This paper analyzes multiple deep-syntactic frameworks with the goal of creating a proposal for a set of universal semantic role labels. The proposal examines various theoretic linguistic perspectives and focuses on Meaning-Text Theory and Functional Generative Description frameworks. For the purpose of this research, data from four languages is used -- Spanish and Catalan (Taule et al., 2011), Czech (Hajic et al., 2017), and English (Hajic et al., 2012). This proposal is oriented towards Universal Dependencies (de Marneffe et al., 2021) with a further intention of applying the universal semantic role labels to the UD data.


翻译:本文分析了多个深度句法框架,旨在提出一组通用语义角色标签的建议。该建议考察了各种理论语言学视角,并聚焦于意义-文本理论和功能生成描述框架。为了研究目的,我们使用了四种语言的数据——西班牙语和加泰罗尼亚语(Taule等人,2011),捷克语(Hajic等人,2017)和英语(Hajic等人,2012)。该建议是面向通用依存语法(de Marneffe等人,2021)的,进一步目的是将通用语义角色标签应用于UD数据。

0
下载
关闭预览

相关内容

分类学是分类的实践和科学。Wikipedia类别说明了一种分类法,可以通过自动方式提取Wikipedia类别的完整分类法。截至2009年,已经证明,可以使用人工构建的分类法(例如像WordNet这样的计算词典的分类法)来改进和重组Wikipedia类别分类法。 从广义上讲,分类法还适用于除父子层次结构以外的关系方案,例如网络结构。然后分类法可能包括有多父母的单身孩子,例如,“汽车”可能与父母双方一起出现“车辆”和“钢结构”;但是对某些人而言,这仅意味着“汽车”是几种不同分类法的一部分。分类法也可能只是将事物组织成组,或者是按字母顺序排列的列表;但是在这里,术语词汇更合适。在知识管理中的当前用法中,分类法被认为比本体论窄,因为本体论应用了各种各样的关系类型。 在数学上,分层分类法是给定对象集的分类树结构。该结构的顶部是适用于所有对象的单个分类,即根节点。此根下的节点是更具体的分类,适用于总分类对象集的子集。推理的进展从一般到更具体。

知识荟萃

精品入门和进阶教程、论文和代码整理等

更多

查看相关VIP内容、论文、资讯等
最新《图神经网络知识图谱补全》综述论文
专知会员服务
155+阅读 · 2020年7月29日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
征稿 | International Joint Conference on Knowledge Graphs (IJCKG)
开放知识图谱
2+阅读 · 2022年5月20日
【ACL2020放榜!】事件抽取、关系抽取、NER、Few-Shot 相关论文整理
深度学习自然语言处理
18+阅读 · 2020年5月22日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
深度自进化聚类:Deep Self-Evolution Clustering
我爱读PAMI
15+阅读 · 2019年4月13日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
【推荐】MXNet深度情感分析实战
机器学习研究会
16+阅读 · 2017年10月4日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
23+阅读 · 2022年2月24日
Arxiv
21+阅读 · 2021年12月31日
Arxiv
14+阅读 · 2021年8月5日
Recent advances in deep learning theory
Arxiv
50+阅读 · 2020年12月20日
A Survey of Deep Learning for Scientific Discovery
Arxiv
29+阅读 · 2020年3月26日
Arxiv
15+阅读 · 2018年6月23日
VIP会员
相关VIP内容
最新《图神经网络知识图谱补全》综述论文
专知会员服务
155+阅读 · 2020年7月29日
相关资讯
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
征稿 | International Joint Conference on Knowledge Graphs (IJCKG)
开放知识图谱
2+阅读 · 2022年5月20日
【ACL2020放榜!】事件抽取、关系抽取、NER、Few-Shot 相关论文整理
深度学习自然语言处理
18+阅读 · 2020年5月22日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
深度自进化聚类:Deep Self-Evolution Clustering
我爱读PAMI
15+阅读 · 2019年4月13日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
【推荐】MXNet深度情感分析实战
机器学习研究会
16+阅读 · 2017年10月4日
相关论文
Arxiv
23+阅读 · 2022年2月24日
Arxiv
21+阅读 · 2021年12月31日
Arxiv
14+阅读 · 2021年8月5日
Recent advances in deep learning theory
Arxiv
50+阅读 · 2020年12月20日
A Survey of Deep Learning for Scientific Discovery
Arxiv
29+阅读 · 2020年3月26日
Arxiv
15+阅读 · 2018年6月23日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员