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Deep-Syntactic Parsing

机译:深句法解析

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摘要

"Deep-syntactic" dependency structures that capture the argumentative, attributive and coordi-native relations between full words of a sentence have a great potential for a number of NLP-applications. The abstraction degree of these structures is in-between the output of a syntactic dependency parser (connected trees defined over all words of a sentence and language-specific grammatical functions) and the output of a semantic parser (forests of trees defined over individual lexemes or phrasal chunks and abstract semantic role labels which capture the argument structure of predicative elements, dropping all attributive and coordinative dependencies). We propose a parser that delivers deep syntactic structures as output.
机译:捕捉句子的完整单词之间的争论性,属性和Coordi-maniTion的依赖性结构的“深句法”依赖性结构具有很大的NLP应用程序的潜力。 这些结构的抽象程度是在句法依赖解析器的输出之间(通过句子和语言特定语法函数的所有单词定义的连接树)以及语义解析器的输出(由各个词汇定义的树木的林或 短语块和抽象语义角色标签,捕获谓词元素的参数结构,丢弃所有属性和协调依赖项)。 我们提出了一个解析器,将深层句法结构作为输出提供。

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