Konceptuella naturliga språkbehandlingssystem förlitar sig vanligtvis på fallrams-instantiering för att känna igen händelser och rollobjekt i text. Men att skapa en bra uppsättning fallramar för en domän är tidskrävande, tröttsamt och benägna att fela. Vi har utvecklat en corpus-baserad algoritm för att förvärva konceptuella fallramar empiriskt från oannoterad text. Vår algoritm bygger på tidigare forskning om corpusbaserade metoder för att förvärva extraktionsmönster och semantiska lexikon. Med tanke på extraktionsmönster och en semantisk lexikon för en domän lär sig vår algoritm semantiska preferenser för varje extraktionsmönster och slår samman syntaktiskt kompatibla mönster för att producera multi-slot case frames med urvalsbegränsningar. Fallramarna genererar mer sammanhållen effekt och ger färre falska träffar än de ursprungliga extraktionsmönstren. Vårt system kräver endast förklassificerade utbildningstexter och några timmars manuell granskning för att filtrera ordböckerna, vilket visar att konceptuella caseramar kan förvärvas från oannoterad text utan särskilda utbildningsresurser.
I Conceptual Case Frame Acquisition-projektet REF, extraktionsmönster, en domän semantisk lexikon, och en lista över begreppsroller och tillhörande semantiska kategorier för domänen används för att producera multi-slot case frames med urvalsbegränsningar.
An Empirical Approach To Conceptual Case Frame Acquisition
{'venue': 'Workshop On Very Large Corpora', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}