TAILIEUCHUNG - Báo cáo khoa học: "Detecting Verbal Participation in Diathesis Alternations"

W e present a method for automatically identifying verbal participation in diathesis alternations. Automatically acquired subcategorization frames are compared to a hand-crafted classification for selecting candidate verbs. The m i n i m u m description length principle is then used to produce a model and cost for storing the head noun instances from a training corpus at the relevant argument slots. | Detecting Verbal Participation in Diathesis Alternations Diana McCarthy Anna Korhonen Cognitive Computing Sciences Computer Laboratory University of Sussex University of Cambridge Pembroke Street Brighton BN1 9QH UK Cambridge CB2 3QG UK Abstract We present a method for automatically identifying verbal participation in diathesis alternations. Automatically acquired subcategorization frames are compared to a hand-crafted classification for selecting candidate verbs. The minimum description length principle is then used to produce a model and cost for storing the head noun instances from a training corpus at the relevant argument slots. Alternating subcategorization frames are identified where the data from corresponding argument slots in the respective frames can be combined to produce a cheaper model than that produced if the data is encoded . 1 Introduction Diathesis alternations are regular variations in the syntactic expressions of verbal arguments for example The boy broke the window The window broke. Levin s 1993 investigation of alternations summarises the research done and demonstrates the utility of alternation information for classifying verbs. Some studies have recently recognised the potential for using diathesis alternations within automatic lexical acquisition Ribas 1995 Korhonen 1997 Briscoe and Carroll 1997 . This paper shows how corpus data can be used to automatically detect which verbs undergo these alternations. Automatic acquisition avoids the costly overheads of a manual approach and allows for the fact that predicate behaviour varies between sublanguages domains and across time. Subcategorization frames scfs are acquired for each verb and 1This work was partially funded by CEC LEI project SPARKLE . We also acknowledge support from UK EPSRC project PSET Practical Simplification of English Text . a hand-crafted classification of diathesis alternations filters potential candidates with the correct SCFS. Models representing the .

• Báo cáo khoa học
• Detecting Verbal Participation
• Diathesis Alternations
• Diana McCarthy Anna Korhonen
• 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