Kinesiska är ett språk som inte har morfologiska spända markörer som ger explicit grammaticalization av den timliga platsen av situationer (händelser eller stater). I många NLP-tillämpningar som maskinöversättning, informationsutdrag och frågesvar är det dock önskvärt att göra situationens tidsmässiga placering explicit. Vi beskriver ett ramverk för maskininlärning där olika informationskällor kan kombineras för att förutsäga situationens tidsmässiga läge i kinesisk text. Våra experiment visar att detta tillvägagångssätt avsevärt överträffar det mest frekventa spända utgångsläget. Ännu viktigare är att den höga träningsnoggrannheten visar att detta utmanande problem kan lösas upp till en nivå där det kan användas i praktiska NLP-tillämpningar med mer träningsdata, bättre modelleringsteknik och mer informativa och generella funktioner.
Med hjälp av en corpus med spänd annoterad direkt i kinesisk text, REF utförde omfattande funktionsteknik i ett maskininlärning ramverk för att ta itu med detta problem.
Automatic Inference of the Temporal Location of Situations in Chinese Text
{'venue': 'Conference On Empirical Methods In Natural Language Processing', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}