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
Luận Văn - Báo Cáo
Báo cáo khoa học
Báo cáo khoa học: "A Comparison of Alternative Parse Tree Paths for Labeling Semantic Roles"
Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Báo cáo khoa học: "A Comparison of Alternative Parse Tree Paths for Labeling Semantic Roles"
Gia Nhi
330
8
pdf
Đang chuẩn bị nút TẢI XUỐNG, xin hãy chờ
Tải xuống
The integration of sophisticated inference-based techniques into natural language processing applications first requires a reliable method of encoding the predicate-argument structure of the propositional content of text. Recent statistical approaches to automated predicateargument annotation have utilized parse tree paths as predictive features, which encode the path between a verb predicate and a node in the parse tree that governs its argument. | A Comparison of Alternative Parse Tree Paths for Labeling Semantic Roles Reid Swanson and Andrew S. Gordon Institute for Creative Technologies University of Southern California 13274 Fiji Way Marina del Rey CA 90292 USA swansonr@ict.usc.edu gordon@ict.usc.edu Abstract The integration of sophisticated inference-based techniques into natural language processing applications first requires a reliable method of encoding the predicate-argument structure of the propositional content of text. Recent statistical approaches to automated predicateargument annotation have utilized parse tree paths as predictive features which encode the path between a verb predicate and a node in the parse tree that governs its argument. In this paper we explore a number of alternatives for how these parse tree paths are encoded focusing on the difference between automatically generated constituency parses and dependency parses. After describing five alternatives for encoding parse tree paths we investigate how well each can be aligned with the argument substrings in annotated text corpora their relative precision and recall performance and their comparative learning curves. Results indicate that constituency parsers produce parse tree paths that can more easily be aligned to argument substrings perform better in precision and recall and have more favorable learning curves than those produced by a dependency parser. 1 Introduction A persistent goal of natural language processing research has been the automated transformation of natural language texts into representations that unambiguously encode their propositional content in formal notation. Increasingly first-order predicate calculus representations of textual meaning have been used in natural lanugage processing applications that involve automated inference. For example Moldovan et al. 2003 demonstrate how predicate-argument formulations of questions and candidate answer sentences are unified using logical inference in a top-performing .
TÀI LIỆU LIÊN QUAN
Báo cáo y học: "Correction: A long-term follow-up study investigating healthrelated quality of life and resource use in survivors of severe sepsis: comparison of severe sepsis: comparison of recmbinant human activated protein C with standard care"
Báo cáo khoa học: "A Comparison of Chinese Parsers for Stanford Dependencies"
Báo cáo khoa học: "A Comparison of Loopy Belief Propagation and Dual Decomposition for Integrated CCG Supertagging and Parsing"
Báo cáo khoa học: "Measuring Language Divergence by Intra-Lexical Comparison"
Báo cáo khoa học: "Models for Sentence Compression: A Comparison across Domains, Training Requirements and Evaluation Measures"
Báo cáo khoa học: "A Comparison and Semi-Quantitative Analysis of Words and Character-Bigrams as Features in Chinese Text Categorization"
Báo cáo khoa học: "A Comparison of Document, Sentence, and Term Event Spaces"
Báo cáo khoa học: "A Comparison of Alternative Parse Tree Paths for Labeling Semantic Roles"
Báo cáo khoa học: "Paragraph-, word-, and coherence-based approaches to sentence ranking: A comparison of algorithm and human performance"
Báo cáo khoa học: "Comparison between CFG filtering techniques for LTAG and HPSG"
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.