Till sidans topp

Sidansvarig: Webbredaktion
Sidan uppdaterades: 2012-09-11 15:12

Tipsa en vän
Utskriftsversion

Non-atomic Classification… - Göteborgs universitet Till startsida
Webbkarta
Till innehåll Läs mer om hur kakor används på gu.se

Non-atomic Classification to Improve a Semantic Role Labeler for a Low-resource Language

Paper i proceeding
Författare Richard Johansson
Publicerad i Proceedings of the First Joint Conference on Lexical and Computational Semantics (*SEM); June 7-8; Montréal, Canada
Sidor 95-99
Publiceringsår 2012
Publicerad vid Institutionen för svenska språket
Sidor 95-99
Språk en
Länkar aclweb.org/anthology-new/S/S12/S12-...
Ämnesord datorlingvistik, språkteknologi, semantik, informationsextraktion, svenska
Ämneskategorier Språkteknologi (språkvetenskaplig databehandling), Övrig informationsteknik, Svenska språket

Sammanfattning

Semantic role classification accuracy for most languages other than English is constrained by the small amount of annotated data. In this paper, we demonstrate how the frame-to-frame relations described in the FrameNet ontology can be used to improve the performance of a FrameNet-based semantic role classifier for Swedish, a low-resource language. In order to make use of the FrameNet relations, we cast the semantic role classification task as a non-atomic label prediction task. The experiments show that the cross-frame generalization methods lead to a 27% reduction in the number of errors made by the classifier. For previously unseen frames, the reduction is even more significant: 50%.

Sidansvarig: Webbredaktion|Sidan uppdaterades: 2012-09-11
Dela:

På Göteborgs universitet använder vi kakor (cookies) för att webbplatsen ska fungera på ett bra sätt för dig. Genom att surfa vidare godkänner du att vi använder kakor.  Vad är kakor?