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Classification of semantic relations by humans and machines

机译:人机对语义关系的分类

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摘要

This paper addresses the classification ofsemantic relations between pairs of sentencesextracted from a Dutch parallel corpusat the word, phrase and sentence level.We first investigate the performance of humanannotators on the task of manuallyaligning dependency analyses of the respectivesentences and of assigning oneof five semantic relations to the alignedphrases (equals, generalizes, specifies, restatesand intersects). Results indicate thathumans can perform this task well, withan F-score of .98 on alignment and an Fscoreof .95 on semantic relations (aftercorrection). We then describe and evaluatea combined alignment and classificationalgorithm, which achieves an F-scoreon alignment of .85 (using EuroWordNet)and an F-score of .80 on semantic relationclassification.
机译:本文针对的分类 句子对之间的语义关系 摘自荷兰平行语料库 在单词,短语和句子级别。 我们首先调查人类的表现 手动任务注释者 调整各自的依存关系分析 句子和赋值一个 对齐的五个语义关系 短语(等于,概括,指定,重述) 并相交)。结果表明 人类可以很好地完成这项任务 对齐时F分数为.98,Fscore 关于语义关系的.95(在之后 更正)。然后我们描述和评估 组合的对齐方式和分类 算法,获得F分 .85的对齐方式(使用EuroWordNet) 语义关系的F分数为.80 分类。

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