Vi samlar verb i lexiska semantiska klasser, med hjälp av en allmän uppsättning bullriga funktioner som fångar syntaktiska och semantiska egenskaper hos verben. Funktionsuppsättningen visades tidigare fungera bra i en övervakad inlärningsmiljö med hjälp av kända engelska verbklasser. I övergången till ett scenario av verb klass upptäckt, med hjälp av klustering, vi står inför problemet med att ha ett stort antal irrelevanta funktioner för en viss kluster uppgift. Vi undersöker olika metoder för att välja funktioner, med både oövervakade och halvövervakade metoder, och jämför resultaten med undergrupper av funktioner som väljs manuellt enligt språkliga egenskaper. Vi finner att den oövervakade metod vi försökte inte konsekvent kan tillämpas på våra data. Det halvövervakade tillvägagångssättet (med hjälp av en fröuppsättning av provverb) överträffar dock inte bara hela uppsättningen funktioner, utan även de handvalda funktionerna.
REF tillämpade halvövervakad inlärning för upptäckt av verbklass.
Semi-Supervised Verb Class Discovery Using Noisy Features
{'venue': 'Conference On Computational Natural Language Learning CoNLL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}