Automatiskt förvärv av lexikala kunskaper är avgörande för ett brett spektrum av naturliga språkbearbetningsuppgifter. Särskilt viktig är kunskap om verb, som är den primära källan till relationsinformation i en mening-den predikat-argument struktur som relaterar en handling eller stat till dess deltagare (dvs, som gjorde vad till vem). I detta arbete rapporterar vi om övervakade inlärningsexperiment för att automatiskt klassificera tre huvudtyper av engelska verb, baserat på deras argument struktur-specifikt, de tematiska roller de tilldelar deltagarna. Vi använder språkligt motiverade statistiska indikatorer som utvunnits ur stora kommenterade corpora för att utbilda klassificeraren, uppnå 69,8% noggrannhet för en uppgift vars baslinje är 34%, och vars expertbaserade övre gräns vi beräknar till 86,5%. En detaljerad analys av algoritmens prestanda och dess fel bekräftar att de föreslagna funktionerna fångar egenskaper relaterade till verbens argumentstruktur. Våra resultat bekräftar våra hypoteser att kunskap om tematiska relationer är avgörande för verbklassificering, och att det kan plockas från en corpus med automatiska medel. På så sätt demonstrerar vi en effektiv kombination av djupare språkkunskaper med den statistiska teknikens robusthet och skalbarhet.
REF presenterade en automatisk klassificering av tre typer av engelska intransitiva verb, som baserades på argumentstruktur och som på ett avgörande sätt omfattade tematiska relationer.
Automatic Verb Classification Based on Statistical Distributions of Argument Structure
{'venue': 'Computational Linguistics', 'journal': 'Computational Linguistics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}