Denna artikel presenterar en fördelningsstrategi för att förutsäga kompositionaliteten hos tyska partikelverb genom att modellera förändringar i syntaktisk argumentstruktur. Vi rättfärdigar experimenten på teoretiska grunder och använder GermaNet, Topic Models och Singular Value Decomposition för generalisering, för att kompensera för data sparseness. Utvärdera mot tre mänskliga-klassade guld standarder, vår finkorniga syntaktiska metod kan förutsäga nivån på sammansättningen av partikel verb men är ändå underlägsen en grov-kornig påse-of-words strategi.
REF presenterar liknande resultat när man använder syntaktiskt informerade funktioner i uppgiften att förutsäga kompositionalitet hos tyska partikelverb.
Exploiting Fine-grained Syntactic Transfer Features to Predict the Compositionality of German Particle Verbs
{'venue': 'IWCS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}