Detta dokument beskriver vårt system om flerspråkig semantisk tolkning av beroendet (SRL only) för vårt deltagande i den gemensamma uppgiften CoNLL-2009. Vi illustrerar att semantisk beroendetolkning kan omvandlas till ett ordpar klassificeringsproblem och implementeras som ett enstegs maskininlärningssystem. För varje indata corpus, en storskalig funktionsteknik utförs för att välja den bästa passformen funktion mall som ingår med en korrekt argument beskärning strategi. Systemet uppnådde den högsta genomsnittliga poängen i den stängda utmaningen: 80.47 % semantisk märkt F1 för den genomsnittliga poängen.
REF har antagit en maximal entropimodell med stort urval av funktionsmallar.
Multilingual Dependency Learning: A Huge Feature Engineering Method to Semantic Dependency Parsing
{'venue': 'Proceedings of the Thirteenth Conference on Computational Natural Language Learning (CoNLL 2009): Shared Task', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}