I detta papper undersöker vi användningen av urvalsinställningar för att upptäcka icke-kompositionella verb-objekt kombinationer. För att karakterisera argumenten i ett givet grammatiskt förhållande experimenterar vi med tre modeller av urvalspreferenser. Två använder WordNet och en använder posterna från en distribuerad tesaurus som klasser för representation. I tidigare arbete med urvals preferens förvärv, de klasser som används för representation väljs beroende på täckningen av argument polletter snarare än att väljas enligt täckningen av argumenttyper. I våra distribuerade tesaurus modeller och en av de metoder som använder WordNet väljer vi klasser för att representera preferenser på grund av antalet argumenttyper som de täcker, och sedan bara tokens under dessa klasser som är representativa för argument huvuddata används för att uppskatta sannolikhetsfördelningen för den valda preferensmodellen. Vi visar ett mycket betydande samband mellan åtgärder som använder dessa "typbaserade" urvalspreferenser och kompositionsbedömningar från en datauppsättning som används i tidigare forskning. De typbaserade modellerna presterar bättre än de modeller som använder polletter för att välja klasserna. Dessutom gav de modeller som använder den automatiskt förvärvade thesaurus poster de bästa resultaten. Korrelationen för tesaurus modellerna är starkare än någon av de enskilda funktioner som används i tidigare forskning på samma datauppsättning.
REF använder olika modeller av urvalsinställningar för att upptäcka icke-kompositionella verb-objektpar.
Detecting Compositionality of Verb-Object Combinations using Selectional Preferences
{'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']}