Många tillämpningar i samband med behandling av naturligt språk eller informationshämtning kan förbättras till stor del om de kunde utnyttja den rika semantiska information som kommenteras i högkvalitativa, allmänt tillgängliga resurser som FrameNet och WordNet databaser. Icke desto mindre påverkas den praktiska användningen av liknande resurser ofta av den begränsade täckningen av semantiska fenomen som de tillhandahåller. En naturlig lösning på detta problem skulle vara att automatiskt etablera ankare mellan dessa resurser som skulle göra det möjligt för oss 1) att gemensamt använda den kodade informationen och därmed eventuellt övervinna begränsningar av den enskilda corporan, och 2) att utöka varje resurstäckning genom att utnyttja den information som kodats i de andra. I detta dokument presenterar vi en övervakad utbildningsram för kartläggning av FrameNet lexical enheter på WordNet synsets baserat på en reducerad uppsättning av nya och semantiskt rika funktioner. Den automatiskt inlärda kartläggningen, som vi kallar MapNet, kan användas 1) för att förlänga ramuppsättningar i det engelska FrameNet, 2) för att fylla ramuppsättningar i det italienska FrameNet via MultiWordNet och 3) för att lägga till rametiketter till MultiSemCor corpus. Vår utvärdering av dessa uppgifter visar att det föreslagna tillvägagångssättet är genomförbart och kan resultera i korrekta automatiska kommentarer.
Sara REF presenterade en övervakad utbildningsram för kartläggning av FrameNet lexical enheter på PWN-synset för att lösa begränsad täckning av semantiska fenomen för NLP-tillämpningar.
New Features for FrameNet - WordNet Mapping
{'venue': 'CoNLL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}