Uppgiften semantisk rollmärkning (SRL) är ofta uppdelad i två deluppgifter: verb argument identifikation, och argument klassificering. Nuvarande SRL-algoritmer visar lägre resultat på identifieringsunderuppgiften. Dessutom övervakas de flesta SRL-algoritmer, beroende på stora mängder manuellt skapade data. I det här dokumentet presenterar vi en oövervakad algoritm för att identifiera verbargument, där den enda typ av notering som krävs är POS-märkning. Algoritmen använder sig av en helt oövervakad syntaktisk parser, med hjälp av dess utdata för att upptäcka klausuler och samla kandidatargument samlokaliseringsstatistik. Vi utvärderar vår algoritm på PropBank10, med en precision på 56%, jämfört med 47% av en stark baslinje. Vi får också en 8-procentig ökning av precisionen för en spansk corpus. Detta är det första papper som hanterar oövervakade verb argument identifiering utan att använda manuellt kodade regler eller omfattande lexiska eller syntaktiska resurser.
I REF föreslogs en oövervakad algoritm för argumentidentifiering som använder en helt oövervakad syntaktisk parser och där den enda övervakade noten är en del av talmärkning (POS).
Unsupervised Argument Identification for Semantic Role Labeling
{'venue': 'ACL-IJCNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}