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【24h】

ATT1: Temporal Annotation Using Big Windows and Rich Syntactic and Semantic Features

机译:ATT1:使用大窗口和丰富的句法和语义功能的时间注释

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摘要

In this paper we present the results of experiments comparing (a) rich syntactic and semantic feature sets and (b) big context windows, for the TempEval time expression and event segmentation and classification tasks. We show that it is possible for models using only lexical features to approach the performance of models using rich syntactic and semantic feature sets.
机译:在本文中,我们提供了针对TempEval时间表达,事件分割和分类任务比较(a)丰富的句法和语义特征集以及(b)大上下文窗口的实验结果。我们表明,仅使用词汇特征的模型就有可能使用丰富的句法和语义特征集来接近模型的性能。

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