Semantisk slutsats är en kärnkomponent i många naturliga språktillämpningar. Som svar har flera forskare utvecklat algoritmer för automatiskt lärande inference regler från textkorpora. Dessa regler är dock ofta antingen otydliga eller underspecificerade i riktningsriktningen. I detta dokument föreslår vi en algoritm som heter LEDIR som filtrerar inkorrekta inferensregler och identifierar riktningen hos korrekta. Baserat på en utvidgning av Harris distributionshypotes använder vi urvalspreferenser för att samla bevis på slutledningsriktning och rimlighet. Experiment visar empiriska belägg för att vårt tillvägagångssätt kan klassificera inferensregler betydligt bättre än flera baslinjer.
REF utvecklade en algoritm som kallas LEDIR för att lära sig riktningsegenskaperna hos icke-riktade inferensregler som de som produceras av DIRT.
LEDIR: An Unsupervised Algorithm for Learning Directionality of Inference Rules
{'venue': '2007 Joint Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing and Computational Natural Language Learning (EMNLP-CoNLL)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}