I detta dokument presenterar vi en aktiv inlärningsmetod som används för att skapa en kommenterad corpus av bokstavliga och icke-litterära användningar av verb. Modellen använder nästan oövervakade ord-sense disambiguation och klustering tekniker. Vi rapporterar om experiment där en mänsklig expert uppmanas att korrigera systemprognoser i olika stadier av lärande: (i) efter den senaste iterationen när klustersteget har konvergerat, eller (ii) under varje iteration av klusteralgoritmen. Modellen får en f-poäng på 53,8% på en datauppsättning där bokstavliga/icke-litterära användningar av 25 verb kommenterades av mänskliga experter. I jämförelse, samma modell förstärkt med aktivt lärande får 64,91%. Vi mäter också antalet exempel som krävs när modellkonfidens används för att välja exempel på mänsklig korrigering jämfört med slumpmässigt urval. Resultaten av detta aktiva inlärningssystem har sammanställts till en fritt tillgänglig kommenterad corpus av bokstavlig/icke-litterär användning av verb i sammanhang.
Vårt arbete bygger på forskning av REF som använde en aktiv inlärningsmetod för att skapa en kommenterad corpus av meningar med bokstavliga och bildliga sinnen av 50 vanliga engelska verb.
Active Learning for the Identification of Nonliteral Language
{'venue': 'Workshop on Computational Approaches to Figurative Language', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}