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: "Recognition of the Coherence Relation between Te-linked Clauses"
Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Báo cáo khoa học: "Recognition of the Coherence Relation between Te-linked Clauses"
Hữu Thiện
92
7
pdf
Đang chuẩn bị nút TẢI XUỐNG, xin hãy chờ
Tải xuống
This paper describes a method for recognizing coherence relations between clauses which are linked by te in Japanese - - a translational equivalent of English and. We consider that the coherence relations are categories each of which has a prototype structure as well as the relationships among them. By utilizing this organization of the relations, we can infer an appropriate relation from the semantic structures of the clauses between which that relation holds. We carried out an experiment and obtained the correct recognition ratio of 82% for the 280 sentences. . | Recognition of the Coherence Relation between Te-linked Clauses Akira Oishi School of Information Science JAIST 1-1 Asahidai Tatsunokuchi Ishikawa 923-1292 Japan oishi@jaist.ac.jp Yuji Matsumoto Graduate School of Information Science NAIST 8916-5 Takayama Ikoma Nara 630-0101 Japan matsuSis.aist-nara.ac.jp Abstract This paper describes a method for recognizing coherence relations between clauses which are linked by te in Japanese a translational equivalent of English and. We consider that the coherence relations are categories each of which has a prototype structure as well as the relationships among them. By utilizing this organization of the relations we can infer an appropriate relation from the semantic structures of the clauses between which that relation holds. We carried out an experiment and obtained the correct recognition ratio of 82 for the 280 sentences. 1 Introduction One of the basic requirements for understanding discourse is recognizing how each clause coheres with its predecessor. Our linguistic and pragmatic competence enables US to read in conceivable relations even when two clauses are copresent without any overt cues i.e. in parataxis. There has been a variety of definitions for coherence relations see Hovy and Maier 1993 for a survey . However the definitions are rather vague and they are often recognized to be underspecified Moore and Pollack 1992 Fukumoto and Tsujii 1994 . This paper attempts to explicate how such coherence relations arise between segments of discourse. We focus on te-linkage in Japanese a translational equivalent of English and-linkage since mere parataxis ranges over too widely to capture the underlying principles on the coherence relations. We consider that coherence relations are categories each of which has its prototypical instances and marginal ones. As with all instances of categorizations the prototypical cases of each relation are clearly distinguishable from one another. In some cases however it is often hard to .
TÀI LIỆU LIÊN QUAN
Báo cáo khoa học: "Incorporating speech recognition confidence into discriminative named entity recognition of speech data"
Báo cáo khoa học: "A Term Recognition Approach to Acronym Recognition"
Báo cáo khoa học: " German Sentence Recognition"
Báo cáo khoa học: "Multilingual Named Entity Recognition using Parallel Data and Metadata from Wikipedia"
Báo cáo khoa học: "Probabilistic Integration of Partial Lexical Information for Noise Robust Haptic Voice Recognition"
Báo cáo khoa học: "Discriminative Strategies to Integrate Multiword Expression Recognition and Parsing"
Báo cáo khoa học: "Joint Inference of Named Entity Recognition and Normalization for Tweets"
Báo cáo khoa học: "Kernel Based Discourse Relation Recognition with Temporal Ordering Information"
Báo cáo khoa học: "Hierarchical Joint Learning: Improving Joint Parsing and Named Entity Recognition with Non-Jointly Labeled Data"
Báo cáo khoa học: "Arabic Named Entity Recognition: Using Features Extracted from Noisy Data"
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.