Språkbehandlingstillämpningar, i olika genrer från medicin till samhälle genererad, nyhetstråd eller vetenskaplig diskurs, och domäner från vetenskap till humaniora. Den semantiska osäkerheten hos ett förslag kan identifieras i de flesta fall genom att använda en ändlig ordbok (dvs. lexical cues) och de viktigaste stegen för att upptäcka osäkerhet i en ansökan inkluderar stegen för att lokalisera (genre- och domän-specifika) lexical cues, disambiguing dem, och koppla dem till de enheter av intresse för den särskilda applikationen (t.ex. identifierade händelser i informationsutdrag). I denna studie fokuserar vi på genren och domänskillnaderna i den kontextberoende semantiska osäkerhetsuppgiften. Vi inför en enhetlig subkategorisering av semantisk osäkerhet eftersom olika domäntillämpningar kan tillämpa olika osäkerhetskategorier. Baserat på denna kategorisering normaliserade vi noteringen av tre corpora och presenterar resultat med en toppmodern osäkerhetsmodell för fyra finkorniga kategorier av semantisk osäkerhet. Computational Linguistics Volym 38, Nummer 2 Våra resultat avslöjar problemets domän- och genreberoende, men vi visar också att även en avlägsen källkodsdomändatauppsättning kan bidra till igenkänning och disambigering av osäkerhetssignaler, vilket effektivt minskar de notationskostnader som behövs för att täcka en ny domän. Således erbjuder den enhetliga subkategoriseringen och domänanpassningen för utbildning modellerna en effektiv lösning för cross-domain och cross-genre semantic osäkerhetsigenkänning.
Szarvas m.fl. REF normaliserade noteringen av de tre ovan nämnda korpora och gav finkorniga kategorier av osäkerhet (t.ex. epistemisk, doxastisk, undersökning och tillstånd).
Cross-Genre and Cross-Domain Detection of Semantic Uncertainty
{'venue': 'Computational Linguistics', 'journal': 'Computational Linguistics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}