Dataset kommenterade med semantiska roller är en viktig förutsättning för att utveckla högpresterande rollmärkningssystem. Tyvärr utgör beroendet av manuella noteringar, som är både svåra och mycket dyra att producera, ett stort hinder för en utbredd tillämpning av dessa system på olika språk och textgenrer. I den här artikeln beskriver vi en metod för att framkalla de semantiska rollerna i verbala argument direkt från oannoterad text. Vi formulerar rollinduktionsproblemet som ett av att upptäcka alternationer och hitta en kanonisk syntaktisk form för dem. Båda stegen genomförs i en ny probabilistisk modell, en latent-variabel variant av den logistiska klassificeringen. Vår metod ökar renheten hos de inducerade rollklustren med en bred marginal över en stark baslinje.
Efter detta arbete formulerar REF rollinduktion som processen för de-1321 tekterande alternationer och finner en kanonisk syntaktisk form för dem.
Unsupervised Induction of Semantic Roles
{'venue': 'Human Language Technologies: The 2010 Annual Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}