Att automatiskt upptäcka orsakssamband i text är viktigt för förståelsen av naturligt språk. Denna uppgift har emellertid visat sig vara svår på grund av behovet av världskunskap och slutsatser. Vi fokuserar på en deluppgift av detta problem där en öppen klass uppsättning språkliga markörer kan ge ledtrådar till förståelse kausalitet. Till skillnad från de tydliga markörerna, en sluten klass, varierar dessa markörer avsevärt i sina språkliga former. Vi utnyttjar parallell Wikipedia corpora för att identifiera nya markörer som är variationer på kända kausala fraser, skapa en utbildning som via avlägsen övervakning. Vi utbildar också en kausal klassificerare med hjälp av funktioner från öppen klass markörer och semantiska funktioner som ger kontextuell information. Resultaten visar att våra funktioner ger en absolut ökning på 11.05 punkter jämfört med utgångsläget för uppgiften att identifiera orsakssamband i text.
Ref fokuserade på en deluppgift om detektion av orsakssamband.
Identifying Causal Relations Using Parallel Wikipedia Articles
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}