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: "Automatic Discovery of Intentions in Text and its Application to Question Answering"
Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Báo cáo khoa học: "Automatic Discovery of Intentions in Text and its Application to Question Answering"
Hồng Diệp
66
6
pdf
Đang chuẩn bị nút TẢI XUỐNG, xin hãy chờ
Tải xuống
Semantic relations between text concepts denote the core elements of lexical semantics. This paper presents a model for the automatic detection of INTENTION semantic relation. Our approach first identifies the syntactic patterns that encode intentions, then we select syntactic and semantic features for a SVM learning classifier. In conclusion, we discuss the application of INTENTION relations to Q&A. | Automatic Discovery of Intentions in Text and its Application to Question Answering Marta Tatu Human Language Technology Research Institute Department of Computer Science University of Texas at Dallas Richardson TX 75080 USA marta@hlt.utdallas.edu Abstract Semantic relations between text concepts denote the core elements of lexical semantics. This paper presents a model for the automatic detection of INTENTION semantic relation. Our approach first identifies the syntactic patterns that encode intentions then we select syntactic and semantic features for a SVM learning classifier. In conclusion we discuss the application of INTENTION relations to Q A. 1 Introduction 1.1 Problem description Intentions comprise of semantic relationships that express a human s goal-oriented private states of mind including intents objectives aims and purposes. As a relation it encodes information that might not be explicitly stated in text and its detection might require inferences and human judgment. The answer to the question What was Putin trying to achieve by increasing military cooperation with North Korea is found in the sentence Putin is attempting to restore Russia s influence in the East Asian region. Extracting the exact answer to restore Russia s influence in the East Asian region becomes easier if this is recognized as Putin s intention which matches the question s expected answer. In this paper we describe a method that identifies intentions in domain independent texts. We employed two machine learning algorithms to create models that locate intentions in a given paragraph using a set of six syntactic and semantic features. 1.2 Motivation The current state-of-the-art NLP systems cannot extract intentions from open text and as we saw in the example their detection benefits Question Answering. An intention is the answer to general questions like What is the goal ofX What does Xplan to do or What does X aim for The INTENTION semantic relation is one of the most challenging .
TÀI LIỆU LIÊN QUAN
Báo cáo khoa học: " An Input Device for the Harvard Automatic Dictionary"
Báo cáo khoa học: "A Formula Finder for the Automatic Synthesis of Translation Algorithms"
Báo cáo khoa học: "Automatic Paraphrasing in Essay Format"
Báo cáo khoa học: "Some Comments on Algorithm and Grammar in the Automatic Parsing of Natural Languages"
Báo cáo khoa học: "Some Notes on Russian Predicative Infinitives in Automatic Translation"
Báo cáo khoa học: "Automatic Determination of Parts of Speech of English Words"
Báo cáo khoa học: "Automatic Event Extraction with Structured Preference Modeling"
Báo cáo khoa học: "Automatic Evaluation of Linguistic Quality in Multi-Document Summarization"
Báo cáo khoa học: "Automatic Generation of Story Highlights"
Báo cáo khoa học: "TrustRank: Inducing Trust in Automatic Translations via Ranking"
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.