Att identifiera orsakssamband mellan verbala händelser är viktigt för att uppnå förståelse för naturligt språk. Problemet har dock visat sig vara notoriskt svårt, eftersom det inte är klart vilka typer av kunskaper som behövs för att lösa detta utmanande problem i närheten av prestanda på mänsklig nivå. I stället för att använda en stor uppsättning funktioner visade sig användbara i andra NLP uppgifter, vi dela problemet i mindre sub problem. Eftersom verb spelar en mycket viktig roll i kausala relationer, i detta papper vi utnyttjar, utforska och utvärdera den prediktiva kraften i kausala associationer av verb-verb par. Mer specifikt föreslår vi en uppsättning kunskapsrika mått för att lära sig sannolikheten för orsakssamband mellan verb. Med hjälp av dessa mätvärden genererar vi automatiskt en kunskapsbas (KB c ) som identifierar tre kategorier av verbpar: Starkt Causal, Ambiguous och Starkt Non-causal. Kunskapsbasen utvärderas empiriskt. Resultaten visar att våra mätvärden presterar betydligt bättre än toppmoderna i uppgiften att upptäcka kausala verbala händelser.
En av de tidiga tillvägagångssätt som identifierar explicita, implicita och icke-kausala relationer mellan verb-verb par föreslås i REF.
Toward a Better Understanding of Causality between Verbal Events: Extraction and Analysis of the Causal Power of Verb-Verb Associations
{'venue': 'SIGDIAL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}