tailieunhanh - Báo cáo khoa học: "Semantics-Driven Shallow Parsing for Chinese Semantic Role Labeling"

One deficiency of current shallow parsing based Semantic Role Labeling (SRL) methods is that syntactic chunks are too small to effectively group words. To partially resolve this problem, we propose semantics-driven shallow parsing, which takes into account both syntactic structures and predicate-argument structures. | Semantics-Driven Shallow Parsing for Chinese Semantic Role Labeling Weiwei Sun Department of Computational Linguistics Saarland University German Research Center for Artificial Intelligence DFKI D-66123 Saarbriicken Germany wsun@ Abstract One deficiency of current shallow parsing based Semantic Role Labeling SRL methods is that syntactic chunks are too small to effectively group words. To partially resolve this problem we propose semantics-driven shallow parsing which takes into account both syntactic structures and predicate-argument structures. We also introduce several new path features to improve shallow parsing based SRL method. Experiments indicate that our new method obtains a significant improvement over the best reported Chinese SRL result. 1 Introduction In the last few years there has been an increasing interest in Semantic Role Labeling SRL on several languages which consists of recognizing arguments involved by predicates of a given sentence and labeling their semantic types. Both full parsing based and shallow parsing based SRL methods have been discussed for English and Chinese. In Chinese SRL shallow parsing based methods that cast SRL as the classification of syntactic chunks into semantic labels has gained promising results. The performance reported in Sun et al. 2009 outperforms the best published performance of full parsing based SRL systems. Previously proposed shallow parsing takes into account only syntactic information and basic chunks are usually too small to group words into argument candidates. This causes one main deficiency of Chinese SRL. To partially resolve this problem we propose a new shallow parsing. The new chunk definition takes into account both syntactic structure and predicate-argument structures of a given sentence. Because of the semantic information it contains we call it semantics-driven shallow parsing. The key idea is to make basic chunks as large as possible but not overlap with arguments. .

• Báo cáo khoa học
• Semantics Driven Shallow Parsing
• Chinese Semantic Role Labeling
• Weiwei Sun
• báo cáo khoa học
• báo cáo ngôn ngữ
• ngôn ngữ tự nhiên
• Bài giảng Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
• Kỹ thuật lập trình
• Mô hình ngôn ngữ
• Mô hình n gram
• Dịch máy
• Phương pháp dịch máy
• Hiểu ngôn ngữ
• Phân loại tin tự động
• Tạo chí tin học
• Điều khiển học
• Truy vấn ngôn ngữ tự nhiên
• Phép dịch truy vấn ngôn ngữ tự nhiên
• Truy vấn SQL
• Văn phạm ngữ nghĩa
• Xử lý nhập nhằng ngữ nghĩa
• Xử lý ngữ nghĩa
• Phân tích ngữ nghĩa
• Biểu diễn vị từ
• Thuộc tính về sự kiện
• Thuộc tính về sự kiện
• Xử lý ngôn ngữ
• Natural Language Processing
• Ngôn ngữ lập trình
• Nhập nhằng cấu trúc
• Tri thức về ngôn ngữ
• Mô hình ngôn ngữ Google Book N grams
• Mô hình ngôn ngữ KenLM
• Phương pháp làm mịn
• Bài toán PTCP
• Phân tích cú pháp
• Cấu trúc ngữ pháp
• Phân tích cú pháp xác suất
• CKY kết hợp xác suất
• Văn phạm phi ngữ cảnh xác suất
• Hình thái học
• Gán nhãn từ loại
• Ngôn ngữ tự nhiên trong dịch máy
• Hệ thống dịch máy
• Phương pháp xây dựng bảng từ
• Tác từ
• Conditional random fields
• Nhận dạng thực thể có tên
• Đối tượng vật lý trừu tượng
• Phân lớp văn bản
• Biểu diễn nhị phân
• Ma trận từ văn bản
• Wolfram Alpha
• Trích rút thông tin
• Phương pháp Snowball