Detta arbete införlivar urvalsinställningar (SP) i ett semantiskt rollklassificeringssystem (SR). Vi lär oss separata urvalsinställningar för substantivfraser och prepositionsfraser och vi integrerar dem i ett toppmodernt SR-klassificeringssystem både i form av funktioner och enskilda klassprediktorer. Vi visar att införandet av de förfinade SP ger statistiskt signifikanta förbättringar både i domän och utanför domändata (14,07 % respektive 11,67 % felreduktion). Nyckelfaktorn för framgång är kombinationen av flera SP-metoder med den ursprungliga klassificeringsmodellen med metaklassificering.
För att förbättra argumentklassificeringen föreslår Ref att urvalspreferenser slås samman till ett toppmodernt SRL-system.
Improving Semantic Role Classification with Selectional Preferences
{'venue': 'Human Language Technologies: The 2010 Annual Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}