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: "AUTOMATIC SEMANTIC CLASSIFICATION OF VERBS FROM THEIR"
Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Báo cáo khoa học: "AUTOMATIC SEMANTIC CLASSIFICATION OF VERBS FROM THEIR"
Thiện Thanh
70
5
pdf
Đang chuẩn bị nút TẢI XUỐNG, xin hãy chờ
Tải xuống
This paper discusses an implemented program that automatically classifies verbs into those that ~describe only states of the world, such as to know, and those that describe events, such as to look. It works by exploiting the con, straint between the syntactic environments in which a verb can occur and its meaning. The only input is on-line text. This demonstrates an important new technique for the automatic generation of lexical databases. | Automatic Semantic Classification of Verbs from their Syntactic Contexts An Implemented Classifier for Stativity Michael R. Brent MIT Al Lab 545 Technology Square Cambridge Massachusetts 02139 michael@ai.mit.edu Abstract This paper discusses an implemented program that automatically classifies verbs into those that describe only states of the world such as io know and those that describe events such as to look. It works by exploiting the constraint between the syntactic environments in which a verb can occur and its meaning. The only input is on-line text. This demonstrates an important new technique for the automatic generation of lexical databases. 1 Introduction Young children and natural language processing programs face a common problem everyone else knows a lot more about words. Children it is hypothesized catch up by observing the linguistic and non-linguistic contexts in which words are used. This paper focuses on the value and accessibility of the linguistic context. It argues that linguistic context by itself can provide useful cues about verb meaning to an artificial learner. This is demonstrated by a program that exploits two particular cues from the linguistic context to classify verbs automatically into those whose sole sense is one describing a state and those that have a sense describing an event.1 The approach described here accounts for a certain degree of noise in the input due both to mis-apprehension of input sentences and to their occasional mal-formation. This work shows that the two cues are available and are reliable given the statistical methods applied. Language users whether natural or artificial need detailed semantic and syntactic classifications of words. Ultimately any artificial language The input sentences are those compiled in the Lan-caster Oslo Bergen LOB Corpus a balanced corpus of one million words of British English. The LOB consists primarily of edited prose. user must be able to add new words to its lexicon if only to .
TÀI LIỆU LIÊN QUAN
Báo cáo khoa học: " An Input Device for the Harvard Automatic Dictionary"
Báo cáo khoa học: "A Formula Finder for the Automatic Synthesis of Translation Algorithms"
Báo cáo khoa học: "Automatic Paraphrasing in Essay Format"
Báo cáo khoa học: "Some Comments on Algorithm and Grammar in the Automatic Parsing of Natural Languages"
Báo cáo khoa học: "Some Notes on Russian Predicative Infinitives in Automatic Translation"
Báo cáo khoa học: "Automatic Determination of Parts of Speech of English Words"
Báo cáo khoa học: "Automatic Event Extraction with Structured Preference Modeling"
Báo cáo khoa học: "Automatic Evaluation of Linguistic Quality in Multi-Document Summarization"
Báo cáo khoa học: "Automatic Generation of Story Highlights"
Báo cáo khoa học: "TrustRank: Inducing Trust in Automatic Translations via Ranking"
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.