Tillgången till storskaliga datamängder av manuellt kommenterade predikat-argument strukturer har nyligen gynnat användningen av maskininlärning metoder för utformningen av automatiserade semantiska rollmärkningssystem (SRL). Den huvudsakliga forskningen inom detta område handlar om designval för funktionsrepresentation och för effektiva nedbrytningar av uppgiften i olika inlärningsmodeller. När det gäller det tidigare valet används strukturella egenskaper hos fullständiga syntaktiska parser till stor del eftersom de representerar sätt att koda olika principer som föreslås av kopplingsteorin mellan syntax och semantik. Det senare valet hänför sig till flera inlärningsprogram i förhållande till de globala uppfattningarna om tolkspråken. Till exempel har omplaceringssteg som fungerar över alternativa predikat-argument sekvenser av samma mening visat sig vara mycket effektiva. I den här artikeln föreslår vi flera kärnfunktioner för att modellera parseträdets egenskaper i kärnbaserade maskiner, till exempel perceptroner eller stödvektormaskiner. I synnerhet definierar vi olika typer av trädkärnor som allmänna metoder för funktionsteknik i SRL. Dessutom experimenterar vi i stor utsträckning med sådana kärnor för att undersöka deras bidrag till enskilda stadier av en SRL-arkitektur både isolerat och i kombination med andra traditionella manuellt kodade funktioner. Resultaten för gränsigenkänning, klassificering och omklassificering ger systematiska belägg för trädkärnornas betydande inverkan på den övergripande noggrannheten, särskilt när mängden träningsdata är liten. Som ett avgörande resultat, trädkärnor möjliggör en allmän och lätt bärbar funktion teknik metod som är tillämplig på en stor familj av naturliga språk bearbetningsuppgifter.
REF introducerar olika typer av trädkärnor för att fånga den strukturella likheten mellan syntaktiska träd.
Tree Kernels for Semantic Role Labeling
{'venue': 'Computational Linguistics', 'journal': 'Computational Linguistics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}