Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Sức khỏe - Y tế
Văn bản luật
Nông Lâm Ngư
Kỹ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
Giới thiệu
Đăng ký
Đăng nhập
Tìm
Danh mục
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Y tế sức khỏe
Văn bản luật
Nông lâm ngư
Kĩ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
Thông tin
Điều khoản sử dụng
Quy định bảo mật
Quy chế hoạt động
Chính sách bản quyền
Giới thiệu
Đăng ký
Đăng nhập
0
Trang chủ
Kinh Doanh Marketing
Tổ chức sự kiện
Minimally Supervised Event Causality Identification
Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Minimally Supervised Event Causality Identification
Thi Yến
67
10
pdf
Đang chuẩn bị nút TẢI XUỐNG, xin hãy chờ
Tải xuống
This paper develops a minimally supervised approach, based on focused distributional sim- ilarity methods and discourse connectives, for identifying of causality relations between events in context. While it has been shown that distributional similarity can help identify- ing causality, we observe that discourse con- nectives and the particular discourse relation they evoke in context provide additional in- formation towards determining causality be- tween events. We show that combining dis- course relation predictions and distributional similarity methods in a global inference pro- cedure provides additional improvements to- wards determining event causality | EMNLP 11 Minimally Supervised Event Causality Identification Quang Xuan Do Yee Seng Chan Dan Roth Department of Computer Science University of Illinois at Urbana-Champaign Urbana IL 61801 USA quangdo2 chanys danr @illinois.edu Abstract This paper develops a minimally supervised approach based on focused distributional similarity methods and discourse connectives for identifying of causality relations between events in context. While it has been shown that distributional similarity can help identifying causality we observe that discourse connectives and the particular discourse relation they evoke in context provide additional information towards determining causality between events. We show that combining discourse relation predictions and distributional similarity methods in a global inference procedure provides additional improvements towards determining event causality. 1 Introduction An important part of text understanding arises from understanding the semantics of events described in the narrative such as identifying the events that are mentioned and how they are related semantically. For instance when given a sentence The police arrested him because he killed someone. humans understand that there are two events triggered by the words arrested and killed and that there is a causality relationship between these two events. Besides being an important component of discourse understanding automatically identifying causal relations between events is important for various natural language processing NLP applications such as question answering etc. In this work we automatically detect and extract causal relations between events in text. Despite its importance prior work on event causality extraction in context in the NLP literature is relatively sparse. In Girju 2003 the author used noun-verb-noun lexico-syntactic patterns to learn that mosquitoes cause malaria where the cause and effect mentions are nominals and not necessarily event evoking words. In Sun et al. .
TÀI LIỆU LIÊN QUAN
Minimally Supervised Event Causality Identification
crossorigin="anonymous">
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.