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A feature structure approach for disambiguating preposition senses.

机译:一种用于消除介词义歧义的特征结构方法。

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摘要

Word Sense Disambiguation (WSD) continues to be an open research problem in spite of recent advances in the NLP field, especially in machine learning. WSD for open-class words is well understood. However, WSD for closed class structural words (such as prepositions) is not so well resolved, and their role in frame semantics seems to be a relatively unknown area. This research uses a new method to disambiguate preposition senses by using a combined lookup from FrameNet and TPP databases. Motivated by recent work by Popescu, Tonelli, & Pianta (2007), it extends the concept to provide a deterministic WSD of prepositions using the lexical information drawn from the sentences in a local context. While the primary goal of the research is to disambiguate preposition sense, the approach also assigns frames and roles to different sentence elements. The use of prepositions for frame and role assignment seems to be a largely unexplored area which could provide a new dimension to research in lexical semantics.
机译:尽管NLP领域,尤其是机器学习领域的最新进展,词义消歧(WSD)仍然是一个开放的研究问题。 WSD的开放式单词已广为人知。但是,用于封闭类结构词(例如介词)的WSD不能很好地解决,它们在框架语义中的作用似乎是一个相对未知的领域。这项研究使用了一种新方法,通过结合使用FrameNet和TPP数据库中的查找来消除介词义。由Popescu,Tonelli和Pianta(2007)的最新工作所激发,它扩展了概念,以使用在本地上下文中从句子中提取的词汇信息提供确定性的介词WSD。虽然研究的主要目的是消除介词义的歧义,但该方法还将框架和角色分配给不同的句子元素。在框架和角色分配中使用介词似乎是一个未开发的领域,可以为词汇语义研究提供新的维度。

著录项

  • 作者

    Baglodi, Venkatesh.;

  • 作者单位

    Nova Southeastern University.;

  • 授予单位 Nova Southeastern University.;
  • 学科 Artificial Intelligence.;Computer Science.
  • 学位 Ph.D.
  • 年度 2009
  • 页码 108 p.
  • 总页数 108
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类 人工智能理论;自动化技术、计算机技术;
  • 关键词

  • 入库时间 2022-08-17 11:37:38

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