Vi beskriver Edinburghs informationssystem som vi för närvarande anpassar för analys av tidningstext som en del av SYNC3-projektet. Vårt senaste fokus är geospatial och temporal jordning av enheter och det har varit bra att delta i TempEval-2 för att mäta vårt systems prestanda och vägleda vidare utveckling. Vi deltog i uppgift A och B för engelska. Gruppen för språkteknik (LTG) i Edinburgh har varit verksam inom informationsutvinning (IE) under ett antal år. Fram till nyligen har vårt huvudsakliga fokus legat på biomedicinsk IE (Alex et al., 2008) men vi har också drivit projekt inom andra områden, t.ex. Digitaliserade historiska dokument och vi deltar för närvarande i det EU-finansierade SYNC3-projektet där vår roll är att analysera nyhetsartiklar och etablera spatio-temporala och andra relationer mellan nyhetsevenemang. Som ett steg mot detta mål har vi utvidgat och anpassat vår IE-ledning till fysiska och tidsmässiga enheter. Vi har utvecklat Edinburgh Geoparser för georeferensdokument och har utvärderat vårt system mot SpatialML corpus, som rapporterats i. Vi håller för närvarande på att utveckla en regelbaserad datum- och tidsbaserad komponent och det är denna komponent som vi använde för Uppgift A, som kräver system för att identifiera omfattningen av tidsmässigt namngivna enheter och tillhandahålla deras tolkning. TempEval-2 data innehåller också händelseenheter och vi har anpassat utdata från vår interna bunt (Grover och Tobin, 2006) för att identifiera händelser för Task B, vilket kräver system för att identifiera händelse som anger ord och för att beräkna en rad attribut för dem. I det framtida arbetet kommer vi att anpassa vår maskininlärningsbaserade relationsextraktion (Haddow, 2008) för att identifiera relationer mellan rumsliga och tidsmässiga enheter och händelseenheter i linje med de länkande uppgifterna. Vårt IE-system är ett modulärt rörsystem byggt kring verktygen LT-XML2 1 och LT-TTT2. Dokument konverteras till vårt interna dokumentformat och skickas sedan genom en sekvens av språkliga komponenter som var och en lägger till XML-märkning. Tidiga stadier identifierar stycken, meningar och polletter. Delvis peech (POS) märkning görs med hjälp av C&C tagger (Curran och Clark, 2003a) och lemmatisering görs med hjälp av morpha (Minnen m.fl., 2000). Vi använder både regelbaserade och maskininlärning namngivna enhetsigenkänning (NER) komponenter, den tidigare genomförs med LT-TTT2 och den senare med C&C maximal entropy NER tagger (Curran och Clark, 2003b). Vi experimenterar för att hitta den bästa kombinationen av de två olika NER åsikterna, men detta är inte en fråga när det gäller datum och tid enheter eftersom vi har tagit beslutet att använda den regelbaserade utdata för dessa. Det huvudsakliga motivet för detta beslut är behovet av att motivera (ge tidsmässiga värden för) dessa enheter, och reglerna för grundandet tillämpas naturligtvis som ett utarbetande av reglerna för erkännande. Vår IE rörledning använder också LT-TTT2 för att ge en mycket ytlig syntaktisk analys. Figur 1 visar ett exempel på resultaten av bearbetningen vid den punkt där den regelbaserade NER- och bitern har tillämpats. Som framgår av figur 1 är en positiv funktion för TempEval-2 att verbgruppsanalysen ger information om spänning, aspekt, röst, modalitet och polaritet som relativt enkelt översätts till attributen Task B. Analysen av substantivgrupp ger verbal staminformation (t.ex. 1 www.ltg.ed.ac.uk/software/ltxml2 2 www.ltg.ed.ac.uk/software/lt-tt2 333
Grover m.fl.I REF Edinburgh-LTG-systemet används initialt deras IE-system baserat på LT-XML2 b och LT-TTT2 c verktygslåda.
Edinburgh-LTG: TempEval-2 System Description
{'venue': 'Workshop on Semantic Evaluations (SemEval)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}