TAILIEUCHUNG - Báo cáo khoa học: "Supporting Annotation Layers for Natural Language Processing"

We demonstrate a system for flexible querying against text that has been annotated with the results of NLP processing. The system supports self-overlapping and parallel layers, integration of syntactic and ontological hierarchies, flexibility in the format of returned results, and tight integration with SQL. We present a query language and its use on examples taken from the NLP literature. | Supporting Annotation Layers for Natural Language Processing Preslav Nakov Ariel Schwartz Brian Wolf Marti Hearst Computer Science Division University of California Berkeley Berkeley CA 94720 nakov sariel @ SIMS University of California Berkeley Berkeley CA 94720 hearst@ Abstract We demonstrate a system for flexible querying against text that has been annotated with the results of NLP processing. The system supports self-overlapping and parallel layers integration of syntactic and ontological hierarchies flexibility in the format of returned results and tight integration with SQL. We present a query language and its use on examples taken from the NLP literature. 1 Introduction Today most natural language processing NLP algorithms make use of the results of previous processing steps. For example a word sense disambiguation algorithm may combine the output of a to-kenizer a part-of-speech tagger a phrase boundary recognizer and a module that classifies noun phrases into semantic categories. Currently there is no standard way to represent and store the results of such processing for efficient retrieval. We propose a framework for annotating text with the results of NLP processing and then querying against those annotations in flexible ways. The framework includes a query language and an indexing architecture for efficient retrieval built on top of a relational database management system RDBMS . The model allows for both hierarchical and overlapping layers of annotation as well as for querying at multiple levels of description. In the remainder of the paper we describe related work illustrate the annotation model and the query language and describe the indexing architecture and the experimental results thus showing the feasibility of the approach for a variety of NLP tasks. 2 Related Work There are several specialized tools for indexing and querying treebanks. See Bird et al. 2005 for an overview and critical comparisons. TGrep2r is a a

• Báo cáo khoa học
• Supporting Annotation Layers
• Natural Language Processing
• Preslav Nakov
• Ariel Schwartz
• Brian Wolf
• 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
• 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