TAILIEUCHUNG - Báo cáo khoa học: "A Comparison of Alternative Parse Tree Paths for Labeling Semantic Roles"

The integration of sophisticated inference-based techniques into natural language processing applications first requires a reliable method of encoding the predicate-argument structure of the propositional content of text. Recent statistical approaches to automated predicateargument annotation have utilized parse tree paths as predictive features, which encode the path between a verb predicate and a node in the parse tree that governs its argument. | A Comparison of Alternative Parse Tree Paths for Labeling Semantic Roles Reid Swanson and Andrew S. Gordon Institute for Creative Technologies University of Southern California 13274 Fiji Way Marina del Rey CA 90292 USA swansonr@ gordon@ Abstract The integration of sophisticated inference-based techniques into natural language processing applications first requires a reliable method of encoding the predicate-argument structure of the propositional content of text. Recent statistical approaches to automated predicateargument annotation have utilized parse tree paths as predictive features which encode the path between a verb predicate and a node in the parse tree that governs its argument. In this paper we explore a number of alternatives for how these parse tree paths are encoded focusing on the difference between automatically generated constituency parses and dependency parses. After describing five alternatives for encoding parse tree paths we investigate how well each can be aligned with the argument substrings in annotated text corpora their relative precision and recall performance and their comparative learning curves. Results indicate that constituency parsers produce parse tree paths that can more easily be aligned to argument substrings perform better in precision and recall and have more favorable learning curves than those produced by a dependency parser. 1 Introduction A persistent goal of natural language processing research has been the automated transformation of natural language texts into representations that unambiguously encode their propositional content in formal notation. Increasingly first-order predicate calculus representations of textual meaning have been used in natural lanugage processing applications that involve automated inference. For example Moldovan et al. 2003 demonstrate how predicate-argument formulations of questions and candidate answer sentences are unified using logical inference in a top-performing .

• Báo cáo khoa học
• A Comparison of Alternative Parse
• Tree Paths
• Labeling Semantic Roles
• báo cáo khoa học
• mô hình ngôn ngữ
• xử lý ngôn ngữ tự nhiên
• Bài giảng Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
• Ngôn ngữ tự nhiên
• Kỹ thuật lập trình
• Xử lý nhập nhằng ngữ nghĩa
• Xử lý ngữ nghĩa
• Xử lý ngôn ngữ
• Natural Language Processing
• Ngôn ngữ lập trình
• Nhập nhằng cấu trúc
• Tri thức về ngôn ngữ
• Mô hình n gram
• Dịch máy
• Phương pháp dịch máy
• Hiểu ngôn ngữ
• Phân tích ngữ nghĩa
• Phân loại tin tự động
• Biểu diễn vị từ
• Thuộc tính về sự kiện
• Thuộc tính về sự kiện
• Mô hình ngôn ngữ Google Book N grams
• Mô hình ngôn ngữ KenLM
• Phương pháp làm mịn
• Tách từ tiếng Việt
• Gán nhãn từ loại
• Phân tích cú pháp
• Nghĩa từ vựng
• Phân giải nhập nhằng từ
• Phân loại văn bản
• Lexical chain
• Phản hồi thông tin
• Bài toán PTCP
• 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