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: "HOW DOES NATURAL LANGUAGE QUANTIFY"
Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Báo cáo khoa học: "HOW DOES NATURAL LANGUAGE QUANTIFY"
Duy Thạch
63
8
pdf
Đang chuẩn bị nút TẢI XUỐNG, xin hãy chờ
Tải xuống
It has traditionally been assumed that Natural Language uses explicit quantifier expressions (such as "all" and "most", "the" and "a") for the purpose of quantification. We argue that expressions of the first type are comparatively rare in real world Natural Language sentences, and that the latter (articles) cannot be considered straightforward quantlfiers in the first place. H o w ever, practically all applications of Natural Language Processfng require sentences to be quantified unambiguously. W e llst a few possible (syntactical, semantical, a n d "pragmatical") sources of "implicit" quantiflcatlonal information in Natural Language; they combine in sometimes intricate. | HOW DOES NATURAL LANGUAGE QUANTIFY Michael Hess University of Zurich Seminar of General Linguistics Plattenstrasse 54 CH-8032 Zurich Switzerland ABSTRACT It has traditionally been assumed that Natural Language uses explicit quantifier expressions such as all and most the and a for the purpose of quantification. We argue that expressions of the first type are comparatively rare In real world Natural Language sentences and that the latter articles cannot be considered straightforward quantifiers in the first place. However practically all applications of Natural Language Processing require sentences to be quantified unambiguously. We list a few possible syntactical semantical and pragmatical sources of implicit quantificational Information In Natural Language they combine In sometimes intricate ways to give a sentence a more or less unambiguous quantification. 1. THE LACK OF EXPLICIT QUANTIFICATION IN NATURAL LANGUAGE 1.1 INTRODUCTION The subject of the present paper Is not strictly one of Computational Linguistics. Neither does it outline a working computer program nor investigate a linguistic problem with the help of computational methods. Although the subject may be purely linguistic in character it Is particularly relevant to Computational Linguistics. Moreover it seems to have been Ignored by most non-computa-tional linguists. Computational as well as non-computational linguists agree that we have to represent Natural Language sentences as quantified logical sentences either in a graphical variant of logic such as semantic networks or in some other form of logic. However non-computational linguists do not very often use real-world examples in their investigations they create their own example sentences to make a certain point. Everything which is not in the primary focus of their interest is made so explicit as to become largely self-explanatory. They tend for instance to create only sentences where quantification is explicit. Computational linguists on the .
TÀI LIỆU LIÊN QUAN
báo cáo khoa học: " Novel genes for QTc interval. How much heritability is explained, and how much is left to find?"
Báo cáo y học: "Noninvasive ventilation for acute lung injury: how often should we try, how often should we fail"
Báo cáo khoa học: "Word Epoch Disambiguation: Finding How Words Change Over Time"
Báo cáo khoa học: "ParaSense or How to Use Parallel Corpora for Word Sense Disambiguation"
Báo cáo khoa học: "Does Size Matter – How Much Data is Required to Train a REG Algorithm?"
Báo cáo khoa học: "How do you pronounce your name? Improving G2P with transliterations"
Báo cáo khoa học: "How to train your multi bottom-up tree transducer"
Báo cáo khoa học: "How Verb Subcategorization Frequencies Are Affected By Corpus Choice"
Báo cáo khoa học: "HOW DO WE COUNT? THE PROBLEM OF TAGGING PHRASAL VERBS IN PARTS"
Báo cáo khoa học: "HOW DOES NATURAL LANGUAGE QUANTIFY"
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.