Semantic Role Labeling
Scopul acestei cărți este de a oferi o imagine de ansamblu asupra mai multor aspecte ale etichetării rolurilor semantice. Capitolul 1 începe cu contextul lingvistic privind definirea rolurilor semantice și controversele din jurul acestora.
Capitolul 2 descrie modul în care teoriile au condus la lexicoane structurate precum FrameNet, VerbNet și PropBank Frame Files care, la rândul lor, oferă baza pentru adnotarea semantică pe scară largă a corpusurilor. Aceste date au facilitat dezvoltarea sistemelor automate de etichetare a rolurilor semantice bazate pe tehnici de învățare automată supravegheată. Capitolul 3 prezintă principiile generale ale aplicării învățării automate supravegheate și nesupravegheate la această sarcină, cu o descriere a etapelor standard și a alegerii caracteristicilor, precum și cu detalii despre mai multe sisteme specifice.
Progresele recente includ utilizarea inferenței comune pentru a profita de sensibilitatea la context și încercările de îmbunătățire a performanței prin integrarea mai strânsă a sarcinii de analiză sintactică cu etichetarea rolului semantic. Capitolul 3 analizează, de asemenea, impactul pe care granularitatea rolurilor semantice îl are asupra performanței sistemului.
După ce a subliniat abordarea de bază în ceea ce privește limba engleză, capitolul 4 continuă cu discutarea aplicării acelorași tehnici la alte limbi, folosind chineza ca exemplu principal. Deși sunt disponibile date substanțiale de instruire pentru chineză, acest lucru nu este valabil pentru multe alte limbi, și sunt prezentate, de asemenea, tehnici de proiectare a etichetelor de rol în limba engleză pe corpusuri paralele.
Tabla de conținut: Prefață / Roluri semantice / Resurse lexicale disponibile / Învățarea automată pentru etichetarea rolurilor semantice / O perspectivă multilingvă / Rezumat.
© Book1 Group - toate drepturile rezervate.
Conținutul acestui site nu poate fi copiat sau utilizat, nici parțial, nici integral, fără permisiunea scrisă a proprietarului.
Ultima modificare: 2024.11.08 07:02 (GMT)