I detta dokument utforskas en utvidgning av den ytliga semantiska tolkningen bortom lexikala enhets triggers, med hjälp av kausala relationer som ett testfall. Semantisk tolkning blir svår inför de många olika språkliga insikter som orsakssambandet kan anta. Vi utgår därför från begreppet KONSTRUKTION utifrån det språkliga paradigm som kallas CONSTRUCTION GRAMMAR (CxG). I CxG är en konstruktion en form/funktion parning som kan lita på godtyckliga språkliga och semantiska funktioner. I stället för att kodifiera alla aspekter av varje konstruktion form, som vissa försök att använda CxG i NLP har gjort, föreslår vi metoder som avlastar detta problem till maskininlärning. Vi beskriver två övervakade metoder för att märka kausala konstruktioner och deras argument. Båda metoderna kombinerar automatiskt inducerade mönstermatchningsregler med statistiska klassificeringar som lär sig de subtilare parametrarna i konstruktionerna. Våra resultat visar att dessa tillvägagångssätt är lovande: de är betydligt bättre än naiva baslinjer för både konstruktionsigenkänning och orsaks- och effektstickor.
REF använde begreppet konstruktion grammatik för att tagga kausalt relaterade klausuler eller fraser.
Automatically Tagging Constructions of Causation and Their Slot-Fillers
{'venue': 'Transactions of the Association for Computational Linguistics', 'journal': 'Transactions of the Association for Computational Linguistics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}