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为 UCCA 优化隐式参数注释(cs.CL)

很少有资源代表自然语言理解的隐含角色,而 NLP 中的现有研究只是粗略地区分了语言形式中省略的参数类别。在本文中,我们设计了一个类型学,用于在通用概念认知注释的基础层(Abend 和 Rappoport,2013 年)之上进行细粒度的隐式参数注释。我们的设计与 O'Gorman (2019) 在语言和计算模型中的隐含角色解释保持一致。我们提出的的隐式参数分类集由六种类型组成:指示型、通用型、基于流派型、可识别类型、非特定型和迭代集型。我们通过回顾和提炼 UCCA EWT 物质的一部分,并提供一个新的数据集以及与其他方案进行比较分析来证实这一理论。预计我们的研究将促进其他意义表示框架中隐含角色注释的定制设计,并推进相关领域的研究,例如共指消解和问题回答。

原文标题:Refining Implicit Argument Annotation For UCCA

原文:Few resources represent implicit roles for natural language understanding, and existing studies in NLP only make coarse distinctions between categories of arguments omitted from linguistic form. In this paper, we design a typology for fine-grained implicit argument annotation on top of Universal Conceptual Cognitive Annotation's foundational layer (Abend and Rappoport, 2013). Our design aligns with O'Gorman (2019)'s implicit role interpretation in a linguistic and computational model. The proposed implicit argument categorisation set consists of six types: Deictic, Generic, Genre-based, Type-identifiable, Non-specific, and Iterated-set. We corroborate the theory by reviewing and refining part of the UCCA EWT corpus and providing a new dataset alongside comparative analysis with other schemes. It is anticipated that our study will inspire tailored design of implicit role annotation in other meaning representation frameworks, and stimulate research in relevant fields, such as coreference resolution and question answering.

原文作者:Ruixiang Cui, Daniel Hershcovich

原文地址:http://arxiv.org/abs/2005.12889

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