I den här artikeln undersöker vi aspekter av viktig betydelse som inte uttrycks i lokala predikat-argument strukturer. I synnerhet undersöker vi fall av semantiska argument som endast kan härledas från diskurssammanhang. Målet med detta arbete är att automatiskt förvärva och bearbeta sådana fall, som vi också kallar implicita argument, för att förbättra beräkningsmodeller för språk. Som bidrag till detta mål skapar vi en effektiv ram för den svåra uppgiften att framkalla implicita argument och deras föregångare i diskurs och empiriskt visa hur viktigt det är att modellera detta fenomen i arbetet på diskursnivå. Vårt ramverk bygger på en ny projektionsmetod som möjliggör en korrekt upptäckt av implicita argument genom att anpassa och jämföra predikatargumentstrukturer mellan par av jämförbara texter. Som en del av detta ramverk utvecklar vi en grafbaserad modell för predikering av anpassning som avsevärt överträffar tidigare tillvägagångssätt. Baserat på sådana justeringar, visar vi att implicita argument instanser kan automatiskt induceras och tillämpas för att förbättra en nuvarande modell för att länka implicita argument i diskurs. Vi bekräftar vidare att beslut om argumentförverkligande, även om de är ett subtilt fenomen för det mesta, avsevärt kan påverka en texts upplevda samstämmighet. Våra experiment visar att tidigare modeller av samstämmighet inte kan förutsäga denna inverkan. Följaktligen utvecklar vi en ny sammanhållningsmodell, som lär sig att exakt förutsäga argumentförverkligande baserat på automatiskt anpassade par av implicita och explicita argument.
I Ref identifierades nya fall av implicita argument genom anpassning av enspråkiga jämförbara texter, men storleken liknar fortfarande G&C:s och SemEval-2010:s storlek.
Inducing Implicit Arguments from Comparable Texts: A Framework and Its Applications
{'venue': 'Computational Linguistics', 'journal': 'Computational Linguistics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}