TAILIEUCHUNG - Báo cáo khoa học: "RIGHT ASSOCIATION REVISITED"

Consideration of when Right Association works and when it fails lead to a restatement of this parsing principle in terms of the notion of heaviness. A computational investigation of a syntactically annotated corpus provides evidence for this proposal and suggest circumstances when RA is likely to make correct attachment predictions. | Right association revisited Michael Niv Department of Computer and Information Science University of Pennsylvania Philadelphia PA USA niv@ Abstract Consideration of when Right Association works and when it fails lead to a restatement of this parsing principle in terms of the notion of heaviness. A computational investigation of a syntactically annotated corpus provides evidence for this proposal and suggest cữcum-stances when RA is likely to make correct attachment predictions. 1 Introduction Kimball 1973 proposes the parsing sfrategy of Right Association RA . RA resolves modifiers attachment ambiguities by attaching at the lowest syntactically permissible position along the right frontier. Many authors among them Wilks 1985 Schubert 1986 Whittemore et al. 1990 and Weischedel et al. 1991 incorporate RA into their parsing systems yet none rely on it solely integrating it instead with disambiguation preferences derived from word constituenựconcept cooccurrence based. On its own RA performs rather well given its simplicity but it is far from adequate Whittemore et al. evaluate RA s performance on pp attachment using a corpus derived from computer-mediated dialog. They find that RA makes correct predictions 55 of the time. Weischedel et al. using a corpus of news stories report a 75 success rate on the general case of attachment using a strategy Closest Attachment which is essentially RA. In the work cited above RA plays a relatively minor role as compared with co-occurrence based preferences. The status of RA is very puzzling consider 1 a. John said that Bill left yesterday. b. John said that Bill will leave yesterday. 1 wish to thank Bob Frank Beth Ann Hockey Young-Suk Lee Mitch Marcus Ellen Prince Phil Resnik Robert Rubinoff Mark Steedman and the anonymous referees for their helpful suggestions. This research has been supported by the following grants DARPA N00014-90J-1863 ARO DAAL03-89-C-0031 NSF IRI 90-16592. Ben Franklin . 2 In China

• Báo cáo khoa học
• RIGHT ASSOCIATION REVISITED
• Michael Niv
• Long Papers
• 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