Utvecklingen av FrameNet, en stor databas av semantiskt kommenterade meningar, har primerat forskning om statistiska metoder för semantisk taggning. Vi avancerar tidigare arbete genom att anta en maximal Entropy metod och genom att använda tidigare tagg information för att hitta den högsta sannolikhet taggsekvensen för en viss mening. Vidare undersöker vi användningen av meningsnivå syntaktiska mönster funktioner för att öka prestanda. Vi analyserar vår strategi på både mänskliga kommenterade och automatiskt identifierade ramelement, och jämför prestanda med tidigare arbete med identiska testdata. Experiment tyder på en statistiskt signifikant förbättring (p < 0, 01) på över 6%.
Fleischman REF använde FrameNet-anteckningar i en maximal entropiram.
Maximum Entropy Models For FrameNet Classification
{'venue': 'Conference On Empirical Methods In Natural Language Processing', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}