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SpatialNet: A Declarative Resource for Spatial Relations

机译:SpatialNet:空间关系的声明性资源

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摘要

This paper introduces SpatialNet, a novel resource which links linguistic expressions to actual spatial configurations. SpatialNet is based on FrameNet (Ruppenhofer et al., 2016) and VigNet (Coyne et al., 2011), two resources which use frame semantics to encode lexical meaning. SpatialNet uses a deep semantic representation of spatial relations to provide a formal description of how a language expresses spatial information. This formal representation of the lexical semantics of spatial language also provides a consistent way to represent spatial meaning across multiple languages. In this paper, we describe the structure of SpatialNet, with examples from English and German. We also show how SpatialNet can be combined with other existing NLP tools to create a text-to-scene system for a language.
机译:本文介绍了SpatialNet,这是一种将语言表达与实际空间配置联系起来的新颖资源。 SpatialNet基于FrameNet(Ruppenhofer等人,2016)和VigNet(Coyne等人,2011)这两种资源,它们使用框架语义来编码词汇含义。 SpatialNet使用空间关系的深层语义表示来提供语言如何表达空间信息的形式描述。空间语言词汇语义的这种形式表示也提供了一种一致的方式来表示多种语言的空间含义。在本文中,我们以英语和德语为例来描述SpatialNet的结构。我们还将展示如何将SpatialNet与其他现有的NLP工具结合起来以创建一种语言的文本到场景系统。

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