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semisupervised learning on Semantic role labelling

  • July 10, 2010 2:40 pm

Semi-supervised Semantic Role Labeling Using the Latent Words Language Model

关于Automatic Semantic annotation的想法

  • July 7, 2010 12:08 am

为什么人能判断出句子成分,而机器却不行:因为

  1. 人知道句子结构有哪些
  2. 人知道词汇的内在含意
  3. 由上面两者推出结构,并一定程度上依据经验(Empirical, probabilistic )

Idea 1: 设计Automatic Semantic annotation时要先有句子结构的模型, 然后参照句子词汇的内在关系,加之概率,得出。

Idea2:这个过程,如果不考虑(Empirical, probabilistic ),那么本身就是一个一阶推导过程:句子结构是rule, 词汇的内在含意是fact,然后由这两者推导出sematic role

Idea3:虽然文献中说,分清了成分结构之后就能回答when, what, how之类的问题,但是否真的需要完全弄清成分才能写成一阶命题呢。如RegisteredAs之类不就是从句法成分来划分,而非句法功能来划分吗?
如果真的是这样,那么要做的重要的事是证明用句法成分与一阶逻辑表达能力的等价性–不是说一阶逻辑无法描述属性之类吗,那成分功能不就包含了这些,那不就说明了semantic role is more than FOL ‘s power 吗

expressive power are equivalent

Survey on Semantic Role Annotation

  • July 6, 2010 10:39 pm