【24h】

Two Level Approach to SRL

机译:SRL的两个水平方法

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摘要

The Frame Labeling over Italian Texts (FLaIT) task is an SRL evaluation exercise part of the Evalita 2011. In this paper we present CELI's participation in Evalita 2011 FLaIT task. Based on Markov model reasoning, our system obtained the highest precision in comparison to the other participants. The core of our approach for argument classification is based on a set of general manually encoded rules in two reasoning systems. We have also developed modules for Frame Prediction and Boundary Detection based on lexical parser.
机译:框架标记在意大利文本(轴)任务是评估2011年的SRL评估练习部分。在本文中,我们介绍了Celi的参与评估2011年度的速度任务。基于马尔可夫模型推理,我们的系统与其他参与者相比获得了最高精度。我们参数分类方法的核心基于两个推理系统中的一组一般手动编码规则。我们还开发了基于词汇解析器的帧预测和边界检测模块。

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