Detta dokument beskriver en helautomatisk tvåstegs maskininlärning arkitektur som lär sig temporal relation mellan par av händelser. Det första steget lär sig de timliga attributen för enstaka händelsebeskrivningar, såsom spänd, grammatisk aspekt, och aspektvis klass. Dessa ofullkomliga gissningar, i kombination med andra språkliga drag, används sedan i ett andra steg för att klassificera det tidsmässiga förhållandet mellan två händelser. Vi presenterar både en analys av våra nya funktioner och resultat på TimeBank Corpus som är 3% högre än tidigare arbete som använde perfekta mänskliga taggade funktioner.
Ref fokuserade på att klassificera temporal relation typ av händelse-event par med hjälp av tidigare inlärda händelse attribut som funktioner.
Classifying Temporal Relations Between Events
{'venue': '45th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics Companion Volume Proceedings of the Demo and Poster Sessions', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}