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: "Syntactic Features and Word Similarity for Supervised Metonymy Resolution"
Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Báo cáo khoa học: "Syntactic Features and Word Similarity for Supervised Metonymy Resolution"
Xuân Linh
133
8
pdf
Đang chuẩn bị nút TẢI XUỐNG, xin hãy chờ
Tải xuống
We present a supervised machine learning algorithm for metonymy resolution, which exploits the similarity between examples of conventional metonymy. We show that syntactic head-modifier relations are a high precision feature for metonymy recognition but suffer from data sparseness. We partially overcome this problem by integrating a thesaurus and introducing simpler grammatical features, thereby preserving precision and increasing recall. Our algorithm generalises over two levels of contextual similarity. . | Syntactic Features and Word Similarity for Supervised Metonymy Resolution Malvina Nissim ICCS School of Informatics University of Edinburgh mnissim@inf.ed.ac.uk Katja Markert ICCS School of Informatics University of Edinburgh and School of Computing University of Leeds markert@inf.ed.ac.uk Abstract We present a supervised machine learning algorithm for metonymy resolution which exploits the similarity between examples of conventional metonymy. We show that syntactic head-modifier relations are a high precision feature for metonymy recognition but suffer from data sparseness. We partially overcome this problem by integrating a thesaurus and introducing simpler grammatical features thereby preserving precision and increasing recall. Our algorithm generalises over two levels of contextual similarity. Resulting inferences exceed the complexity of inferences undertaken in word sense disambiguation. We also compare automatic and manual methods for syntactic feature extraction. 1 Introduction Metonymy is a figure of speech in which one expression is used to refer to the standard referent of a related one Lakoff and Johnson 1980 . In 1 1 seat 19 refers to the person occupying seat 19. 1 Ask seat 19 whether he wants to swap The importance of resolving metonymies has been shown for a variety of NLP tasks e.g. machine translation Kamei and Wakao 1992 question answering Stallard 1993 and anaphora resolution Harabagiu 1998 Markert and Hahn 2002 . 1 1 was actually uttered by a flight attendant on a plane. In order to recognise and interpret the metonymy in 1 a large amount of knowledge and contextual inference is necessary e.g. seats cannot be questioned people occupy seats people can be questioned . Metonymic readings are also potentially open-ended Nunberg 1978 so that developing a machine learning algorithm based on previous examples does not seem feasible. However it has long been recognised that many metonymic readings are actually quite regular Lakoff and Johnson 1980 .
TÀI LIỆU LIÊN QUAN
Báo cáo khoa học: "Filtering Syntactic Constraints for Statistical Machine Translation"
Báo cáo khoa học: "Online Plagiarism Detection Through Exploiting Lexical, Syntactic, and Semantic Information"
Báo cáo khoa học: "A Framework for Syntactic Translation"
Báo cáo khoa học: "A New Approach to the Mechanical Syntactic Analysis of Russian"
Báo cáo khoa học: "Syntactic Dependence and the Computer Generation of Coherent Discourse"
Báo cáo khoa học: " Connectability Calculations, Syntactic Functions, and Russian Syntax"
Báo cáo khoa học: "Large-Scale Syntactic Language Modeling with Treelets"
Báo cáo khoa học: "Joint Evaluation of Morphological Segmentation and Syntactic Parsing"
Báo cáo khoa học: "Fast Syntactic Analysis for Statistical Language Modeling via Substructure Sharing and Uptraining"
Báo cáo khoa học: "Verb Classification using Distributional Similarity in Syntactic and Semantic Structures"
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.