Multiword uttryck (MWE), en känd olägenhet för både lingvistik och NLP, sudda ut linjerna mellan syntax och semantik. Tidigare arbete på MWE identifiering har främst förlitat sig på ytstatistik, som fungerar dåligt för längre MWEs och inte kan modellera diskontinuerliga uttryck. För att ta itu med dessa problem, visar vi att även de enklaste parsing modeller kan effektivt identifiera MWEs godtyckliga längd, och att Tree Substitution Grammars uppnå de bästa resultaten. Våra experiment visar en 36,4 % F1 absolut förbättring för franska över en n-gram ytstatistik baslinje, för närvarande den dominerande metoden för MWE-identifiering. Våra modeller är användbara för flera NLP uppgifter där MWE förgruppering har förbättrad noggrannhet.
Nyligen använder REF tolkning, särskilt Tree Substitution Grammars, för att identifiera MWEs på franska.
Multiword Expression Identification with Tree Substitution Grammars: A Parsing tour de force with French
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}