanulmányban meghatározzuk a feladat- és értékelési módszertant, bemutatjuk, hogyan készültek az adatkészletek, jelentjük és elemezzük a fő eredményeket, és rövid kategorizálást adunk a résztvevő rendszerek különböző megközelítéseiről.Abstract
Համակարգչային բնական լեզվի սովորելու կոնֆերանսը (CONSL) ունի ընդհանուր խնդիր, որտեղ մասնակիցները մարզի և փորձում են իրենց սովորելու համակարգերը նույն տվյալների համակարգերի վրա: 2017 թվականին խնդիրը նվիրված էր շատ լեզուների սովորելու կախվածության վերլուծումներին իրական աշխարհում առանց որևէ ոսկու ստանդարտ նշումների: Բոլոր փորձարկման համակարգերը հետևում էին միասնական annoտացիայի համակարգին, հատկապես համաշխարհային կախվածությունների համակարգին: Այս թղթի մեջ մենք սահմանում ենք առաջադրանքը և գնահատման մեթոդոլոգիան, նկարագրում ենք, թե ինչպես են պատրաստվել տվյալների համակարգերը, զեկուցում և վերլուծում հիմնական արդյունքները, և տրամադրում են կարճ կատեգորիզացիա մասնակցում առկա համակարգերի տարAbstract
Konferensi tentang Komputasi Belajar Bahasa Alami (CoNLL) memiliki tugas yang sama, di mana peserta melatih dan menguji sistem belajar mereka pada set data yang sama. Pada tahun 2017, tugas ini didedikasikan untuk mempelajari pengendalian dependensi untuk sejumlah besar bahasa, dalam pengaturan dunia nyata tanpa anotasi standar emas apapun pada input. Semua set tes mengikuti skema anotasi yang bersatu, yaitu skema Dependensi Universal. Dalam kertas ini, kami mendefinisikan metodologi tugas dan evaluasi, menjelaskan bagaimana set data telah disediakan, melaporkan dan menganalisis hasil utama, dan menyediakan kategorisasi singkat dari pendekatan yang berbeda dari sistem yang berpartisipasi.Abstract
La Conferenza sull'apprendimento computazionale delle lingue naturali (CoNLL) prevede un compito condiviso, in cui i partecipanti addestrano e testano i loro sistemi di apprendimento sugli stessi set di dati. Nel 2017, il compito è stato dedicato all'apprendimento dei parser di dipendenza per un gran numero di lingue, in un ambiente reale senza alcuna annotazione gold-standard in input. Tutti i set di test hanno seguito uno schema di annotazione unificato, vale a dire quello delle dipendenze universali. In questo articolo definiamo il compito e la metodologia di valutazione, descriviamo come sono stati preparati i set di dati, riportiamo e analizziamo i principali risultati e forniamo una breve categorizzazione dei diversi approcci dei sistemi partecipanti.Abstract
計算自然言語学習会議( CONLL )は、参加者が同じデータセット上で学習システムを訓練し、テストするという共通の課題を特徴としている。2017年、このタスクは、入力に対する金本位制の注釈なしに、現実の環境で、多数の言語の依存関係解析器を学習することに専念しました。すべての試験器は、統一された注釈スキーム、すなわちユニバーサル依存性のスキームに従った。本稿では、タスクと評価方法論を定義し、データセットがどのように準備されたかを説明し、主な結果を報告および分析し、参加システムの異なるアプローチの簡単な分類を提供する。Abstract
"CoNLL" Anyone" for "a", "Bravo" for "inset politenessoffpolite"), and when there is a change ("assertive Nang paper iki, kéné Definir mêtho sing dadi nggawe sistem dadi nggawe, winih lan cara nggawe perusahaan sistem sing dadi nggawe, winih lan cara nggawe sistem sing berarti, lan nyeanye sakjane kategorisi sing menyang gerakan nganggep sistem sing beraksi banget.Abstract
CoNLL-ის კონფიგურაცია კომპუტაციონალური თავისუფალური ენის სწავლების (კონფიგურაციონალური თავისუფალური ენის სწავლების) საშუალებელი რაოდენობა, რომელიც 2017 წლის შემდეგ დავალება დასაწყებელებისთვის უფრო დიდ რაოდენობით ენებისთვის, რეალური მსოფლიოში არსებობით წლის სტანდარტური ანოტაციაში. ყველა ტესტის სეტები შემდეგ ერთადერთი ანტორაციის სემის შემდეგ, რომელიც სამყარო განსაზღვრებების შემდეგ. ამ დომენტში ჩვენ განსაზღვრებით რაოდენობა და განსაზღვრების მეტოლოგია, განსაზღვრებით თუ როგორ მონაცემების კონფიგურაცია იყო, განაზღვრებით და განაზღვრებით მნიშვნელოვანი შედეგი შედეგიAbstract
Компьютерлік тәуелді тіл оқыту конференциясы (CoNLL) бөлек тапсырманы көрсетеді. Қатысушылар осы деректер жинақтарында оқыту жүйелерін тексеріп тұрады. 2017 жылы тапсырма бірнеше тіл үлкен тілдер үшін тәуелсіздік талдаушыларына, келтірілген алтын- стандартты жазылмаған әлемді орнатылған. Барлық сынақ жиындары біріктірілген жазбалар сұлбасына келеді. Мәселен, Universal Dependencies сұлбасына келеді. Бұл қағазда тапсырманы және оқу методологиясын анықтап, деректер жиындары қалай дайындалды, хабарлау және негізгі нәтижелерді анализ және қатысушылардың әртүрлі жағдайларының қысқа категориясын береміз.Abstract
컴퓨팅 자연 언어 학습 회의(ConLL)는 공유 임무를 특색으로 하고 참가자들은 같은 데이터 집합에서 그들의 학습 시스템을 훈련하고 테스트한다.2017년에 이 임무는 실제 환경에서 대량의 언어의 의존 관계 해석기를 배우는 데 주력했고 입력에 어떠한 금표준 주석도 없었다.모든 테스트 집합은 일반적인 의존적인 주석 방안인 통일된 주석 방안을 따른다.본고에서 우리는 임무와 평가 방법을 정의하고 데이터 집합이 어떻게 준비되었는지 묘사하며 주요 결과를 보고하고 분석했으며 참여 시스템의 다양한 방법을 간략하게 분류했다.Abstract
Konferencijoje dėl kompiuterinės gamtinės kalbos mokymosi (CoNLL) numatyta bendra užduotis, kurioje dalyviai moko ir bando savo mokymosi sistemas tuose pačiuose duomenų rinkiniuose. 2017 m. užduotis buvo skirta mokymosi priklausomybės analizatoriams daugeliui kalbų realiame pasaulyje be jokių aukso standartinių įrašų. Visi bandymų rinkiniai atitiko vieningą annotacijos schemą, t. y. Universaliųjų priklausomybių sistemą. Šiame dokumente apibrėžiame užduotį ir vertinimo metodiką, apibūdiname, kaip buvo parengti duomenų rinkiniai, teikiame ataskaitas ir analizuojame pagrindinius rezultatus ir trumpai suskirstome įvairius dalyvaujančių sistemų metodus.Abstract
Конференцијата за Компутационално учење на природен јазик (CoNLL) има заедничка задача, во која учесниците ги обучуваат и тестираат своите системи за учење на истите податоци. In 2017, the task was devoted to learning dependency parsers for a large number of languages, in a real-world setting without any gold-standard annotation on input. Сите тестови следеа единствена шема на анотации, имено онаа на универзалните зависности. Во овој документ, ја дефинираме методологијата на задачата и евалуацијата, опишуваме како се подготвени податоците, известуваме и ги анализираме главните резултати и обезбедуваме кратка категоризација на различните пристапи на учествувачките системи.Abstract
കമ്പ്യൂട്ടിഷന് സ്വാഭാവിക ഭാഷ പഠിപ്പിക്കുന്നതിന്റെ കോണ്ക്കോണ്ഷന്സ് ഒരു പങ്കാളിയുള്ള ജോലിയുണ്ട്, അതില് പങ്കാളികള് പഠിക 2017-ല് ഈ ജോലി ഒരുപാട് ഭാഷകള്ക്കായി ആശ്രയിച്ച പാര്സറുകള് പഠിപ്പിക്കാന് വേണ്ടിയായിരുന്നു. ഇന്പുട്ടില് സ്വര്ണ്ണ-സ്റ എല്ലാ ടെസ്റ്റ് സജ്ജീകരണങ്ങളും ഒരു യൂണിക്കേറ്റ് അറ്റാന്റേഷന് പദ്ധതിയുടെ പിന്നാലെ നടന്നു. അതായത് യൂ ഈ പത്രത്തില് ഞങ്ങള് ജോലിയും വിലയിക്കുന്ന രീതിയും വിശദീകരിക്കുന്നു, ഡേറ്റാ സജ്ജീകരണങ്ങള് എങ്ങനെ തയ്യാറാക്കിയിരുന്നു എന്ന് വിശദീകരിക്കുന്നു, പAbstract
Компьютерийн Байгалийн хэл суралцах (CoNLL) Конференцийн хувьд оролцогчдын ажил нь ижил өгөгдлийн санд суралцах системийг шалгаж байдаг. 2017 онд маш олон хэл дээр хамааралтай байдлыг сурах хүмүүст зориулагдсан, үнэндээ дэлхий дээр ямар ч алт-стандарт анзааралгүйгээр зориулагдсан. Бүх шалгалтууд нэгтгэл тайлбарлах схемийг дагаж байлаа. Энэ бол Universal Dependencies. Энэ цаасан дээр бид ажил болон үнэлэх методологийг тодорхойлж, өгөгдлийн багц хэрхэн бэлдэгдсэн бөгөөд үндсэн үр дүн шинжилгээ тайлбарлаж, оролцох системийн өөр өөр арга баримтуудыг бага зэрэг хуваалцаж өгдөг.Abstract
Konferensi tentang Pelajaran Bahasa Alami Komputasi (CoNLL) mengandungi tugas berkongsi, di mana peserta melatih dan menguji sistem belajar mereka pada set data yang sama. Pada tahun 2017, tugas ini ditugaskan untuk mempelajari penghurai dependensi untuk sejumlah besar bahasa, dalam tetapan dunia nyata tanpa sebarang anotasi piawai emas pada input. Semua set ujian mengikut skema anotasi bersatu, iaitu skema Dependensi Universal. Dalam kertas ini, kami menentukan metodologi tugas dan penilaian, menjelaskan bagaimana set data telah disediakan, melaporkan dan menganalisis keputusan utama, dan menyediakan kategorisasi singkat pendekatan yang berbeza dari sistem yang berpartisipasi.Abstract
Il-Konferenza dwar it-Tagħlim tal-Lingwi Naturali Komputazzjonali (CoNLL) għandha kompitu komuni, li fih il-parteċipanti jħarrġu u jittestjaw is-sistemi ta’ tagħlim tagħhom fuq l-istess settijiet ta’ dejta. In 2017, the task was devoted to learning dependency parsers for a large number of languages, in a real-world setting without any gold-standard annotation on input. All test sets followed a unified annotation scheme, namely that of Universal Dependencies. F’dan id-dokument, niddefinixxu l-metodoloġija tal-kompitu u l-evalwazzjoni, niddeskrivu kif ġew ippreparati s-settijiet tad-dejta, nirrappurtaw u naliżizzaw ir-riżultati ewlenin, u nipprovdu kategorizzazzjoni qasira tal-approċċi differenti tas-sistemi parteċipanti.Abstract
De Conferentie on Computational Natural Language Learning (CoNLL) heeft een gedeelde taak, waarbij deelnemers hun leersystemen trainen en testen op dezelfde datasets. In 2017 werd de taak gewijd aan het leren van afhankelijkheidsparsers voor een groot aantal talen, in een echte omgeving zonder gouden standaard annotatie op invoer. Alle testsets volgden een uniform annotatieschema, namelijk dat van Universal Dependencies. In dit artikel definiëren we de taak- en evaluatiemethodologie, beschrijven we hoe de datasets zijn opgesteld, rapporteren en analyseren we de belangrijkste resultaten en geven we een korte categorisering van de verschillende benaderingen van de deelnemende systemen.Abstract
Konferansen om Computational Natural Language Learning (CoNLL) inneheld ei delt oppgåve, der deltakarar treng og testar læringssystemene sine på samme datasett. I 2017 vart oppgåva spesifisert til å lære avhengighetsanalyserar for mange språk, i eit verkeleg innstilling utan eit gull-standard merking på inndata. Alle testinnstillingane følgja eit vienot notasjonsskjema, som er universell avhengighet. I denne papiret definerer vi oppgåva og evalueringsmetodologien, beskriver korleis datasettet vart forberedt, rapportert og analysert hovudresultatene, og gjev ei kort kategorisering av dei ulike tilnærmingane av deltakende systema.Abstract
Konferencja Computational Natural Language Learning (CoNLL) to wspólne zadanie, w ramach którego uczestnicy szkolą i testują swoje systemy uczenia się na tych samych zbiorach danych. W latach 2017 zadanie poświęcono analizie zależności uczenia się dla dużej liczby języków, w świecie rzeczywistym bez żadnych złotych standardowych adnotacji na wejściu. Wszystkie zestawy testów posiadały ujednolicony schemat adnotacji, a mianowicie system uniwersalnych zależności. W niniejszym artykule definiujemy zadanie i metodologię oceny, opisujemy sposób przygotowania zbiorów danych, raportujemy i analizujemy główne wyniki oraz przedstawiamy krótką kategoryzację różnych podejść uczestniczących systemów.Abstract
A Conferência sobre Aprendizagem Computacional de Línguas Naturais (CoNLL) apresenta uma tarefa compartilhada, na qual os participantes treinam e testam seus sistemas de aprendizagem nos mesmos conjuntos de dados. Em 2017, a tarefa foi dedicada ao aprendizado de analisadores de dependência para um grande número de idiomas, em uma configuração do mundo real sem nenhuma anotação padrão-ouro na entrada. Todos os conjuntos de testes seguiram um esquema de anotação unificado, ou seja, de Dependências Universais. Neste artigo, definimos a tarefa e a metodologia de avaliação, descrevemos como os conjuntos de dados foram preparados, relatamos e analisamos os principais resultados e fornecemos uma breve categorização das diferentes abordagens dos sistemas participantes.Abstract
Conferința privind învățarea limbilor naturale computaționale (CoNLL) cuprinde o sarcină comună, în care participanții își pregătesc și își testează sistemele de învățare pe aceleași seturi de date. În 2017, sarcina a fost dedicată învățării analizoarelor de dependență pentru un număr mare de limbi, într-un cadru real, fără nici o adnotare de aur standard la intrare. Toate seturile de teste au urmat o schemă unificată de adnotare, și anume cea a Dependențelor Universale. În această lucrare, definim sarcina și metodologia de evaluare, descriem modul în care au fost pregătite seturile de date, raportăm și analizăm principalele rezultate și oferim o scurtă clasificare a diferitelor abordări ale sistemelor participante.Abstract
Конференция по вычислительному изучению естественного языка (CoNLL) имеет общую задачу, в рамках которой участники обучают и тестируют свои системы обучения на одних и тех же наборах данных. В 2017 году задача была посвящена изучению парсеров зависимостей для большого количества языков, в реальной обстановке без какой-либо золотой стандартной аннотации на входе. Все тестовые наборы следовали единой схеме аннотаций, а именно схеме универсальных зависимостей. В настоящем документе мы определяем задачу и методологию оценки, описываем, как были подготовлены наборы данных, сообщаем и анализируем основные результаты, а также даем краткую категоризацию различных подходов участвующих систем.Abstract
කොම්පියුටර් ස්වභාවික භාෂාවක් ඉගෙනීම (CoNLL) ගැන සම්බන්ධ වැඩක් තියෙනවා, ඒ වගේම සම්බන්ධ වෙනුවෙන් කාර්ය 2017 දී, මේ වැඩේ විශාල භාෂාවක් ගොඩක් ගොඩක් විශාල භාෂාවක් ඉගෙන ගන්න අවශ්ය වෙලා තියෙනවා, ඇත්ත ලෝකයේ සුන්ද සියළු පරීක්ෂණ සෙට් එක්ක සම්බන්ධයක් පස්සෙන් පස්සෙන් ඉන්නවා, ඒ වගේම ජාතික විශේෂතාවක් මේ පත්තරේ අපි වැඩ සහ විශ්ලේෂණ විධානය විශ්වාස කරනවා, තොරතුරු සෙට් කොහොමද සූදානම් කරලා තියෙනවා, වාර්තාව සහ විශේෂණය කරනවා, සහAbstract
Konferenca o računalniškem učenju naravnih jezikov (CoNLL) predstavlja skupno nalogo, v kateri udeleženci usposabljajo in testirajo svoje učne sisteme na istih podatkovnih nizikih. Leta 2017 je bila naloga posvečena razčlenjevalnikom odvisnosti od učenja za veliko število jezikov, v realnem svetu brez kakršnih koli zlatih standardov pripomb na vnos. Vsi preskusni nabori so sledili enotni shemi označevanja, in sicer shemi univerzalnih odvisnosti. V prispevku opredelimo nalogo in metodologijo ocenjevanja, opišemo pripravo podatkovnih nizov, poročamo in analiziramo glavne rezultate ter zagotovimo kratko kategorizacijo različnih pristopov sodelujočih sistemov.Abstract
Kulamaanka barashada afka dabiicadda ah (CoNLL) wuxuu qabanqaabiyaa shuqul la qaybsan, kaas oo ay ka qeybqaadan yihiin inay ku tababaridaan iyo ku tijaabiyaan nidaamka waxbarashada ee iskuullada isku mid ah. Maalmadii 2017 waxaa loogu talogalay in baarlamaanka ku xiran lagu barto luqado badan, taas oo lagu qoray qoraal caalami ah oo aan laguugu qorin warqad caadi ah oo dahab ah. Heshiiska imtixaanka oo dhammu waxay raaceen qorshaha la xiriira, kaas oo ah mid ku xiran masruufka caalamiga ah. Qoraalkan waxaynu ku qornaa qaababka shaqada iyo qaababka qiimeynta, waxaannu ku qoraynaa sida kooxda macluumaadka loo diyaariyay, wargelin karo, baaritaanna resultiyada ugu horeeya, waxaana u qoraynaa kooxo kooxo hababka kala duduwan ee nidaamka qayb-qaadashada.Abstract
Konferenca mbi Mësimin e Gjuhave Natyrore Komputative (CoNLL) paraqet një detyrë të përbashkët në të cilën pjesëmarrësit trainojnë dhe testojnë sistemet e tyre të mësimit në të njëjtat grupe të dhënash. Në 2017, detyra u përkushtua mësimit të analizuesve të varësisë për një numër të madh gjuhësh, në një ambient të botës reale pa ndonjë anotacion të standartit të artë në hyrje. Të gjitha grupet e testit pasuan një skemë të unifikuar anotacioni, veçanërisht atë të Varësive Universale. Në këtë letër, ne përcaktojmë metodologjinë e detyrës dhe vlerësimit, përshkruajmë si u përgatitën grupet e të dhënave, raportojmë dhe analizojmë rezultatet kryesore dhe ofrojmë një kategorizim të shkurtër të qasjeve të ndryshme të sistemeve pjesëmarrëse.Abstract
Konferencija o učenju kompjuterskih prirodnih jezika (CoNLL) prikazuje zajednički zadatak, u kojem su učesnici vlakovali i testirali svoje sisteme učenja na istim setima podataka. U 2017. godini, zadatak je bio posvećen parserima zavisnosti za veći broj jezika, u stvarnom svijetu, bez zlatnog standardnog annotacije o ulazu. Svi testovi su pratili ujedinjenu annotaciju, a to je univerzalne zavisnosti. U ovom papiru definišemo metodologiju zadataka i procjene, opisujemo kako su podaci pripremljeni, prijavili i analizirali glavne rezultate, i pružali kratku kategoriju različitih pristupa sustava sudjelovanja.Abstract
Konferensen om beräkningsmässigt naturligt språkinlärning (CoNLL) innehåller en gemensam uppgift, där deltagarna tränar och testar sina inlärningssystem på samma datauppsättningar. Under 2017 ägnades uppgiften åt att lära sig beroendetolkare för ett stort antal språk, i en verklig miljö utan någon guldstandard anteckning på indata. Alla testuppsättningar följde ett enhetligt kommentarschema, nämligen Universal Dependences. I denna uppsats definierar vi uppgifts- och utvärderingsmetodik, beskriver hur datauppsättningarna utarbetades, rapporterar och analyserar de viktigaste resultaten samt ger en kort kategorisering av de olika tillvägagångssätten för de deltagande systemen.Abstract
Mkutano wa Elimu ya Lugha ya Kiasili (CoNLL) unaonyesha kazi ya ushirikiano, ambapo washiriki wanafunza na kujaribu mfumo wao wa kujifunza katika seti za data hizo. Mwaka 2017, jukumu lililenga kujifunza bunge la kutegemea kwa lugha nyingi, katika mazingira ya kimataifa bila matangazo yoyote ya kawaida ya dhahabu. Vitengo vyote vya majaribio vilifuatilia mpango wa kuchanganyikiwa, yaani kutegemea matumaini ya ulimwengu. Katika karatasi hii, tunaelezea mbinu za kazi na uchunguzi, tunaelezea jinsi seti za data zilvyoandaliwa, kuripoti na uchambuzi matokeo makuu, na kutoa makundi fupi ya mbinu tofauti za mfumo wa ushiriki.Abstract
தொகுப்பு இயல்பான மொழி கற்றுக்கொடுப்பு (CoNLL) கூட்டிய செயலை குறிப்பிடுகிறது, அதில் பங்கிடுபவர்கள் ஒரே தரவு அமைப்புகளில் கற்றுக் கொள் 2017-ல், சார்ந்த சார்பு பார்சர்கள் கற்றுக் கொள்ள செயல்பாடு சுலபமாக இருந்தது, நிறைய மொழிகளுக்கு, உள்ளீட்டு வெளியீட்டு எந்த தங் அனைத்து சோதனைகளும் ஒருங்கிணைக்கப்பட்ட அறிவிப்பு முறைமையைப் பின்பற்றியது, அது பொதுவான சார்புகள். இந்த காகிதத்தில், நாம் பணி மற்றும் evaluation முறைமையை வரையறுக்கிறோம், தரவு அமைப்புகள் எப்படி தயாரிக்கப்பட்டுள்ளது, அறிவிக்கை மற்றும் முக்கிய முடிவுகளை ஆரAbstract
CoNLL Kompýuterler tebigat dil öwrenmesi barada konferensiýa (kompýuterler tebigat dillerini öwrenmesi barada) paylaşyk bir zady barýar. Şol wagtlar hem iştirakçiler şol wagtlar bilen öwrenme sistemalaryny bir maglumatlarda ç 2017-nji ýylda bu zady birnäçe diller üçin daşary çykyşlyklary öwrenmek üçin paýlaşdy. Gerçek dünýäde girişinde altyn-standart täblişenler ýok edildi. Hemme testiň düzümleri birleşikde bir täblisaň şemasyny yzarlady, iň görä Universal dependencies'iň. Bu kagyzda, biz görevi we deňlenme methodologiýany tassyýarys, maglumat düzümleriniň nähili taýýarlandygyny, hasaplap we esasy netijelerini çözdirip, we çarpyşyk sistemleriniň beýleki golaýlaryny saýlaýrys.Abstract
کمپیوٹریشن طبیعی زبان تعلیم (CoNLL) کی کنفرانس ایک مشترک کام ہے جس میں مشترکین ٹرین کریں اور ان کی تعلیم سیستموں کو ایک ہی ڈیٹ سٹ پر امتحان کریں۔ ۲۰۱۷ میں یہ کام بہت سی زبانوں کے لئے آئندسٹی پارسروں کی تعلیم کے لئے مطالبہ کیا گیا تھا، ایک حقیقی دنیا کی تنظیم میں، سوال کے بغیر کوئی سونے-استاندارڈ اظہار کے. تمام آزمائش سٹے ایک متحدہ آزمائش طریقے کے پیچھے چلے، یعنی Universal Dependencies کی. اس کاغذ میں ہم نے تابع اور ارزیابی کا طریقہ مقرر کیا ہے، دکھائی سٹے کیسے تیار کیے گئے تھے، راپورت کیے گئے اور اصلی نتیجے کا تحلیل کیے گئے ہیں، اور مشارکت سیستموں کے مختلف طریقوں کا ایک تھوڑا طریقہ تقسیم کیے جاتے ہیں۔Abstract
Name 2017 yilda, bu vazifa bir necha tillar uchun qo'llanmalar o'rganish uchun boshqaruvchi парламент o'rganishga ishlaydi, o'sha dunyodagi narsalar yordamida qo'llanmagan narsalar yoʻq. @ info Bu hujjatda, biz vazifa va qiymatning metodini aniqlamiz, maʼlumot tuzuvlari qanday tayyorlanligini aniqlab, asosiy natijalarini taʼrif qilib taʼrifi qilamiz, va boshqa natijalarni taʼminlovchi bo'lgan boshqa usullarning qisqa darajasini koʻrsatish.Abstract
Hội nghị về Học Ngôn ngữ Tự Do Dự Tính Tính Tính Tính Tính Tính có một nhiệm vụ chung, trong đó có những người tham gia huấn luyện và thử nghiệm hệ thống học trên cùng một bộ dữ liệu. Nhiệm vụ được giao là tìm hiểu các phân tích phụ thuộc cho nhiều ngôn ngữ, ở một thế giới thực mà không có ghi chú tiêu chuẩn vàng về nguồn nhập. Tất cả các nhóm thử nghiệm đều đi theo một kế hoạch chú thích thống nhất, đó là hệ thống kể cả. Trong tờ giấy này, chúng tôi xác định phương pháp phân tích nhiệm vụ và phương pháp đánh giá, miêu tả cách soạn các bộ dữ liệu, báo cáo và phân tích kết quả chính, và cung cấp một phân loại ngắn các phương pháp khác nhau của các hệ thống tham gia.Abstract
计自然语言学会议(CoNLL)有共享之务,参与者同数集上训练而试之。 在2017年,务在世界学大言赖解析器,无所注黄金。 凡试集皆遵一注方案,即通用依注方案。 其在本文,定义质法,述数集是所备,告析大体,简其参统。- Anthology ID:
- K17-3001
- Original:
- K17-3001v1
- Version 2:
- K17-3001v2
- Volume:
- Proceedings of the CoNLL 2017 Shared Task: Multilingual Parsing from Raw Text to Universal Dependencies
- Month:
- August
- Year:
- 2017
- Address:
- Vancouver, Canada
- Venue:
- CoNLL
- SIG:
- SIGNLL
- Publisher:
- Association for Computational Linguistics
- Note:
- Pages:
- 1–19
- Language:
- URL:
- https://aclanthology.org/K17-3001
- DOI:
- 10.18653/v1/K17-3001
- Bibkey:
- Cite (ACL):
- Daniel Zeman, Martin Popel, Milan Straka, Jan Hajič, Joakim Nivre, Filip Ginter, Juhani Luotolahti, Sampo Pyysalo, Slav Petrov, Martin Potthast, Francis Tyers, Elena Badmaeva, Memduh Gokirmak, Anna Nedoluzhko, Silvie Cinková, Jan Hajič jr., Jaroslava Hlaváčová, Václava Kettnerová, Zdeňka Urešová, et al.. 2017. CoNLL 2017 Shared Task : Multilingual Parsing from Raw Text to Universal DependenciesCoNLL 2017 Shared Task: Multilingual Parsing from Raw Text to Universal Dependencies. In Proceedings of the CoNLL 2017 Shared Task: Multilingual Parsing from Raw Text to Universal Dependencies, pages 1–19, Vancouver, Canada. Association for Computational Linguistics.
- Cite (Informal):
- CoNLL 2017 Shared Task : Multilingual Parsing from Raw Text to Universal DependenciesCoNLL 2017 Shared Task: Multilingual Parsing from Raw Text to Universal Dependencies (Zeman et al., CoNLL 2017)
- Copy Citation:
- PDF:
- https://aclanthology.org/K17-3001.pdf
- Data
- Universal Dependencies
- Terminologies:
Export citation
@inproceedings{zeman-etal-2017-conll, title = "CoNLL 2017 Shared Task : Multilingual Parsing from Raw Text to Universal Dependencies{C}o{NLL} 2017 Shared Task: Multilingual Parsing from Raw Text to {U}niversal {D}ependencies", author = {Zeman, Daniel and Popel, Martin and Straka, Milan and Haji{\v{c}}, Jan and Nivre, Joakim and Ginter, Filip and Luotolahti, Juhani and Pyysalo, Sampo and Petrov, Slav and Potthast, Martin and Tyers, Francis and Badmaeva, Elena and Gokirmak, Memduh and Nedoluzhko, Anna and Cinkov{\'a}, Silvie and Haji{\v{c}} jr., Jan and Hlav{\'a}{\v{c}}ov{\'a}, Jaroslava and Kettnerov{\'a}, V{\'a}clava and Ure{\v{s}}ov{\'a}, Zde{\v{n}}ka and Kanerva, Jenna and Ojala, Stina and Missil{\"a}, Anna and Manning, Christopher D. and Schuster, Sebastian and Reddy, Siva and Taji, Dima and Habash, Nizar and Leung, Herman and de Marneffe, Marie-Catherine and Sanguinetti, Manuela and Simi, Maria and Kanayama, Hiroshi and de Paiva, Valeria and Droganova, Kira and Mart{\'\i}nez Alonso, H{\'e}ctor and {\c{C}}{\"o}ltekin, {\c{C}}a{\u{g}}r{\i} and Sulubacak, Umut and Uszkoreit, Hans and Macketanz, Vivien and Burchardt, Aljoscha and Harris, Kim and Marheinecke, Katrin and Rehm, Georg and Kayadelen, Tolga and Attia, Mohammed and Elkahky, Ali and Yu, Zhuoran and Pitler, Emily and Lertpradit, Saran and Mandl, Michael and Kirchner, Jesse and Alcalde, Hector Fernandez and Strnadov{\'a}, Jana and Banerjee, Esha and Manurung, Ruli and Stella, Antonio and Shimada, Atsuko and Kwak, Sookyoung and Mendon{\c{c}}a, Gustavo and Lando, Tatiana and Nitisaroj, Rattima and Li, Josie}, booktitle = "Proceedings of the {C}o{NLL} 2017 Shared Task: Multilingual Parsing from Raw Text to Universal Dependencies", month = aug, year = "2017", address = "Vancouver, Canada", publisher = "Association for Computational Linguistics", url = "https://aclanthology.org/K17-3001", doi = "10.18653/v1/K17-3001", pages = "1--19", }
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <modsCollection xmlns="http://www.loc.gov/mods/v3"> <mods ID="zeman-etal-2017-conll"> <titleInfo> <title>CoNLL 2017 Shared Task : Multilingual Parsing from Raw Text to Universal DependenciesCoNLL 2017 Shared Task: Multilingual Parsing from Raw Text to Universal Dependencies</title> </titleInfo> <name type="personal"> <namePart type="given">Daniel</namePart> <namePart type="family">Zeman</namePart> <role> <roleTerm authority="marcrelator" type="text">author</roleTerm> </role> </name> <name type="personal"> <namePart type="given">Martin</namePart> <namePart type="family">Popel</namePart> <role> <roleTerm authority="marcrelator" type="text">author</roleTerm> </role> </name> <name type="personal"> <namePart type="given">Milan</namePart> <namePart type="family">Straka</namePart> <role> <roleTerm authority="marcrelator" type="text">author</roleTerm> </role> </name> <name type="personal"> <namePart type="given">Jan</namePart> <namePart type="family">Hajič</namePart> <role> <roleTerm authority="marcrelator" type="text">author</roleTerm> </role> </name> <name type="personal"> <namePart type="given">Joakim</namePart> <namePart type="family">Nivre</namePart> <role> <roleTerm authority="marcrelator" type="text">author</roleTerm> </role> </name> <name type="personal"> <namePart type="given">Filip</namePart> <namePart type="family">Ginter</namePart> <role> <roleTerm authority="marcrelator" type="text">author</roleTerm> </role> </name> <name type="personal"> <namePart type="given">Juhani</namePart> <namePart type="family">Luotolahti</namePart> <role> <roleTerm authority="marcrelator" type="text">author</roleTerm> </role> </name> <name type="personal"> <namePart type="given">Sampo</namePart> <namePart type="family">Pyysalo</namePart> <role> <roleTerm authority="marcrelator" type="text">author</roleTerm> </role> </name> <name type="personal"> <namePart type="given">Slav</namePart> <namePart type="family">Petrov</namePart> <role> <roleTerm authority="marcrelator" type="text">author</roleTerm> </role> </name> <name type="personal"> <namePart type="given">Martin</namePart> <namePart type="family">Potthast</namePart> <role> <roleTerm authority="marcrelator" type="text">author</roleTerm> </role> </name> <name type="personal"> <namePart type="given">Francis</namePart> <namePart type="family">Tyers</namePart> <role> <roleTerm authority="marcrelator" type="text">author</roleTerm> </role> </name> <name type="personal"> <namePart type="given">Elena</namePart> <namePart type="family">Badmaeva</namePart> <role> <roleTerm authority="marcrelator" type="text">author</roleTerm> </role> </name> <name type="personal"> <namePart type="given">Memduh</namePart> <namePart type="family">Gokirmak</namePart> <role> <roleTerm authority="marcrelator" type="text">author</roleTerm> </role> </name> <name type="personal"> <namePart type="given">Anna</namePart> <namePart type="family">Nedoluzhko</namePart> <role> <roleTerm authority="marcrelator" type="text">author</roleTerm> </role> </name> <name type="personal"> <namePart type="given">Silvie</namePart> <namePart type="family">Cinková</namePart> <role> <roleTerm authority="marcrelator" type="text">author</roleTerm> </role> </name> <name type="personal"> <namePart type="given">Jan</namePart> <namePart type="family">Hajič jr.</namePart> <role> <roleTerm authority="marcrelator" type="text">author</roleTerm> </role> </name> <name type="personal"> <namePart type="given">Jaroslava</namePart> <namePart type="family">Hlaváčová</namePart> <role> <roleTerm authority="marcrelator" type="text">author</roleTerm> </role> </name> <name type="personal"> <namePart type="given">Václava</namePart> <namePart type="family">Kettnerová</namePart> <role> <roleTerm authority="marcrelator" type="text">author</roleTerm> </role> </name> <name type="personal"> <namePart type="given">Zdeňka</namePart> <namePart type="family">Urešová</namePart> <role> <roleTerm authority="marcrelator" type="text">author</roleTerm> </role> </name> <name type="personal"> <namePart type="given">Jenna</namePart> <namePart type="family">Kanerva</namePart> <role> <roleTerm authority="marcrelator" type="text">author</roleTerm> </role> </name> <name type="personal"> <namePart type="given">Stina</namePart> <namePart type="family">Ojala</namePart> <role> <roleTerm authority="marcrelator" type="text">author</roleTerm> </role> </name> <name type="personal"> <namePart type="given">Anna</namePart> <namePart type="family">Missilä</namePart> <role> <roleTerm authority="marcrelator" type="text">author</roleTerm> </role> </name> <name type="personal"> <namePart type="given">Christopher</namePart> <namePart type="given">D</namePart> <namePart type="family">Manning</namePart> <role> <roleTerm authority="marcrelator" type="text">author</roleTerm> </role> </name> <name type="personal"> <namePart type="given">Sebastian</namePart> <namePart type="family">Schuster</namePart> <role> <roleTerm authority="marcrelator" type="text">author</roleTerm> </role> </name> <name type="personal"> <namePart type="given">Siva</namePart> <namePart type="family">Reddy</namePart> <role> <roleTerm authority="marcrelator" type="text">author</roleTerm> </role> </name> <name type="personal"> <namePart type="given">Dima</namePart> <namePart type="family">Taji</namePart> <role> <roleTerm authority="marcrelator" type="text">author</roleTerm> </role> </name> <name type="personal"> <namePart type="given">Nizar</namePart> <namePart type="family">Habash</namePart> <role> <roleTerm authority="marcrelator" type="text">author</roleTerm> </role> </name> <name type="personal"> <namePart type="given">Herman</namePart> <namePart type="family">Leung</namePart> <role> <roleTerm authority="marcrelator" type="text">author</roleTerm> </role> </name> <name type="personal"> <namePart type="given">Marie-Catherine</namePart> <namePart type="family">de Marneffe</namePart> <role> <roleTerm authority="marcrelator" type="text">author</roleTerm> </role> </name> <name type="personal"> <namePart type="given">Manuela</namePart> <namePart type="family">Sanguinetti</namePart> <role> <roleTerm authority="marcrelator" type="text">author</roleTerm> </role> </name> <name type="personal"> <namePart type="given">Maria</namePart> <namePart type="family">Simi</namePart> <role> <roleTerm authority="marcrelator" type="text">author</roleTerm> </role> </name> <name type="personal"> <namePart type="given">Hiroshi</namePart> <namePart type="family">Kanayama</namePart> <role> <roleTerm authority="marcrelator" type="text">author</roleTerm> </role> </name> <name type="personal"> <namePart type="given">Valeria</namePart> <namePart type="family">de Paiva</namePart> <role> <roleTerm authority="marcrelator" type="text">author</roleTerm> </role> </name> <name type="personal"> <namePart type="given">Kira</namePart> <namePart type="family">Droganova</namePart> <role> <roleTerm authority="marcrelator" type="text">author</roleTerm> </role> </name> <name type="personal"> <namePart type="given">Héctor</namePart> <namePart type="family">Martínez Alonso</namePart> <role> <roleTerm authority="marcrelator" type="text">author</roleTerm> </role> </name> <name type="personal"> <namePart type="given">Çağrı</namePart> <namePart type="family">Çöltekin</namePart> <role> <roleTerm authority="marcrelator" type="text">author</roleTerm> </role> </name> <name type="personal"> <namePart type="given">Umut</namePart> <namePart type="family">Sulubacak</namePart> <role> <roleTerm authority="marcrelator" type="text">author</roleTerm> </role> </name> <name type="personal"> <namePart type="given">Hans</namePart> <namePart type="family">Uszkoreit</namePart> <role> <roleTerm authority="marcrelator" type="text">author</roleTerm> </role> </name> <name type="personal"> <namePart type="given">Vivien</namePart> <namePart type="family">Macketanz</namePart> <role> <roleTerm authority="marcrelator" type="text">author</roleTerm> </role> </name> <name type="personal"> <namePart type="given">Aljoscha</namePart> <namePart type="family">Burchardt</namePart> <role> <roleTerm authority="marcrelator" type="text">author</roleTerm> </role> </name> <name type="personal"> <namePart type="given">Kim</namePart> <namePart type="family">Harris</namePart> <role> <roleTerm authority="marcrelator" type="text">author</roleTerm> </role> </name> <name type="personal"> <namePart type="given">Katrin</namePart> <namePart type="family">Marheinecke</namePart> <role> <roleTerm authority="marcrelator" type="text">author</roleTerm> </role> </name> <name type="personal"> <namePart type="given">Georg</namePart> <namePart type="family">Rehm</namePart> <role> <roleTerm authority="marcrelator" type="text">author</roleTerm> </role> </name> <name type="personal"> <namePart type="given">Tolga</namePart> <namePart type="family">Kayadelen</namePart> <role> <roleTerm authority="marcrelator" type="text">author</roleTerm> </role> </name> <name type="personal"> <namePart type="given">Mohammed</namePart> <namePart type="family">Attia</namePart> <role> <roleTerm authority="marcrelator" type="text">author</roleTerm> </role> </name> <name type="personal"> <namePart type="given">Ali</namePart> <namePart type="family">Elkahky</namePart> <role> <roleTerm authority="marcrelator" type="text">author</roleTerm> </role> </name> <name type="personal"> <namePart type="given">Zhuoran</namePart> <namePart type="family">Yu</namePart> <role> <roleTerm authority="marcrelator" type="text">author</roleTerm> </role> </name> <name type="personal"> <namePart type="given">Emily</namePart> <namePart type="family">Pitler</namePart> <role> <roleTerm authority="marcrelator" type="text">author</roleTerm> </role> </name> <name type="personal"> <namePart type="given">Saran</namePart> <namePart type="family">Lertpradit</namePart> <role> <roleTerm authority="marcrelator" type="text">author</roleTerm> </role> </name> <name type="personal"> <namePart type="given">Michael</namePart> <namePart type="family">Mandl</namePart> <role> <roleTerm authority="marcrelator" type="text">author</roleTerm> </role> </name> <name type="personal"> <namePart type="given">Jesse</namePart> <namePart type="family">Kirchner</namePart> <role> <roleTerm authority="marcrelator" type="text">author</roleTerm> </role> </name> <name type="personal"> <namePart type="given">Hector</namePart> <namePart type="given">Fernandez</namePart> <namePart type="family">Alcalde</namePart> <role> <roleTerm authority="marcrelator" type="text">author</roleTerm> </role> </name> <name type="personal"> <namePart type="given">Jana</namePart> <namePart type="family">Strnadová</namePart> <role> <roleTerm authority="marcrelator" type="text">author</roleTerm> </role> </name> <name type="personal"> <namePart type="given">Esha</namePart> <namePart type="family">Banerjee</namePart> <role> <roleTerm authority="marcrelator" type="text">author</roleTerm> </role> </name> <name type="personal"> <namePart type="given">Ruli</namePart> <namePart type="family">Manurung</namePart> <role> <roleTerm authority="marcrelator" type="text">author</roleTerm> </role> </name> <name type="personal"> <namePart type="given">Antonio</namePart> <namePart type="family">Stella</namePart> <role> <roleTerm authority="marcrelator" type="text">author</roleTerm> </role> </name> <name type="personal"> <namePart type="given">Atsuko</namePart> <namePart type="family">Shimada</namePart> <role> <roleTerm authority="marcrelator" type="text">author</roleTerm> </role> </name> <name type="personal"> <namePart type="given">Sookyoung</namePart> <namePart type="family">Kwak</namePart> <role> <roleTerm authority="marcrelator" type="text">author</roleTerm> </role> </name> <name type="personal"> <namePart type="given">Gustavo</namePart> <namePart type="family">Mendonça</namePart> <role> <roleTerm authority="marcrelator" type="text">author</roleTerm> </role> </name> <name type="personal"> <namePart type="given">Tatiana</namePart> <namePart type="family">Lando</namePart> <role> <roleTerm authority="marcrelator" type="text">author</roleTerm> </role> </name> <name type="personal"> <namePart type="given">Rattima</namePart> <namePart type="family">Nitisaroj</namePart> <role> <roleTerm authority="marcrelator" type="text">author</roleTerm> </role> </name> <name type="personal"> <namePart type="given">Josie</namePart> <namePart type="family">Li</namePart> <role> <roleTerm authority="marcrelator" type="text">author</roleTerm> </role> </name> <originInfo> <dateIssued>2017-08</dateIssued> </originInfo> <typeOfResource>text</typeOfResource> <relatedItem type="host"> <titleInfo> <title>Proceedings of the CoNLL 2017 Shared Task: Multilingual Parsing from Raw Text to Universal Dependencies</title> </titleInfo> <originInfo> <publisher>Association for Computational Linguistics</publisher> <place> <placeTerm type="text">Vancouver, Canada</placeTerm> </place> </originInfo> <genre authority="marcgt">conference publication</genre> </relatedItem> <identifier type="citekey">zeman-etal-2017-conll</identifier> <identifier type="doi">10.18653/v1/K17-3001</identifier> <location> <url>https://aclanthology.org/K17-3001</url> </location> <part> <date>2017-08</date> <extent unit="page"> <start>1</start> <end>19</end> </extent> </part> </mods> </modsCollection>
%0 Conference Proceedings %T CoNLL 2017 Shared Task : Multilingual Parsing from Raw Text to Universal DependenciesCoNLL 2017 Shared Task: Multilingual Parsing from Raw Text to Universal Dependencies %A Zeman, Daniel %A Popel, Martin %A Straka, Milan %A Hajič, Jan %A Nivre, Joakim %A Ginter, Filip %A Luotolahti, Juhani %A Pyysalo, Sampo %A Petrov, Slav %A Potthast, Martin %A Tyers, Francis %A Badmaeva, Elena %A Gokirmak, Memduh %A Nedoluzhko, Anna %A Cinková, Silvie %A Hajič jr., Jan %A Hlaváčová, Jaroslava %A Kettnerová, Václava %A Urešová, Zdeňka %A Kanerva, Jenna %A Ojala, Stina %A Missilä, Anna %A Manning, Christopher D. %A Schuster, Sebastian %A Reddy, Siva %A Taji, Dima %A Habash, Nizar %A Leung, Herman %A de Marneffe, Marie-Catherine %A Sanguinetti, Manuela %A Simi, Maria %A Kanayama, Hiroshi %A de Paiva, Valeria %A Droganova, Kira %A Martínez Alonso, Héctor %A Çöltekin, Çağrı %A Sulubacak, Umut %A Uszkoreit, Hans %A Macketanz, Vivien %A Burchardt, Aljoscha %A Harris, Kim %A Marheinecke, Katrin %A Rehm, Georg %A Kayadelen, Tolga %A Attia, Mohammed %A Elkahky, Ali %A Yu, Zhuoran %A Pitler, Emily %A Lertpradit, Saran %A Mandl, Michael %A Kirchner, Jesse %A Alcalde, Hector Fernandez %A Strnadová, Jana %A Banerjee, Esha %A Manurung, Ruli %A Stella, Antonio %A Shimada, Atsuko %A Kwak, Sookyoung %A Mendonça, Gustavo %A Lando, Tatiana %A Nitisaroj, Rattima %A Li, Josie %S Proceedings of the CoNLL 2017 Shared Task: Multilingual Parsing from Raw Text to Universal Dependencies %D 2017 %8 August %I Association for Computational Linguistics %C Vancouver, Canada %F zeman-etal-2017-conll %R 10.18653/v1/K17-3001 %U https://aclanthology.org/K17-3001 %U https://doi.org/10.18653/v1/K17-3001 %P 1-19
Markdown (Informal)
[CoNLL 2017 Shared Task : Multilingual Parsing from Raw Text to Universal DependenciesCoNLL 2017 Shared Task: Multilingual Parsing from Raw Text to Universal Dependencies](https://aclanthology.org/K17-3001) (Zeman et al., CoNLL 2017)
- CoNLL 2017 Shared Task : Multilingual Parsing from Raw Text to Universal DependenciesCoNLL 2017 Shared Task: Multilingual Parsing from Raw Text to Universal Dependencies (Zeman et al., CoNLL 2017)
ACL
- Daniel Zeman, Martin Popel, Milan Straka, Jan Hajič, Joakim Nivre, Filip Ginter, Juhani Luotolahti, Sampo Pyysalo, Slav Petrov, Martin Potthast, Francis Tyers, Elena Badmaeva, Memduh Gokirmak, Anna Nedoluzhko, Silvie Cinková, Jan Hajič jr., Jaroslava Hlaváčová, Václava Kettnerová, Zdeňka Urešová, et al.. 2017. CoNLL 2017 Shared Task : Multilingual Parsing from Raw Text to Universal DependenciesCoNLL 2017 Shared Task: Multilingual Parsing from Raw Text to Universal Dependencies. In Proceedings of the CoNLL 2017 Shared Task: Multilingual Parsing from Raw Text to Universal Dependencies, pages 1–19, Vancouver, Canada. Association for Computational Linguistics.