توضیحات
This book is aimed at providing an overview of several aspects of semantic role labeling. Chapter 1 begins with linguistic background on the definition of semantic roles and the controversies surrounding them. Chapter 2 describes how the theories have led to structured lexicons such as FrameNet, VerbNet and the PropBank Frame Files that in turn provide the basis for large scale semantic annotation of corpora. This data has facilitated the development of automatic semantic role labeling systems based on supervised machine learning techniques. Chapter 3 presents the general principles of applying both supervised and unsupervised machine learning to this task, with a description of the standard stages and feature choices, as well as giving details of several specific systems. Recent advances include the use of joint inference to take advantage of context sensitivities, and attempts to improve performance by closer integration of the syntactic parsing task with semantic role labeling. Chapter 3 also discusses the impact the granularity of the semantic roles has on system performance. Having outlined the basic approach with respect to English, Chapter 4 goes on to discuss applying the same techniques to other languages, using Chinese as the primary example. Although substantial training data is available for Chinese, this is not the case for many other languages, and techniques for projecting English role labels onto parallel corpora are also presented. Table of Contents: Preface / Semantic Roles / Available Lexical Resources / Machine Learning for Semantic Role Labeling / A Cross-Lingual Perspective / Summary
————————————————————–
ترجمه ماشینی :
هدف این کتاب ارائه مروری بر چندین جنبه از برچسب گذاری نقش معنایی است. فصل 1 با پیشینه زبانی در مورد تعریف نقش های معنایی و مناقشات پیرامون آنها آغاز می شود. فصل 2 توضیح میدهد که چگونه نظریهها به واژگان ساختاری مانند FrameNet، VerbNet و PropBank Frame Files منجر شدهاند که به نوبه خود مبنایی را برای حاشیهنویسی معنایی در مقیاس بزرگ از مجموعهها فراهم میکنند. این دادهها توسعه سیستمهای برچسبگذاری خودکار نقش معنایی را بر اساس تکنیکهای یادگیری ماشینی نظارت شده تسهیل کرده است. فصل 3 اصول کلی استفاده از یادگیری ماشین تحت نظارت و بدون نظارت را برای این کار، با شرح مراحل استاندارد و انتخاب ویژگی ها، و همچنین ارائه جزئیات چندین سیستم خاص، ارائه می کند. پیشرفتهای اخیر شامل استفاده از استنتاج مشترک برای استفاده از حساسیتهای زمینه، و تلاش برای بهبود عملکرد با ادغام دقیقتر وظیفه تجزیه نحوی با برچسبگذاری نقش معنایی است. فصل 3 همچنین تأثیر دانه بندی نقش های معنایی بر عملکرد سیستم را مورد بحث قرار می دهد. با تشریح رویکرد اساسی در رابطه با انگلیسی، فصل 4 به بحث در مورد استفاده از تکنیک های مشابه در سایر زبان ها، با استفاده از چینی به عنوان مثال اولیه می پردازد. اگرچه دادههای آموزشی قابلتوجهی برای چینی در دسترس است، این مورد برای بسیاری از زبانهای دیگر صادق نیست و تکنیکهایی برای نمایش برچسبهای نقش انگلیسی بر روی بدنههای موازی نیز ارائه شدهاند. فهرست مطالب: مقدمه / نقش های معنایی / منابع واژگانی موجود / یادگیری ماشینی برای برچسب گذاری نقش معنایی / دیدگاه بین زبانی / خلاصه
tag : دانلود کتاب برچسب گذاری نقش معنایی (سخنرانی ترکیبی در مورد فناوری های زبان انسانی) , Download برچسب گذاری نقش معنایی (سخنرانی ترکیبی در مورد فناوری های زبان انسانی) , دانلود برچسب گذاری نقش معنایی (سخنرانی ترکیبی در مورد فناوری های زبان انسانی) , Download Semantic Role Labeling (Synthesis Lectures on Human Language Technologies) Book , برچسب گذاری نقش معنایی (سخنرانی ترکیبی در مورد فناوری های زبان انسانی) دانلود , buy برچسب گذاری نقش معنایی (سخنرانی ترکیبی در مورد فناوری های زبان انسانی) , خرید کتاب برچسب گذاری نقش معنایی (سخنرانی ترکیبی در مورد فناوری های زبان انسانی) , دانلود کتاب Semantic Role Labeling (Synthesis Lectures on Human Language Technologies) , کتاب Semantic Role Labeling (Synthesis Lectures on Human Language Technologies) , دانلود Semantic Role Labeling (Synthesis Lectures on Human Language Technologies) , خرید Semantic Role Labeling (Synthesis Lectures on Human Language Technologies) , خرید کتاب Semantic Role Labeling (Synthesis Lectures on Human Language Technologies) ,

نقد و بررسیها
هنوز بررسیای ثبت نشده است.