Vi presenterar en strategi för semantisk rollmärkning (SRL) som tar ut av flera argument klassificerare och kombinerar dem till en sammanhängande predicateargument utdata genom att lösa ett optimeringsproblem. Optimeringssteget, som löses via heltal linjär programmering, tar hänsyn till både rekommendationen av klassificeringarna och en uppsättning problemspecifika begränsningar, och används därmed både för att rengöra klassificeringsresultaten och för att säkerställa strukturell integritet av den slutliga rollen märkning. Vi illustrerar en betydande förbättring av SRL:s övergripande resultat genom denna slutsats. Vårt SRL-system består av fyra steg: beskärning, argumentidentifiering, argumentklassificering och slutledning. I synnerhet målet att beskära och argumentera identifiering är att identifiera argument kandidater för ett givet verb predikat. Systemet klassificerar endast argumentkandidaterna i deras typer under argumentklassificeringsstadiet. Språkliga och strukturella begränsningar införlivas i slutskedet för att lösa inkonsekventa globala förutsägelser. Den slutsats skede kan ta som sin ingång resultatet av argumentet klassificering av ett enda system eller av flera system. Vi förklarar slutsatsen för flera system i Sec. 2. Utgångspunkten är följande: Endast beståndsdelarna i parsträdet betraktas som argumentkandidater. Dessutom utnyttjar vårt system den heurism som infördes av (Xue och Palmer, 2004) för att filtrera bort mycket osannolika komponenter. Den heuristiska är en rekursiv process som utgår från verbet vars argument ska identifieras. Det returnerar först syskonen av verbet; sedan flyttar det till föräldern av verbet, och samlar syskonen igen. Processen fortsätter tills den når roten. Dessutom, om en beståndsdel är en PP (propositionell fras), dess barn också samlas in. Kandidater som endast består av ett enda interpunktionstecken beaktas inte. Denna heuristiska fungerar bra med rätt parsträd. Ett av de fel som orsakas av automatiska tolkar beror dock på felaktig PP-bilaga som leder till att argument saknas. För att försöka rätta till detta anser vi som argument kombinationen av alla på varandra följande NP och PP, och uppdelningen av NP och PP inom NP som valdes av de tidigare heuristikerna. Argumentet identifieringssteg använder binär klassificering för att identifiera om en kandidat är ett argument eller inte. Vi tränar och tillämpar binära klassificeringar på de komponenter som levereras av beskärningssteget. De flesta av de funktioner som används i vårt system är standardfunktioner, som inkluderar • Predikat och POS-taggen av predikat anger lemma av predikatet och dess POS-tag. • Röst indikerar tbe röst av predikatet. • Fras typ av beståndsdel. • Huvudord och POS-taggen av huvudordet inkluderar huvudord och dess POS-tagg av komponenten. Vi använder regler som införts av (Collins, 1999) för att extrahera denna funktion. • Första och sista ord och POS-taggar för komponenten. • Två POS-taggar före och efter komponenten. • Positionsfunktionen beskriver om komponenten är före eller efter predikatet i förhållande till positionen i meningen.
REF antog resultaten av flera SRL-system (var och en på ett enda parseträd) och kombinerade dem till en sammanhängande grund argumentutgång genom att lösa ett optimeringsproblem.
Generalized Inference With Multiple Semantic Role Labeling Systems
{'venue': 'Conference On Computational Natural Language Learning CoNLL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}