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: "Building Accurate Semantic Taxonomies from Monolingual MRDs"
Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Báo cáo khoa học: "Building Accurate Semantic Taxonomies from Monolingual MRDs"
Hiền Nhi
75
7
pdf
Đang chuẩn bị nút TẢI XUỐNG, xin hãy chờ
Tải xuống
Our aim is to use conventional MRDs, with no explicit semantic coding, to obtain a comparable accuracy. The system we propose is capable of 1) performing fully automatic extraction (with a counterpart in terms of both recall and precision fall) of taxonomic links of dictionary senses and 2) ranking the extracted relations in a w a y that selective manual refinement is allowed. | Building Accurate Semantic Taxonomies from Monolingual MRDs German Rigau and Horacio Rodríguez Departament de LSI. Universitat Politècnica de Catalunya. Barcelona. Catalonia. g.rigau horacio @lsi.upc.es Abstract This paper presents a method that conbines a set of unsupervised algorithms in order to accurately build large taxonomies from any machine-readable dictionary MRD . Our aim is to profit from conventional MRDs with no explicit semantic coding. We propose a system that 1 performs fully automatic extraction of taxonomic links from MRD entries and 2 ranks the extracted relations in a way that selective manual refinement is allowed. Tested accuracy can reach around 100 depending on the degree of coverage selected showing that taxonomy building is not limited to structured dictionaries such as LDOCE. 1 Introduction There is no doubt about the increasing need of owning accurate and broad coverage general lexical semantic resources for developing NL applications. These resources include Lexicons Lexical Databases Lexical Knowledge Bases LKBs Ontologies etc. Many researchers believe that for effective NLP it is necessary to build a LKB which contain class subclass relations and mechanisms for the inheritance of properties as well as other inferences. The work presented here attempts to lay out some solutions to overcome or alleviate the lexical bottleneck problem Briscoe 91 providing a methodology to build large scale LKBs from conventional dictionaries in any language. Starting with the seminal work of Amsler 81 many systems have followed this approach e.g. Bruce et al. 92 Richardson 97 . Why should we propose another one Regarding the resources used we must point out that most of the systems built until now refer to English only and use rather rich well structured controlled and explicitly semantically coded dictionaries e.g. LDOCE 87 . This is not the case for most of the available sources for languages Eneko Agirre Lengoia eta Informatikoak saila. Euskal Erriko
TÀI LIỆU LIÊN QUAN
Báo cáo khoa học: "Building trainable taggers in a web-based, UIMA-supported NLP workbench"
Báo cáo khoa học: "Finding Salient Dates for Building Thematic Timelines"
Báo cáo khoa học: "BabelNet: Building a Very Large Multilingual Semantic Network"
Báo cáo khoa học: "The Human Language Project: Building a Universal Corpus of the World’s Languages"
Báo cáo khoa học: "Building Practical Spoken Dialog Systems"
Báo cáo khoa học: "An efficient algorithm for building a distributional thesaurus (and other Sketch Engine developments)"
Báo cáo khoa học: "Building Emotion Lexicon from Weblog Corpora"
Báo cáo khoa học: "Building Semantic Perceptron Net for Topic Spotting"
Báo cáo khoa học: "Building Accurate Semantic Taxonomies from Monolingual MRDs"
Báo cáo khoa học: "Building Deep Dependency Structures with a Wide-Coverage CCG Parser"
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.