Beräkningen av valpreferenser, de godtagbara argumentvärdena för en relation, är en välkänd NLP-uppgift med bred tillämplighet. Vi presenterar LDA-SP, som använder LinkLDA (Erosjeva et al., 2004) för att modellera urvalsinställningar. Genom att samtidigt sluta sig till latenta ämnen och ämnesfördelningar över relationer, kombinerar LDA-SP fördelarna med tidigare metoder: liksom traditionella klassbaserade metoder, producerar den mänskliga tolkningsbara klasser som beskriver varje relations preferenser, men den är konkurrenskraftig med icke-klassbaserade metoder i prediktiv kraft. Vi jämför LDA-SP med flera toppmoderna metoder som uppnår en 85% ökning av återkallande med 0,9 precision jämfört med ömsesidig information (Erk, 2007). Vi utvärderar också LDA-SP:s effektivitet när det gäller att filtrera felaktiga tillämpningar av inferensregler, där vi uppvisar betydande förbättringar jämfört med Pantel et al.Systemet (Pantel et al., 2007).
I REF föreslogs ett generativt tillvägagångssätt för att använda utvidgat LDA till modellval.
A Latent Dirichlet Allocation Method for Selectional Preferences
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}