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: "Inferring Selectional Preferences from Part-Of-Speech N-grams"
Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Báo cáo khoa học: "Inferring Selectional Preferences from Part-Of-Speech N-grams"
Trúc Lan
74
10
pdf
Đang chuẩn bị nút TẢI XUỐNG, xin hãy chờ
Tải xuống
We present the PONG method to compute selectional preferences using part-of-speech (POS) N-grams. From a corpus labeled with grammatical dependencies, PONG learns the distribution of word relations for each POS N-gram. From the much larger but unlabeled Google N-grams corpus, PONG learns the distribution of POS N-grams for a given pair of words. We derive the probability that one word has a given grammatical relation to the other. PONG estimates this probability by combining both distributions, whether or not either word occurs in the labeled corpus. . | Inferring Selectional Preferences from Part-Of-Speech N-grams Hyeju Jang and Jack Mostow Project LISTEN www.cs.cmu.edu listen School of Computer Science Carnegie Mellon University Pittsburgh PA 15213 UsA hyejuj@cs.cmu.edu mostow@cs.cmu.edu Abstract We present the PONG method to compute selectional preferences using part-of-speech POS N-grams. From a corpus labeled with grammatical dependencies PONG learns the distribution of word relations for each POS N-gram. From the much larger but unlabeled Google N-grams corpus PONG learns the distribution of POS N-grams for a given pair of words. We derive the probability that one word has a given grammatical relation to the other. PONG estimates this probability by combining both distributions whether or not either word occurs in the labeled corpus. PONG achieves higher average precision on 16 relations than a state-of-the-art baseline in a pseudo-disambiguation task but lower coverage and recall. 1 Introduction Selectional preferences specify plausible fillers for the arguments of a predicate e.g. celebrate. Can you celebrate a birthday Sure. Can you celebrate a pencil Arguably yes Today the Acme Pencil Factory celebrated its one-billionth pencil. However such a contrived example is unnatural because unlike birthday pencil lacks a strong association with celebrate. How can we compute the degree to which birthday or pencil is a plausible and typical object of celebrate Formally we are interested in computing the probability Pr r t R where as Table 1 specifies t is a target word such as celebrate r is a word possibly related to it such as birthday or pencil and R is a possible relation between them whether a semantic role such as the agent of an action or a grammatical dependency such as the object of a verb. We call t the target because originally it referred to a vocabulary word targeted for instruction and r its relative. Notation Description R a relation between words t a target word r r possible relatives of t g a word .
TÀI LIỆU LIÊN QUAN
Kỷ yếu tóm tắt báo cáo khoa học: Hội nghị khoa học tim mạch toàn quốc lần thứ XI - Hội tim mạch Quốc gia Việt Nam
Báo cáo nghiên cứu khoa học: "Danh lục các loài thú ở khu bảo tồn thiên nhiên Pù Huống tỉnh Nghệ An và ý nghĩa bảo tồn nguồn gen quí hiếm của chúng"
Báo cáo khoa học: Hỗ trợ nâng cao năng lực quản lý chất thải sinh hoạt tại thành phố Hội An
Báo cáo nghiên cứu khoa học: "Tính năng động nghệ thuật của văn học hiện đại Việt Nam và một cách nhìn hành trình thể loại"
Báo cáo nghiên cứu khoa học: " DỊCH CHUYỂN TRUY VẤN OQL VÀO CÁC PHÉP TÍNH BAO HÀM"
Báo cáo khoa học: " Áp dụng thủ tục phân tích trong kiểm toán báo cáo tài chính"
Báo cáo nghiên cứu khoa học: "Người lính trở về sau chiến tranh với mặc cảm “ăn mày dĩ vãng’ trong tiểu thuyết Chu Lai"
Báo cáo nghiên cứu khoa học: "Khảo sát hiện tượng chuyển đổi chức năng - nghĩa của động từ tiếng Việt"
Báo cáo nghiên cứu khoa học: " BẢN CHẤT KHOA HỌC VÀ CÁCH MẠNG LÀ CỘI NGUỒN SỨC SỐNG CỦA CHỦ NGHĨA MÁC - LÊNIN"
Báo cáo khoa học: " CẢI TIẾN CÁC THUẬT TOÁN MƯỢN VÀ KHOÁ KÊNH TẦN SỐ MẠNG DI ĐỘNG TẾ BÀO"
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.