Vi presenterar en oövervakad metod för att märka verbens argument med deras semantiska roller. Vår bootstrappningsalgoritm gör initiala entydiga rolluppdrag och uppdaterar sedan iterativt den sannolikhetsmodell som framtida uppdrag baseras på. En ny aspekt av vårt tillvägagångssätt är användningen av verb, slot och substantiv klassinformation som grund för att backa upp i vår sannolikhetsmodell. Vi uppnår 50-65% minskning av felfrekvensen över en informerad baslinje, vilket visar potentialen i vår strategi för en uppgift som hittills har förlitat sig på stora mängder manuellt genererade träningsdata.
Innan dess utfördes ytterligare ett arbete med att märka verbens argument med deras semantiska roller med hjälp av en ny rammatchningsteknik i REF.
Unsupervised Semantic Role Labeling
{'venue': 'SIGDAT Conference On Empirical Methods In Natural Language Processing', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}