Semantisk rollmärkning (SRL) som en Shallow Semantic Parsing orsakar mer och mer uppmärksamhet nyligen. Bristen på manuellt märkta data är ett av de största hindren för övervakat lärande, vilket till och med är allvarligt i SRL. Transduktiv SVM (TSVM) är en ny semi-övervakad inlärningsmetod som är speciell för små monteringar av taggade data. I detta dokument introducerar vi en tillämpning av TSVM i kinesiska SRL. För att förbättra TSVM:s prestanda har vissa heuristiker utformats ur ett semantiskt perspektiv. Experimentet resultat på kinesiska Propbank visade att TSVM överträffar SVM i små taggade data, och efter att ha använt heuristik, det presterar ytterligare bättre.
REF införde en tillämpning av transduktiv SVM i kinesisk SRL.
Semantic Role Labeling of Chinese Using Transductive SVM and Semantic Heuristics
{'venue': 'Proceedings of the Third International Joint Conference on Natural Language Processing', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}