I detta papper presenterar vi TroFi (Trope Finder), ett system för att automatiskt klassificera bokstavliga och icke-litterära användningar av verb genom nästan oövervakade ord-sense disambiguation och klusterteknik. TroFi använder ett tydligt sammanhang istället för selectional restriktion kränker eller vägar i semantiska hierarkier. Den använder också bokstavliga och icke-litterära fröset som förvärvats och rengjorts utan mänsklig övervakning för att sätta i gång inlärningen. Vi anpassar en word-sense disambiguation algoritm till vår uppgift och utöka den med flera fröuppsättningslärare, ett röstningsschema, och ytterligare funktioner som SuperTags och extrasentential sammanhang. Detaljerade experiment på hand annoterade data visar att vår förbättrade algoritm överträffar baslinjen med 24,4%. Med hjälp av TroFi-algoritmen bygger vi också TroFi-exemplebase, en extensible resurs av kommenterade bokstavliga / icke-litterära exempel som är fritt tillgänglig för NLP-forskare.
TroFi (Trope Finder) REF, är ett system som klassificerar om ett verb används bokstavligen eller icke-bokstavligt, genom 'nästan oövervakade' tekniker.
A Clustering Approach For Nearly Unsupervised Recognition Of Nonliteral Language
{'venue': 'Conference Of The European Association For Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}