Vi presenterar en preliminär pilotstudie av trosnotering och automatisk märkning. Vårt mål är att utforska semantisk mening bortom ytliga förslag. Vi strävar efter att modellera människors kognitiva tillstånd, nämligen deras trosuppfattningar som uttrycks med språkliga medel. Vi modellerar styrkan i deras tro och deras (den mänskliga) grad av engagemang för deras uttalande. Vi utforskar bara perspektivet av författaren till en text. Vi klassificerar predikat i en av tre möjligheter: engagerad tro, icke engagerad tro, eller inte tillämpligt. Vi fortsätter att manuellt kommentera data i detta syfte, sedan bygger vi en övervakad ram för att testa genomförbarheten av att automatiskt förutsäga dessa tro stater. Även om uppgifterna är relativt små, visar vi att automatisk förutsägelse av en trosklass är en genomförbar uppgift. Med hjälp av syntaktiska egenskaper kan vi uppnå betydande förbättringar över en enkel baslinje på 23% F-mått absoluta poäng. Det bästa sättet att utföra automatisk taggning är där vi använder POS-taggen, ordtypsfunktionen AlphaNumeric och ytlig syntaktisk bitinformation CHUNK. Vår bästa totala prestanda är 53,97% F-mått.
REF klassificerade författarens tro i tre kategorier (bekräftad tro, icke engagerad tro eller ej tillämplig).
Committed Belief Annotation and Tagging
{'venue': 'Proceedings of the Third Linguistic Annotation Workshop (LAW III)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}