VerbNet (VN) är ett större storskaligt engelskt verblexikon. Kartläggning av verbinstanser till deras VN-klasser har visat sig vara användbart för flera NLP-uppgifter. Men verb är polysemösa med avseende på deras VN-klasser. Vi introducerar en ny övervakad inlärningsmodell för att kartlägga verb instanser till VN klasser, med hjälp av rika syntaktiska funktioner och klass medlemskap begränsningar. Vi utvärderar algoritmen i både in-domän och corpus anpassningsscenarier. I båda fallen använder vi manuellt taggade Semlink WSJ corpus som träningsdata. För indomain (testning på data från Semlink WSJ) uppnår vi 95,9% noggrannhet, 35,1% felreduktion (ER) över en stark baslinje. För anpassning testar vi på GENIA corpus och uppnår 72,4 % noggrannhet med 10,7 % ER. Detta är det första storskaliga experimentet med automatiska algoritmer för denna uppgift.
Abend m.fl. REF introducerar en ny övervakad inlärningsmodell för att kartlägga verbfall till VN-klasser med hjälp av rika syntaktiska funktioner och klassmedlemsbegränsningar.
A Supervised Algorithm for Verb Disambiguation into VerbNet Classes
{'venue': 'International Conference On Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}