Detta dokument presenterar införandet av WordNet semantiska klasser i en beroendetolk, få förbättringar på hela Penn Treebank för första gången. Vi provade olika kombinationer av några grundläggande semantiska klasser och ord sense disambiguation algoritmer. Våra experiment visar att valet av lämplig kombination av semantiska egenskaper på utvecklingsdata är nyckeln till framgång. Med tanke på den grundläggande karaktären hos de semantiska klasserna och ordförnimmelsens disambigeringsalgoritmer som används, anser vi att det finns gott om utrymme för framtida förbättringar. Att använda semantisk information för att förbättra tolkningsprestanda har varit en intressant forskningsväg sedan NLP:s första dagar, och flera forskningsprojekt har försökt testa intuitionen att semantik ska hjälpa till att tolka, vilket kan exemplifieras av de klassiska PP-experimenten (Ratnaparkhi, 1994). Även om vissa viktiga resultat har uppnåtts (se avsnitt 2) är denna fråga fortfarande svåråtkomlig. I princip erbjuder beroendetolkning goda möjligheter att experimentera med ord-till-ord-semantiska relationer. Vi presenterar en uppsättning experiment med semantiska klasser vid tolkning av Penn Treebank (PTB). Vi utökar testerna som gjordes i Agirre et al. (2008), som använde sig av olika typer av semantisk information och fick betydande förbättringar i två valmanstolkar, vilket visar hur semantisk information bidrar till att tolka valkretsen. Som baslinjetolk använder vi MaltParser (Nivre, 2006). Vi kommer att utvärdera tolken på både den fullständiga PTB (Marcus et al. 1993 ) och på en senseannoterad delmängd av Brown Corpus del av PTB, för att undersöka den övre gränsen prestanda för de modeller som ges guld-standard sense information, som i Agirre et al. (2008)................................................................. Agirre m.fl. (2008) utbildade två toppmoderna statistiska tolkar (Charniak, 2000; Birgel, 2004 ) om semantiskt berikade indata, där innehållsord hade ersatts med deras semantiska klasser. Detta gjordes för att försöka övervinna begränsningarna av lexikaliserade metoder för tolkning (Magerman, 1995; Collins, 1996; Charniak, 1997; Collins, 2003), där relaterade ord, som sax och kniv inte kan generaliseras. Denna enkla metod tillät att lexisk semantisk information införlivades i tolken. De testade tolkarna i både en fullständig tolkning och ett PP-tilläggssammanhang. Experimenten visade att semantiska klasser gav signifikant förbättring i förhållande till baslinjen, vilket visar att ett förenklat tillvägagångssätt för att införliva lexical semantics i en parser avsevärt förbättrar dess prestanda. Detta arbete presenterade de första resultaten över både WordNet och Penn Treebank för att visa att semantisk bearbetning hjälper tolkning. Collins (2000) testade en kombinerad tolkning/word sense disambiguation modell baserad i WordNet som inte fick förbättringar i tolkning. presenterade en halvövervakad metod för att träna beroendetolkar, med hjälp av ordkluster som härrör från en stor oannoterad corpus som funktioner. De visar hur effektivt tillvägagångssättet är i en rad försök att tolka beroendet av PTB och Prague Dependency Treebank, vilket visar att de klusterbaserade funktionerna ger betydande resultatvinster under en lång rad olika förhållanden. Suzuki m.fl. (2009) också experimentera med samma metod i kombination med halvövervakat lärande. Försäkringstekniska avsättningar för försäkringstekniska avsättningar beräknade som helhet netto (efter återförsäkring/specialföretag) och försäkringstekniska avsättningar beräknade som helhet (efter återförsäkring/specialföretag) för försäkringstekniska avsättningar beräknade som helhet (efter återförsäkring/specialföretag) och försäkringstekniska avsättningar beräknade som helhet (efter återförsäkring/specialföretag) för försäkringstekniska avsättningar beräknade som helhet (efter återförsäkring/specialföretag) och försäkringstekniska avsättningar beräknade som helhet (efter återförsäkring/specialföretag) för försäkringstekniska avsättningar beräknade som helhet (efter återförsäkring/specialföretag) och försäkringstekniska avsättningar beräknade som helhet (efter återförsäkring/specialföretag) för försäkringstekniska avsättningar beräknade som helhet (efter återförsäkring/specialföretag) och försäkringstekniska avsättningar beräknade som helhet (efter återförsäkring/specialföretag)
Senare introducerade REF framgångsrikt WordNet klasser i en beroendetolk, få förbättringar på hela PTB med hjälp av guld POS-taggar, försöker olika kombinationer av semantiska klasser.
Improving Dependency Parsing with Semantic Classes
{'venue': 'Proceedings of the 49th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}