I detta dokument presenteras en empirisk studie om robustheten och generaliseringen av två alternativa rolluppsättningar för semantisk rollmärkning: PropBank numrerade roller och VerbNet tematiska roller. Genom att testa ett toppmodernt SRL-system med de två alternativa rollanteckningarna visar vi att PropBank-rollen är mer robust för bristen på verbspecifik semantisk information och generaliserar bättre till ovanliga och osynliga predikat. Med tanke på att tematiska roller är bättre för applikationsbehov, testade vi också det bästa sättet att generera VerbNet annotation. Vi drar slutsatsen att taggning första PropBank roller och kartläggning i VerbNet roller är lika effektivt som utbildning och taggning direkt på VerbNet, och mer robust för domänskift.
REF utvärderade PropBank ARG-taggar och VerbNet tematiska roller i ett toppmodernt SRL-system, och drog slutsatsen att PropBank ARG-taggar uppnådde en mer robust generalisering av rollerna än VerbNet tematiska roller.
Robustness and Generalization of Role Sets: PropBank vs. VerbNet
{'venue': 'Annual Meeting Of The Association For Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}