Även om de ansträngningar som gjorts på senare tid i fråga om corpus annotation omfattar en mängd olika semantiska strukturer, befinner sig arbetet med tidsmässiga och kausala relationer fortfarande i ett tidigt skede. Annoteringsinsatserna har vanligen beaktat antingen tidsmässiga samband eller orsakssamband, men inte båda, och det finns för närvarande ingen korpora som gör det möjligt att undersöka förhållandet mellan tidsmässiga och kausala förhållanden empiriskt. Vi har annoterat en corpus på 1000 händelsepar för både temporal och kausal relation, med fokus på en relativt frekvent konstruktion där händelserna förenas av ordet och. Temporala relationer kommenterades med hjälp av en förlängning av programmet INNAN och EFTER som användes i TempEval-tävlingen, och orsakssamband kommenterades med hjälp av ett system baserat på bindvävsfraser som och som ett resultat. Notatorerna uppnådde 81,2 % överenskommelse om tidsmässiga relationer och 77,8 % överenskommelse om orsakssamband. Analys av den resulterande corpus visade några intressanta fynd, till exempel, att över 30% av CAUSAL relationer inte har en underliggande INNAN relation. Korpus undersöktes också med hjälp av maskininlärningsmetoder, och även om modellens prestanda överskred alla baslinjer, visade resultaten att enkla grammatiska signaler kan vara otillräckliga för att identifiera de svårare tidsmässiga och kausala sambanden.
En annan typ av arbete kommenterar tidsmässiga och kausala samband i parallella REF ).
Building a Corpus of Temporal-Causal Structure
{'venue': 'LREC', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}