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Classification in Feature-based Default Inheritance Hierarchies

机译:基于特征的默认继承层次结构中的分类

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摘要

Increasingly, inheritance hierarchies are being used to reduce redundancy innatural language processing lexicons. Systems that utilize inheritancehierarchies need to be able to insert words under the optimal set of classes inthese hierarchies. In this paper, we formalize this problem for feature-baseddefault inheritance hierarchies. Since the problem turns out to be NP-complete,we present an approximation algorithm for it. We show that this algorithm isefficient and that it performs well with respect to a number of standardproblems for default inheritance. A prototype implementation has been tested onlexical hierarchies and it has produced encouraging results. The work presentedhere is also relevant to other types of default hierarchies.
机译:越来越多地使用继承层次结构来减少自然语言处理词典中的冗余。利用继承层次结构的系统需要能够在这些层次结构中的最佳类集下插入单词。在本文中,我们将这个问题形式化为基于特征的默认继承层次结构。由于问题证明是NP完全的,因此我们提出了一种近似算法。我们证明了该算法是有效的,并且相对于默认继承的许多标准问题而言,它表现良好。原型实现已在词法层次结构上进行了测试,并产生了令人鼓舞的结果。此处介绍的工作也与其他类型的默认层次结构有关。

著录项

  • 作者

    Light, Marc;

  • 作者单位
  • 年度 1996
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 {"code":"en","name":"English","id":9}
  • 中图分类

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