De lexiska egenskapernas begränsade inflytande och gleshet. Vi lindrar detta problem med hjälp av modeller som integrerar automatiskt inlärda valpreferenser (SP). Vi utforskar en rad modeller baserade på WordNet och distributionsliknande SP. Dessutom visar vi att SRC-uppgiften är bättre modellerad av SP-modeller centrerade på både verb och prepositioner, snarare än enbart verb. Våra experiment med SP-baserade modeller i isolering visar att de överträffar en lexikal baslinje med 20 F 1 poäng i domän och nästan 40 F 1 poäng utanför domänen. Dessutom visar vi att ett toppmodernt SRC-system som utökas med funktioner baserade på urvalsinställningar fungerar betydligt bättre, både inom domänen (17 % felreduktion) och utanför domänen (13 % felreduktion). Slutligen visar vi att vi i ett end-to-end semantiskt rollmärkningssystem får små men statistiskt signifikanta förbättringar, även om vår modifierade SRC-modell endast påverkar cirka 4 procent av argumentkandidaterna. Vår post hoc felanalys visar att SP-baserade funktioner oftast hjälper i situationer där syntaktisk information är antingen felaktig eller otillräcklig för att reda ut den korrekta rollen.
REF tillämpade modeller av urvalsinställningar automatiskt lärt sig från WordNet och distributionsinformation, till problemet med semantisk rollmärkning.
Selectional Preferences for Semantic Role Classification
{'venue': 'Computational Linguistics', 'journal': 'Computational Linguistics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}