Standaard Boekhandel gebruikt cookies en gelijkaardige technologieën om de website goed te laten werken en je een betere surfervaring te bezorgen.
Hieronder kan je kiezen welke cookies je wilt inschakelen:
Technische en functionele cookies
Deze cookies zijn essentieel om de website goed te laten functioneren, en laten je toe om bijvoorbeeld in te loggen. Je kan deze cookies niet uitschakelen.
Analytische cookies
Deze cookies verzamelen anonieme informatie over het gebruik van onze website. Op die manier kunnen we de website beter afstemmen op de behoeften van de gebruikers.
Marketingcookies
Deze cookies delen je gedrag op onze website met externe partijen, zodat je op externe platformen relevantere advertenties van Standaard Boekhandel te zien krijgt.
Je cadeautjes zeker op tijd in huis hebben voor de feestdagen? Kom langs in onze winkels en vind het perfecte geschenk!
Afhalen na 1 uur in een winkel met voorraad
Gratis thuislevering in België vanaf € 30
Ruim aanbod met 7 miljoen producten
Je cadeautjes zeker op tijd in huis hebben voor de feestdagen? Kom langs in onze winkels en vind het perfecte geschenk!
Je kan maximaal 250 producten tegelijk aan je winkelmandje toevoegen. Verwijdere enkele producten uit je winkelmandje, of splits je bestelling op in meerdere bestellingen.
We propose a robust, hybrid, deep-syntactic dependency-based parser and present its implementation and evaluation. The parser is designed to keep search-spaces small without compromising much on the linguistic performance or adequacy. The resulting parser is deep-syntactic like a formal grammar-based parser while mostly context-free and fast enough for large-scale application. It combines successful current approaches into a hybrid, modular and open model. We suggest, implement, and evaluate a parsing architecture that is fast, robust and efficient enough to allow users to do broad-coverage parsing of unrestricted texts from varied domains. We present a probability model and a combination between a rule-based competence grammar and a statistical lexicalized performance disambiguation model. We treat long-distance dependencies with post-processing and mild context-sensitivity. We conclude that labelled Dependency Grammar is sufficiently expressive for linguistically adequate parsing. We argue that our parser covers the middle ground between statistical parsing and formal grammar-based parsing. The parser has competitive performance and has been applied widely.