Prepositioner på engelska är en välkänd utmaning för språklärare, och beräkningsanalysen av prepositionsanvändning har fått stor uppmärksamhet. Sådan forskning börjar i allmänhet med att utveckla modeller för prepositionsanvändning för infödd engelska baserat på en rad olika egenskaper, från ytliga ytbevis till djupt språkligt informerade egenskaper. Även om vi håller med om att det i slutändan behövs en kombination av ytliga och djupa egenskaper för att balansera exemplarernas exakthet med nyttan av generaliseringar för att undvika databrist, utforskar vi i detta dokument gränserna för en rent ytbaserad förutsägelse av prepositioner. Med hjälp av en web-as-corpus metod, undersöker vi klassificeringen baserat enbart på det relativa antalet förekomster för mål n-gram som varierar i preposition användning. Vi visar att en sådan ytbaserad strategi är konkurrenskraftig med de publicerade toppmoderna resultaten som bygger på komplexa uppsättningar funktioner. Om tillräckligt med data finns tillgängliga är det därför i ett överraskande antal fall möjligt att få tillräcklig information från det relativt smala sammanhang som n-gram ger och som är tillräckligt små för att förekomma ofta, men tillräckligt stora för att innehålla tillräckligt med prediktiv information om prepositionsanvändning.
REF arbetade med datadriven förutsägelse av prepositioner på engelska.
Exploring the Data-Driven Prediction of Prepositions in English
{'venue': 'COLING - POSTERS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}