H（H）e（电子）锂-基于的实验S公司威斯康星州G公司埃尔曼方言识别

托米·绍希恩（Tommi Jauhiainen）,海蒂·姚海宁（Heidi Jauhiainen）,克里斯特·林登

摘要
本文介绍了SUKI团队在2018年VarDial评估活动德国方言识别共享任务中的实验和结果。我们使用带有自适应语言模型的HeLI提交的文件在共享任务中获得了最佳结果，宏F1的核为0.686，明显高于其他提交的结果。如果没有对测试集进行某种形式的无监督自适应，就不可能达到共享任务的数据集之间的域差异水平那么高的F1分数。我们详细描述了使用的方法，以及在共享任务期间进行的一些附加实验。
选集ID：
W18-3929号
体积：
类似语言、变体和方言的NLP第五次研讨会论文集（VarDial 2018）
月份：
八月
年份：
2018
地址：
美国新墨西哥州圣达菲
编辑：
马科斯·赞皮耶里,普雷斯拉夫·纳科夫,尼古拉·卢贝什奇,约格·蒂德曼,谢文·马尔马西,艾哈迈德·阿里
地点：
VarDial（可变拨号）
SIG公司：
发布者：
计算语言学协会
注：
页：
254–262
语言：
网址：
https://aclantology.org/W18-3929
内政部：
比比键：
引用（ACL）：
托米·柳希安、海蒂·柳希恩和克里斯特·林登。2018基于HeLI的瑞士德语方言识别实验.英寸第五届类似语言、变体和方言NLP研讨会会议记录（VarDial 2018），第254-262页，美国新墨西哥州圣菲。计算语言学协会。
引用（非正式）：
基于HeLI的瑞士德语方言识别实验（Jauhiainen等人，VarDial 2018）
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https://aclantology.org/W18-3929.pdf
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