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(ALMOST) AUTOMATIC SEMANTIC FEATURE EXTRACTION FROM TECHNICAL TEXT

机译:(ALMOST)从技术文本中自动提取语义特征

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摘要

Acquisition of semantic information is necessary for proper understanding of natural language text. Such information is often domain-specific in nature and must be acquired from the domain. This causes a problem whenever a natural language processing (NLP) system is moved from one domain to another. The portability of an NLP system can be improved if these semantic features can be acquired with limited human intervention. This paper proposes an approach towards (almost) automatic semantic feature extraction.
机译:语义信息的获取对于正确理解自然语言文本是必要的。此类信息本质上通常是特定于域的,必须从域中获取。每当自然语言处理(NLP)系统从一个域移动到另一个域时,这都会引起问题。如果可以在有限的人工干预下获得这些语义特征,则可以改善NLP系统的可移植性。本文提出了一种(几乎)自动语义特征提取的方法。

著录项

  • 来源
    《Human language technology》|1994年|378-383|共6页
  • 会议地点 Plainsboro NJ(US)
  • 作者

    Rajeev Agarwal;

  • 作者单位

    Department of Computer Science Mississippi State University Mississippi State, MS 39762;

  • 会议组织
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类 计算机软件;
  • 关键词

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