Vi presenterar en ny representation, utvärderingsåtgärd och övervakade modeller för uppgiften att identifiera flerordsuttryck i en mening, vilket resulterar i en lexisk semantisk segmentering. Vårt tillvägagångssätt generaliserar en standard bitning representation för att koda MWE som innehåller luckor, vilket möjliggör effektiv sekvens taggning algoritmer för featurerich discriminativa modeller. Experiment på en ny datauppsättning av engelsk webbtext erbjuder den första språkligt drivna utvärderingen av MWE-identifiering med verkligt heterogena uttrycksformer. Vår statistiska sekvensmodell överträffar i hög grad en uppslagsbaserad segmenteringsprocess och uppnår nästan 60 % F1 för MWE-identifiering.
REF tog upp uppgiften att identifiera MWE som en sekvensmärkning av prob-lem.
Discriminative Lexical Semantic Segmentation with Gaps: Running the MWE Gamut
{'venue': 'Transactions of the Association for Computational Linguistics', 'journal': 'Transactions of the Association for Computational Linguistics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}