Verb-particle kombinationer (VPC) består av en verbal och en preposition / partikel komponent, som ofta har någon ytterligare betydelse jämfört med betydelsen av sina delar. Om en datadriven morfologisk parser eller en syntaktisk parser utbildas på en datauppsättning kommenterad med extra information för VPCs, kommer de att kunna identifiera VPCs i råa texter. I den här artikeln undersöker vi hur syntaktiska tolker utför denna uppgift och vi introducerar VPCTagger, ett maskininlärningsbaserat verktyg som kan identifiera engelska VPC i sitt sammanhang. Vår metod består av två steg: den väljer först VPC kandidater på grundval av syntaktisk information och väljer sedan äkta VPCs bland dem genom att utnyttja nya funktioner som semantiska och kontextuella. Baserat på våra resultat ser vi att VPCTagger överträffar toppmoderna metoder i VPC-detektionsuppgiften.
REF implementerade VPCTagger, en maskininlärning-baserat verktyg som väljer VPC kandidater på grundval av syntaktisk information och sedan klassificerar dem som VPC eller inte, baserat på lexik, syntaktiska och semantiska funktioner.
VPCTagger: Detecting Verb-Particle Constructions With Syntax-Based Methods
{'venue': 'MWE@EACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}