TAILIEUCHUNG - Báo cáo khoa học: "Starting From Scratch in Semantic Role Labeling"

A fundamental step in sentence comprehension involves assigning semantic roles to sentence constituents. To accomplish this, the listener must parse the sentence, find constituents that are candidate arguments, and assign semantic roles to those constituents. Each step depends on prior lexical and syntactic knowledge. Where do children learning their first languages begin in solving this problem? In this paper we focus on the parsing and argumentidentification steps that precede Semantic Role Labeling (SRL) training. We combine a simplified SRL with an unsupervised HMM part of speech tagger, and experiment with psycholinguisticallymotivated ways to label clusters resulting from the HMM. | Starting From Scratch in Semantic Role Labeling Michael Connor University of Illinois connor2@ Yael Gertner University of Illinois ygertner@ Cynthia Fisher University of Illinois cfisher@ Abstract A fundamental step in sentence comprehension involves assigning semantic roles to sentence constituents. To accomplish this the listener must parse the sentence find constituents that are candidate arguments and assign semantic roles to those constituents. Each step depends on prior lexical and syntactic knowledge. Where do children learning their first languages begin in solving this problem In this paper we focus on the parsing and argumentidentification steps that precede Semantic Role Labeling SRL training. We combine a simplified SRL with an unsupervised HMM part of speech tagger and experiment with psycholinguistically-motivated ways to label clusters resulting from the HMM so that they can be used to parse input for the SRL system. The results show that proposed shallow representations of sentence structure are robust to reductions in parsing accuracy and that the contribution of alternative representations of sentence structure to successful semantic role labeling varies with the integrity of the parsing and argumentidentification stages. 1 Introduction In this paper we present experiments with an automatic system for semantic role labeling SRL that is designed to model aspects of human language acquisition. This simplified SRL system is inspired by the syntactic bootstrapping theory and by an account of syntactic bootstrapping known as structure-mapping Fisher 1996 Gillette et al. 1999 Lidz et al. 2003 . Syntactic bootstrapping theory proposes that young children use their very partial knowledge of syntax to guide sen- Dan Roth University of Illinois danr@ tence comprehension. The structure-mapping account makes three key assumptions First sentence comprehension is grounded by the acquisition of an .

• Báo cáo khoa học
• Starting From Scratch
• Semantic Role Labeling
• Michael Connor
• báo cáo khoa học
• báo cáo ngôn ngữ
• ngôn ngữ tự nhiên
• Non suicidal self injury
• Refugee minors
• Mental health issues
• Including self injury
• Western adolescents
• 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