I naturligt språklig diskursen, relaterade händelser tenderar att visas nära varandra för att beskriva ett större scenario. Sådana strukturer kan formaliseras genom idén om en ram (även kallad ram). Mallen omfattar en rad relaterade händelser och prototypiska deltagare och händelseövergångar. Att identifiera ramar är en förutsättning för informationsextrahering och naturlig språkgenerering, och görs vanligtvis manuellt. Metoder för att framkalla ramar har föreslagits nyligen, men de använder vanligtvis ad hoc-förfaranden och är svåra att diagnostisera eller förlänga. I detta dokument föreslår vi den första probabilistiska strategin för raminduktion, som innehåller ramar, händelser och deltagare som latenta ämnen och lär sig de ram- och händelseövergångar som bäst förklarar texten. Antalet ramkomponenter kan härledas genom en ny tillämpning av en split-sammanfogningsmetod från syntaktisk tolkning. I end-to-end utvärderingar från text till inducerade ramar och extraherade fakta, vår metod producerar state-of-the-art resultat samtidigt avsevärt minska ingenjörsarbetet.
I REF föreslås en probabilistisk modell för framtagande av ramar från text.
Probabilistic Frame Induction
{'venue': 'NAACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}