Med fokus på tillämpningar för analys av inlärarspråk som utvärderar semantisk lämplighet och noggrannhet samlar vi in data från en uppgift som modellerar vissa aspekter av interaktion, nämligen en bildbeskrivningsuppgift (PDT). Vi tolkar svar på PDT i beroende grafer med en off-the-shelf tolk, sedan använda ett beslut träd för att klassificera meningar i syntaktiska typer och extrahera logiska subjekt, verb och objekt, hitta 92% noggrannhet i sådan extraktion. Det specifika målet i detta dokument är att undersöka de utmaningar som är förknippade med att extrahera dessa enkla semantiska framställningar från interaktiva meningar som lär sig.
I tidigare arbete REF samlade vi in svar på en bildbeskrivning (PDT) uppgift att approximera interaktivt beteende.
Shallow Semantic Analysis of Interactive Learner Sentences
{'venue': 'BEA', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}