This paper explores methods to alleviate the effect of lexical sparseness in the classification of verbal arguments. We show how automatically generated selectional preferences are able to generalize and perform better than lexical features in a large dataset for semantic role classification. The best results are obtained with a novel second-order distributional similarity measure, and the positive effect is specially relevant for out-of-domain data. Our findings suggest that selectional preferences have potential for improving a full system for Semantic Role Labeling. ...
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Báo cáo khoa học: "Generalizing over Lexical Features: Selectional Preferences for Semantic Role Classification"
Báo cáo khoa học: Generalizing over Lexical Features: Selectional Preferences for Semantic Role Classification
Số trang: 4
Loại file: pdf
Dung lượng: 122.72 KB
Lượt xem: 8
Lượt tải: 0
Thông tin tài liệu:
Tìm kiếm theo từ khóa liên quan:
Generalizing over Lexical Features Selectional Preferences Semantic Role Classification báo cáo khoa học báo cáo ngôn ngữ xử lý ngôn ngữ tự nhiênTài liệu có liên quan:
-
63 trang 355 0 0
-
12 trang 338 0 0
-
Phương pháp tạo ra văn bản tiếng Việt có đề tài xác định
7 trang 286 0 0 -
13 trang 272 0 0
-
Báo cáo khoa học Bước đầu tìm hiểu văn hóa ẩm thực Trà Vinh
61 trang 260 0 0 -
Tóm tắt luận án tiến sỹ Một số vấn đề tối ưu hóa và nâng cao hiệu quả trong xử lý thông tin hình ảnh
28 trang 233 0 0 -
NGHIÊN CỨU CHỌN TẠO CÁC GIỐNG LÚA CHẤT LƯỢNG CAO CHO VÙNG ĐỒNG BẰNG SÔNG CỬU LONG
9 trang 230 0 0 -
Giáo trình Lập trình logic trong prolog: Phần 1
114 trang 224 0 0 -
Đề tài nghiên cứu khoa học và công nghệ cấp trường: Hệ thống giám sát báo trộm cho xe máy
63 trang 218 0 0 -
22 trang 199 0 0
