I detta dokument undersöks metoder för att lindra effekten av lexisk gleshet i klassificeringen av verbala argument. Vi visar hur automatiskt genererade valinställningar kan generalisera och prestera bättre än lexiska funktioner i en stor datauppsättning för semantisk rollklassificering. De bästa resultaten erhålls med ett nytt andra ordningens fördelningsmått, och den positiva effekten är särskilt relevant för data utanför domänen. Våra resultat tyder på att valpreferenser har potential att förbättra ett komplett system för semantisk rollmärkning.
REF använder SP för att behandla semantisk rollklassificering i en stor datauppsättning.
Generalizing over Lexical Features: Selectional Preferences for Semantic Role Classification
{'venue': 'ACL-IJCNLP: Short Papers', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}